Машинне навчання

Машинне навчання — це розділ штучного інтелекту, методи якого ґрунтуються на обробці великих обсягів інформації. Його головне завдання — передбачити результат на основі аналізу вхідних даних.

Машина отримує інформацію про безліч об’єктів (ситуацій) і про можливі реакції. Щоб вгадати запити користувача, їй необхідно виявити залежність між ними, тобто побудувати алгоритм, який зможе дати гранично точний результат.

Наприклад, якщо замовник хоче краще зрозуміти поведінку клієнта, він наймає спеціаліста, який впроваджує в систему алгоритм, що відстежує історію переходів відвідувача сайтом. Машинне навчання застосовують для дослідження ситуації на ринку нерухомості, щоб передбачити ціну квартири на основі інформації про розташування, площу та якість меблів у кімнатах.

Щоб займатися машинним навчанням, програмісти не обов’язково мають перебувати в штаті компанії. За умови правильно розподілених обов’язків фрілансери, надаючи послуги віддалено, виконують поставлені завдання не менш ефективно.

Де застосовують машинне навчання

Хоча в Україні потенціал цієї технологічної розробки ще не розкритий до кінця, вартість вкладень у цю галузь постійно збільшується і її вже використовують у багатьох сферах життя.

З роботою алгоритмів штучного інтелекту щодня стикаються користувачі соціальних мереж, оскільки багато сервісів формують новинну стрічку на основі різних методів збору даних.

Щоб удосконалити процес перетворення мови, замовники наймають фрілансерів, які впроваджують у системи здатність імітувати синтетичні голосові інтонації, дуже схожі на справжні.

У сфері вбудованих систем і мікроконтролерів машинне навчання застосовують для розпізнавання зображень.

Для дослідження ситуацій на торговельних біржах, де об’єктом завдання є активи, а рішенням — пророкування їхньої вартості, фрілансери навчають машини вивчати історію цін і торгів на біржі.

Для роботи із завданнями в галузі біоінформатики віддалені спеціалісти зі штучного інтелекту використовують методи математичного аналізу та розробку алгоритмів для передбачення просторової структури.

У сфері медичних послуг об’єктами системи, що навчається, можуть бути симптоми захворювання, а рішеннями — постановка діагнозів. Так, штучний розум Watson компанії IBM діагностує певні види раку ефективніше за онкологів. Деякі компанії розробляють власні студії машинного навчання. Одним з таких рішень є Azure від програмістів Microsoft.NET.

Де знайти хорошого фріланс-спеціаліста

Шукати віддалених співробітників для роботи у сфері машинного навчання краще на спеціалізованих сервісах, як-от Freelancehunt. Як порівняти з іншими видами пошуку, у цього способу нижча ціна, а якість та безпека значно вищі.

Для отримання швидких результатів замовник може вибрати резюме фрілансера з бази даних. Щоб охопити ширше коло програмістів, які надають послуги на фріланс-умовах, рекомендується створити замовлення на закриття вакансій.