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”.

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 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.

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.

small_c_popup.png

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

Szybki kontakt