prijavi se
< Nazad
09.07.2020

Mašinsko učenje – šta sve možeš u Advanced Python for Data Science?

Početkom jula u Code-u kreće obuka za Advanced Python for Data Science, a najveći deo programa posvećen je Mašinskom učenju (MU). MU je grana veštačke inteligencije, tj. metod analize podataka kojim automatizujemo izgradnju analitičkih modela. Osnovna ideja koja stoji iza MU jeste ta da sistemi mogu da uče, identifikuju obrasce i donose odluke na osnovu podataka, uz minimalno uplitanje čoveka.

 

U praksi, MU je već našlo primenu u različitim oblastima. Self-driving vozila su verovatno najpoznatiji primer. Moguća budućnost transporta nalazi se na plećima programera iz oblasti Mašinskog učenja. Takođe, online preporuke koje dobijamo na Amazonu ili Netflix-u rezultat su ove grane veštačke inteligencije. Detekcija prevara na internetu? Sakupljanje komentara klijenata širom web-a? MU!

 

Navedeni primeri uveliko su postali deo mainstream-a, dok je “novi talas” ideja, koncepata i proizvoda koji će drastično proširiti apliciranje Mašinskog učenja, započeo. Zbog toga smatramo da je korisno upoznati ljude sa poslednjim pomacima na ovom polju. Ko zna, možda će ti posle čitanja ovih redova pasti na pamet ideja koju ćeš moći da ostvariš primenom znanja iz Advanced Python for Data Science.

 

 

Novi pad tržišta nekretnina? Ne, ako se MU pita!

 

Svetska ekonomska kriza 2008. započela je padom tržišta nekretnina u SAD. Gramzivost i neodgovornost zajmodavaca dovela je do toga da se zajmovi odobravaju i ljudima koji izvesno neće biti u prilici da ih vrate, što je stvorilo spiralu neisplaćenih dugova i oteralo globalnu ekonomiju u recesiju. Da se to ne bi ponovilo, napravljen je Loan Prediction Problem Dataset (LPPD).

 

LPPD model nam pokazuje koliko novca može da pozajmi određena osoba, na osnovu bračnog statusa, obrazovanja, broja osoba koje materijalno zavise od nje, zaposlenja i sličnih faktora, tj. koliko je novca opravdano očekivati da će zajmoprimalac moći da vrati u određenom vremenskom periodu. U pitanju je zanimljiv model sa potencijalno širokom primenom i velikom koristi za globalnu ekonomiju.

 

 

Prepoznavanje ručno pisanih cifara

 

MNIST DIGIT Classification projekat ima za cilj da omogući kompjuterima da prepoznaju cifre ispisane ručno, bez obzira na rukopis. Zadatak je težak za mašine, jer ručno pisane cifre nisu savršene i ljudi ih pišu na mnogo specifičnih načina. Projekat se radi u Python-u i u slučaju uspeha bi mogao kroz globalnu primenu da ostvari efekat na ubzanje i uštede u mnogim poslovnim procesima ili npr. u obrazovnim institucijama osnovnog, srednjeg i visokog školstva.

 

 

Mašina kao enolog

 

Enologija je nauka o vinu, a Wine Quality Test Project teži tome da mašinu učini stručnjakom za ovo piće. Konkretno, radi se o izgradnji interfejsa koji će biti u stanju da precizno predvidi kvalitet vina, korišćenjem informacija o hemijskim komponentama strukture tečnosti. Korišćenjem modela mašinskog učenja, ovaj enolog iz budućnosti moći će da nam pruži podatke o kvalitetu vina, što će ga učiniti važnim činiocem dalje standardizacije i sistematizacije u vinskoj industriji, kao i zanimljivom alatkom u svakom  fancy društvu.

 

 

Da li biste preživeli na Titaniku?

 

Potonuće prekookeanskog broda Titanik iz 1912. postalo je deo fascinacije mnogih istraživača, avanturista, arheologa, režisera, pa i pojedinih programera. Titanic: Machine Learning From Disaster projekat ima pre svega zabavni karakter i cilj mu je da vam pokaže da li biste se našli među 722 preživela putnika i člana posade, od 2224 – koliko ih je bilo na prvom i jedinom putovanju “nepotopivog” Titanika.

 

 

Identifikovanje lažnih vesti

 

Lažne vesti (Fake news) podrazumevaju vrstu žurnalizma kojom se čitaoci vesti obmanjuju, tj. dovode u zabludu o različitim, najčešće političkim, događajima putem online medija, društvenih mreža itd, sa ciljem da im se nametnu određene ideje zarad pospešivanja konkretnih političkih agendi. Fake news postaje sve ozbiljniji problem modernog sveta, a tvrdi se čak da su i poslednji predsednički izbori u SAD 2016. jednim delom odlučeni upotrebom lažnih vesti.

 

Fake News Detection Project ima za cilj da utvrdi da li je konkretna vest rezultat objektivnog novinarstva ili samo još jedna obmana. Malo je reći da bi u slučaju uspeha FND projekta borba za obaveštenost ljudi i objektivnost izveštavanja, demokratiju i slobodu, bila drastično unapređena. I to na osnovama koda napisanog za Machine learning.

 

Ako su ti ideje predstavljene u ovom blogu bile zanimljive ili imaš svoju ideju kako da pomogneš svetu da se spasi od globalne tiranije, prepozna dobro vino, spozna svoju sudbinu u slučaju korišćenja usluga kompanije White Star Line ili nešto slično, u Code-u ćeš dobiti svo znanje potrebno da svoj plan sprovedeš u delo. Do skorog viđenja… 🙂

Komentari

2 thoughts on “Mašinsko učenje – šta sve možeš u Advanced Python for Data Science?

  1. Kris says:

    Izbucnire,kolko je Cena obuke?

    1. CODE centar says:

      Zdravo Kris, cene svih obuka možeš da pronađeš na linku: https://code.edu.rs/nacini-placanja/. Za konsultacije, možeš da nas pozoveš ili nam pošalješ mejl (https://code.edu.rs/kontakt/). Pozdrav! 🙂

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *