Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe to jedna z dziedzin sztucznej inteligencji, która szeroko definiowana jest jako zdolność maszyny do naśladowania inteligentnego zachowania człowieka. Systemy sztucznej inteligencji są wykorzystywane do wykonywania złożonych zadań w sposób podobny do tego, w jaki ludzie rozwiązują problemy. Zostało ono zdefiniowane w latach 50. przez pioniera sztucznej inteligencji, Arthura Samuela, jako „dziedzinę nauki, która daje komputerom zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania”. Pierwsze modele sztucznej inteligencji uczone były na ogólnie dostępnych zestawach danych. Obecnie powstające specjalistyczne narzędzia uczone są w sposób nadzorowany, czyli przez dostarczenie im walidowanych i odpowiednio opracowanych danych tematycznych.

Kto uczy maszyny?

Celem AI jest stworzenie modeli komputerowych, które wykazują „inteligentne zachowanie”, podobne do ludzkiego.  W praktyce oznacza to maszyny, które potrafią rozpoznawać sceny wizualne, rozumieć i przetwarzać tekst pisany w języku naturalnym lub wykonywać działania w świecie fizycznym.

Ale kto nauczy maszyny myśleć i działać po ludzku?

Spcecjalista ds. mowy

Rozwija i udoskonala systemy rozpoznawania mowy, skupiając się na aspektach lingwistycznych, takich jak wymowa, intonacja i akcent.

Lingwista obliczeniowy

Tworzy modele i algorytmy zdolne do analizowania i zrozumienia ludzkiego języka, w tym rozpoznawania mowy i tekstu.

Inżynier ds. tłumaczeń maszynowych

Odpowiada za projektowanie, budowanie i wdrażanie modeli i systemów tłumaczenia maszynowego. Projektuje i wdraża modele MT uwzględniając subtelności i złożoności językowe.

Badacz NLP

Stosuje teorie i metody lingwistyczne do zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, takich jak maszynowe tłumaczenie, analiza sentymentów i klasyfikacja tekstu.

Inżynier NLP

Buduje systemy NLP, które wykorzystują wiedzę i doświadczenie lingwistyczne, aby poprawić dokładność i wydajność. Pracuje nad opracowywaniem i udoskonalaniem technik przetwarzania języka naturalnego dla tłumaczeń, takich jak modelowanie języka czy maszynowe tłumaczenie neuronowe.

Project Manager

Zarządza projektami, w których wykorzystywane są systemy maszynowego tłumaczenia, odpowiadając za jakość, wydajność i dokładność.

Annotator danych językowych

Tworzy i opatruje wielojęzyczne zbiory danych informacjami lingwistycznymi, takimi jak tagi części mowy, struktury składniowe i relacje semantyczne wykorzystywane do szkolenia i oceny modeli maszynowego tłumaczenia.

Walidator danych

Odpowiedzialny za zbieranie danych oraz c=ocenę ich jakości do zastosowań w pracy szkoleniowej AI.

Walidator danych

Odpowiedzialny za zbieranie danych oraz ocenę ich jakości do zastosowań w pracy szkoleniowej AI.

Badacz

Przeprowadza badania w zakresie tłumaczeń maszynowych i tworzy nowe algorytmy oraz modele, aby rozwijać tę dziedzinę.

Manager wielojęzycznych treści

Tworzy i zarządza treściami wielojęzycznymi, takimi jak strony internetowe, dokumenty i treści multimedialne, aby zapewnić ich dokładność, spójność i kulturową adekwatność.

Autor tekstów technicznych

Tłumaczy technologię na język użytkownika końcowego. Tworzy instrukcje obsługi, dokumentację techniczną i inne materiały związane z systemami i narzędziami do tłumaczenia maszynowego.

Szybka wycena zlecenia

Potrzebujesz szybko wycenić swoje tłumaczenie? A może chcesz dopytać o rodzaj usługi, język lub czas realizacji?

Wyślij plika lub zadaj nam dowolne pytanie – nasz Project Manager skontaktuje się z Tobą szybciej niż Tommy Lee Jones w Ściganym. 😎

Wypełnij formularz​

    outsourcing lingwistyczny

    Językowe wsparcie dla AI

    To tylko kilka przykładów z wielu ról w dziedzinie uczenia maszynowego. Konkretne obowiązki, umiejętności i kwalifikacje będą się różnić w zależności od rodzaju pracy i branży, w której się znajduje.

    Zatrudniamy ekspertów różnych specjalizacji, którzy mogą pomóc twojej firmie korzystać ze sztucznej inteligencji.

    Uczenie maszynowe – kilka słów wstępu

    Rozwój sztucznej inteligencji jest dziś bardzo szybki – prawdopodobnie o wiele szybszy, niż można było spodziewać się tego jeszcze kilka lat temu. Aby jednak pomoc sztucznej inteligencji była wydajna i wartościowa, trzeba nauczyć ją wielu rzeczy. 

    Uczenie maszynowe to jedna z dziedzin sztucznej inteligencji, definiowana jako zdolność maszyny do naśladowania inteligentnego zachowania człowieka, w tym rozpoznawania, analizowania i przedstawiania wniosków. 

    Sztuczna inteligencja i jej systemy są dziś powszechnie wykorzystywane do realizacji nawet najbardziej złożonych zadań w sposób, który niewiele ustępuje temu, jak robią to ludzie. 

    Uczenie maszynowe można określić również jako dziedzinę nauki, która daje komputerom zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania (tę tezę wysnuł A. Samuel, pionier sztucznej inteligencji).

    Co to oznacza w praktyce? Celem AI jest stworzenie modeli komputerowych, które mogą naśladować ludzi – rozpoznawać sceny wizualne, rozumieć tekst czy wykonywać określone działania. 

    Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

    Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja – jakie jeszcze korelacje zachodzą w tej kwestii? Uczenie maszynowe to jedna z technik, będąca zbiorem metod i algorytmów, dzięki którym komputery uczą się nowych funkcji na podstawie dostępnych danych. 

    Warto zaznaczyć, że uczenie maszynowe jest jednym z istotnych, ale nie jedynym narzędziem “kształcącym” AI. 

    Uczenie maszynowe w Pythonie
    i innych językach programowania
    w Diunie

    Uczenie maszynowe (między innymi w Pyhtonie) to jedna z dziedzin, którymi zajmujemy się w Diuna Group. Aby uczenie komputerów było jak najbardziej efektywne, potrzebny jest do tego sztab specjalistów z różnych dziedzin języka. Są to między innymi specjalista ds. mowy, lingwista obliczeniowy, inżynier ds. tłumaczeń maszynowych, badacz oraz inżynier NLP, Project Manager, annotator danych językowych, a także walidator danych, manager wielojęzycznych treści i autor tekstów technicznych. 

    Uczenie maszynowe jest procesem złożonym i trudnym, dlatego to zadanie dla specjalistów z różnych obszarów języka. Możesz na nas liczyć w tej kwestii!

    Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe

    Sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe to jeszcze jedna zależność. Mianowicie: uczenie maszynowe umożliwia komputerom uczenie się i wykonywanie zadań, które wymagają działania człowieka i jego inteligencji, rozumienia i analizowania. 

    Uczenie maszynowe jest więc jedną z metod uczenia AI, ale samo AI to o wiele szerszy obszar. 

    small_c_popup.png

    Zadaj nam dowolne pytanie – nasz konsultant skontaktuje się z Tobą szybciej niż możesz się tego spodziewać.

    Szybki kontakt