Яндекс.Метрика

Data Science — прорывная профессия

Каждый день появляются новости о достижениях в области машинного обучения и нейросетей.

Наука и технологии, на ней базируются имеют постоянный лидирующий влияние на трансформации в современном мире. неоспоримый их влияние на жизненные стандарты, благополучие, здоровье и безопасность жизни.
В последние 10 лет происходит бурное развитие аналитических информационных систем нового типа. Необходимо отметить, что пионерные разработки и проекты в направлении развития новейших информационных самообучающихся систем и предсказательная (прогнозных) алгоритмов на основе модели перцептронов были выполнены украинскими учеными под руководством академика А.Г. Ивахненко в Институте кибернетики АН УССР в 60-х годах прошлого века. Специализация Data Science сейчас — самая прорывная профессия. Каждый день появляются новости о достижениях в области машинного обучения и нейросетей. Data scientist’ы работают на острие технологического прогресса, который может в самом ближайшем будущем повлиять на всё наше общество.

Slide1CoverArt-759x500

В их основе лежат технологии искусственного интеллекта, имитирующие природные процессы, например, деятельность нейронов мозга, так называемые искусственные нейронные сети.
К наукоемких технологий, занимают уже сейчас и постоянно увеличивают свое лидирующее положение в окружающем жизненном
среде есть технологии, используют машинное обучение.

Как определяется в основных источниках машинное обучение (англ. machine learning, ML) – это подотрасль информатики (в частности, мягких и гранулированных вычислений), которая эволюционировал по исследованию распознавания образов и теории вычислительного обучения в области искусственного интеллекта.

What-is-Data-Science-A-2

Артур Самуэль в 1959 году определил машинное обучение как «… область исследований, которая дает компьютерам способность учиться без того, чтобы их явно программировали ». Машинное обучение исследует изучения и построение алгоритмов, которые могут учиться из данных, и выполнять предсказательная анализ на них.

Такие алгоритмы действуют путем построения модели из образцового тренировочного набора входных наблюдений, чтобы создавать управляемые данным прогнозы или принимать решения, выраженные как выходы, вместо того, чтобы строго придерживаться статических программных инструкций.

Оцените новость: