Tot nu toe in de cursus hebben we gesproken over Python-carrières
en we hebben gesproken over een back-endontwikkelaar zijn, Python gebruiken, testen en automatiseren, een algemene Python-ontwikkelaar zijn
en scripting doen, een softwareontwikkelaar zijn engineer en gewoon software schrijven met Python.
Maar we hebben het nog niet echt gehad over het onderwerp machine learning of onderzoeksanalist.
Data scientist.
Data analist.
En je ziet dat al deze velden elkaar overlappen, dus wat is machine learning?
Als we het hebben over machine learning, moet je dit diagram in gedachten houden, je ziet
dat het allemaal begint met A. L. of kunstmatige intelligentie, wat eenvoudigweg een menselijke intelligentie betekent die wordt vertoond door machines.
een A. L. is, nou ja, een machine die zich gedraagt als een mens.
En momenteel hebben we in onze branche iets dat narrow ehi wordt genoemd, dat wil zeggen dat machines net
zo goed of zelfs beter kunnen zijn dan mensen bij een specifieke taak, bijvoorbeeld het detecteren van hartaandoeningen op basis van
afbeeldingen of bij het spelen van go of zelfs videogames.
Maar smalle A. L. die we momenteel hebben, betekent dat die machines maar één ding echt goed kunnen.
Ze kunnen niet zoals mensen zijn en meerdere vermogens hebben.
Dat heet generaal A. L. en het is iets waar we heel, heel ver van verwijderd zijn.
Nu is machine learning een subset van A. L. en machine learning is een benadering om te
proberen kunstmatige intelligentie te bereiken via systemen die patronen in een reeks gegevens kunnen vinden.
En eigenlijk beschrijft Stanford University machine learning als de wetenschap om computers te laten
handelen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Dat wil zeggen, machines dingen laten doen zonder dat we specifiek zeggen: doe dit, doe dat en doe dan
dit.
En maak je geen zorgen, we zullen dat in de hele sectie verder onderzoeken.
Nu heb je misschien ook gehoord van deep learning en deep learning of diepe neurale netwerken is slechts een van
de technieken voor het implementeren van machine learning.
Voor nu kun je het gewoon zien als een soort algoritme.
Maar dan hebben we dat ding van datawetenschap en vaak overlappen de rol van een datawetenschap en een
machine learning-expert elkaar behoorlijk.
En de meeste functiebeschrijvingen hebben niet eens een duidelijk onderscheid tussen wat een machine learning-expert is en
een data science-expert op het gebied van data.
Wetenschap betekent simpelweg data analyseren, naar data kijken en er dan iets mee doen, meestal een
soort zakelijk doel.
Dus als we het hebben over machine learning, is er veel overlap met datawetenschap.
Dus in de volgende paar video's gaan we het over beide onderwerpen hebben, omdat ze
allebei verband houden en elkaar overlappen.
En hij kan het een niet zonder het ander, want je moet data kunnen begrijpen en met data kunnen werken om
al deze dingen te kunnen doen.
En dat is de reden waarom als we het over carrières hebben, dingen als machine learning,
datawetenschapper, data-analist of onderzoeksanalist vaak vergelijkbaar zijn, omdat ze allemaal met data werken.
En uit die gegevens willen ze een soort actie afleiden voor het bedrijf, voor het bedrijf of voor de
persoon.
Oke.
Dat is genoeg voor nu.
Laten we naar de volgende video gaan.