Sztuczna inteligencja potrafi w kilka sekund wygenerować tekst, rozpoznać obraz albo podsunąć rekomendację. Ale co musi wydarzyć się wcześniej, żeby takie narzędzie w ogóle zaczęło działać? Jeśli rozważasz studia związane z AI, zajrzyj za kulisy tej technologii i sprawdź, jak wygląda praca przy jej tworzeniu. Czytaj dalej!
Model uczy się na danych, a dane trzeba najpierw przygotować
Popularne wyobrażenie o pracy nad sztuczną inteligencją skupia się na samym modelu. Tymczasem zanim zacznie się trenowanie, trzeba przygotować dane: zebrać je, uporządkować, opisać i sprawdzić, czy rzeczywiście pasują do problemu, który chce się rozwiązać.
Powód jest prosty. Model uczy się na przykładach, które dostaje. Jeśli dane są błędne, niepełne albo źle dobrane, wyniki również mogą być nietrafne lub obciążone tymi samymi problemami. Dlatego jakość danych ma ogromne znaczenie dla tego, czego model się nauczy i jak później będzie działał.
Dopiero później przychodzi czas na dobór metody, trenowanie modelu i sprawdzanie, jak radzi sobie z danymi, których wcześniej nie widział. To właśnie tutaj wiedza techniczna spotyka się z eksperymentowaniem: trzeba porównywać rozwiązania, analizować wyniki i poprawiać model, aż zacznie działać zgodnie z założeniami.
Dobry wynik to jeszcze nie dowód, że rozwiązanie działa dobrze
Model AI może uzyskać bardzo dobry wynik podczas testów, a mimo to zawodzić w praktyce. Dzieje się tak na przykład wtedy, gdy dane wykorzystane do oceny są zbyt podobne do tych użytych podczas uczenia albo nie odzwierciedlają sytuacji, z którymi system zetknie się później. Dlatego wysoka skuteczność podczas testu nie wystarcza — trzeba jeszcze sprawdzić, jak rozwiązanie radzi sobie z nowymi i bardziej zróżnicowanymi przypadkami.
Specjalista analizuje więc nie sam wynik, lecz także warunki, w których został uzyskany, rodzaje popełnianych błędów i to, czy system rzeczywiście wykonuje zadanie, do którego został zaprojektowany. Dopiero takie spojrzenie pozwala ocenić, na ile wyniki testów przekładają się na działanie w praktyce.
Znaczenie ma również interpretowalność, czyli możliwość zrozumienia, jakie informacje wpłynęły na konkretny rezultat. Jest to szczególnie ważne tam, gdzie rozwiązania oparte na AI wspierają decyzje dotyczące ludzi, na przykład w medycynie, finansach czy rekrutacji.
Nauka, która nie kończy się na dyplomie — kampania „Kierunek Edukacja”
Narzędzia i metody wykorzystywane w sztucznej inteligencji rozwijają się szybko, dlatego praca w tym obszarze wymaga gotowości do ciągłego aktualizowania wiedzy i poznawania nowych rozwiązań. Do świadomego zdobywania wiedzy i rozwijania kompetencji zachęca kampania WSKZ „Kierunek Edukacja”, prowadzona pod hasłem „Tworzymy historię sukcesu. Razem od 25 lat”.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w WSKZ
Za działającym rozwiązaniem AI stoją dane, algorytmy, testy i wiele decyzji podejmowanych na kolejnych etapach pracy. Jeśli chcesz zrozumieć, jak te elementy łączą się w całość, studia ze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego znajdziesz w ofercie Wyższej Szkoły Kształcenia Zawodowego.
Do Twojej dyspozycji są materiały dydaktyczne udostępniane na platformie online. Możesz wrócić do trudniejszego zagadnienia wtedy, gdy potrzebujesz przeczytać je jeszcze raz, zatrzymać się dłużej przy konkretnym przykładzie albo poświęcić więcej czasu na uporządkowanie większej partii materiału. WSKZ oferuje studia z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość, dzięki czemu samodzielnie organizujesz czas przeznaczony na pracę z udostępnionymi treściami.
Edukacja w WSKZ to jednak nie tylko nowoczesna platforma. Studenci biorą udział w wykładach na żywo i spotkaniach eksperckich, a także spotykają się regularnie podczas zjazdów, gdzie mogą bezpośrednio porozmawiać z wykładowcami.
A jeśli bardziej interesuje Cię praca z danymi, ich analiza i wykorzystanie w podejmowaniu decyzji biznesowych, sprawdź także studia z data science, baz danych i analityki biznesowej w WSKZ. Szczegóły obu propozycji oraz kampanii „Kierunek Edukacja” sprawdzisz na wskz.pl.