Za ove pojmove ste verovatno čuli u poslednje vreme, ali vam možda nije najjasnije šta predstavljaju: vreme je da se upoznate sa mašinskim učenjem (machine learning – ML) i prirodnim procesuiranjem jezika (natural language processing – NLP). Mašinsko učenje, skraćeno ML, omogućava računarima da uče iz podataka i obavljaju zadatke bez specifičnih zahteva, dok je prorodno procesuiranje teksta, skraćeno NLP, polje koje se bavi načinima na koje računari tumače i koriste ljudski jezik. Zajedno, oni u velikoj meri oblikuju sadašnjost – kako same tehnologije, tako i naših svakodnevnih života, koji postaju gotovo nezamislivi bez njih. Od virtuelnih asistenata koji razumeju naše govorne komande do personalizovanih preporuka koje usmeravaju naša online iskustva, tehnološke alatke koriste ML i NLP kako bi sve funkcionalnije komunicirale sa nama. Neprimetno su se integrisale u brojne aspekte modernog sveta, ističući svoju nezamenljivu ulogu u oblikovanju sadašnjosti i definisanju budućnosti.
KAKO JE SVE POČELO?
Početak i razvoj NLP-a i ML-a se mogu pratiti od 1950-ih kada je Alan Tjuring predložio Tjuringov test u svom radu Computing Machinery and Intelligence. Dok je NLP imalo za cilj da razume i obrađuje ljudski jezik, ML je težilo razvoju algoritama koji omogućavaju računarima da uče iz podataka i poboljšavaju performanse tokom vremena. Prvi pokušaji NLP sistema bili su jednostavni, zasnovani na pravilima. Na primer, krajem 1950-ih, IBM je razvio Georgetown-IBM Experiment, koji je uključivao automatsko prevođenje ruskih rečenica na engleski pomoću seta ručno izrađenih pravila.
Tokom 1960-ih, ostvaren je značajan napredak u mašinskom prevođenju, podoblasti NLP-a. Temelj postavljen eksperimentom Georgetown-IBM-a otvorio je put za naknadna istraživanja, a ona su posledično dovela do toga da NLP i ML budu nezamenljivi alati sadašnjosti.
LAKŠA SVAKODNEVNICA I TRANSFORMACIJA INDUSTRIJA
Mašinsko učenje i prirodno procesuiranje teksta su uneli revoluciju u način obavljanja zadataka u mnogim industrijama. U zdravstvu, modeli mašinskog učenja koriste se za analizu medicinskih snimaka, otkrivanje lekova i personalizovane terapijske planove. Ovi modeli mogu identifikovati obrasce u medicinskim podacima koji nisu očigledni stručnjacima, što dovodi do preciznijih dijagnoza i boljih ishoda za pacijente. U finansijskoj industriji, mašinsko učenje se koristi za detekciju prevara, algoritamsko trgovanje i upravljanje rizicima. Finansijske institucije koriste NLP i ML modele za analizu velikih količina transakcionih podataka, identifikaciju prevarnih aktivnosti i donošenje informisanih investicionih odluka. Automobilska industrija je još jedno područje gde NLP i ML modeli ostvaruju značajan uticaj. Algoritmi mašinskog učenja pokreću percepciju, donošenje odluka i kontrolne sisteme samovozećih automobila. Sadašnjost i industrije kakve poznajemo su gotovo nezamislive bez ova dva alata, koja će u velikoj meri kreirati i budućnost.
PITALI SMO CHAT GPT ŠTA DA OČEKUJEMO U BUDUĆNOSTI?
Chat GPT je jedan od, ako ne i najpoznatiji program koji je nastao zahvaljujući napretku NLP-a i ML-a. Ovaj program je primer velikog jezičkog modela (large language model – LLM), koji koristi napredne algoritme da bi razumeo i generisao tekst koji liči na ljudski. Kao LLM, ChatGPT ima sposobnost da vodi dijalog, odgovara na pitanja i pruža informacije u realnom vremenu. Samim tim, prikladno je da pitamo na koji način ovaj AI model vidi njihov razvoj do 2030. godine? U nastavku vam dajemo njegov odgovor:
„Očekuje se da NLP i ML donesu revoluciju u nekoliko ključnih industrija do 2030. godine.
U zdravstvu, NLP će omogućiti lekarima bržu i precizniju analizu medicinskih zapisa, identifikujući ključne informacije za dijagnozu i tretman pacijenata. Na primer, algoritmi NLP-a mogu analizirati istoriju pacijenta i genetske podatke kako bi personalizovali terapiju za rak ili Alchajmerovu bolest.
U automobilskoj industriji, NLP će transformisati korisničko iskustvo kroz glasovno aktivirane kontrole. Vozači će moći da komuniciraju sa svojim vozilima na prirodan način, prilagođavajući klimu, navigaciju ili reprodukciju muzike bez upotrebe ruku, pa čak i da u potpunosti upravljaju svojim vozilima.
U finansijskom sektoru, NLP će omogućiti analizu sentimenta tržišta iz različitih izvora, pružajući dublje uvide investitorima i donosiocima odluka. Na primer, analiza sentimenta iz društvenih mreža može pomoći investitorima da predvide kretanje cena akcija ili berzanskih indeksa.
U obrazovanju, NLP i ML će unaprediti procese učenja kroz personalizovane platforme koje prilagođavaju nastavne materijale i zadatke individualnim potrebama učenika. Na primer, adaptivni tutorijali podržani NLP-om mogu pomoći učenicima da lakše savladaju koncepte koji su im teški, pružajući im dodatnu podršku tamo gde je potrebno.“
MI IMAMO CODE ZA BUDUĆNOST
Ukoliko želite da i vi kreirate tehnologije budućnosti, preporučujemo vam da upišete neki od programa u CODE centru. Kroz naše pažljivo sastavljene programe, naučićete kako da u praksi primenite stečeno znanje. Naravno, podrška koju vam dajemo se ne završava nakon CODE obuke, jer smo uvek tu i pomažemo da ostanete angažovani i kontinuirano razvijate svoje veštine.
CODE ČINI TIM IT PROFESIONALACA
Sve obuke u CODE centru su kreirane i vođene od strane vrhunskih IT profesionalaca, pa i ne čudi što smo u samom vrhu obrazovanja za IT industriju. Bilo da želite da promenite karijeru ili poboljšate svoje trenutne veštine, CODE pruža fleksibilno okruženje za učenje koje se prilagođava vašem rasporedu. CODE je prvi korak ka vašoj prosperitetnoj budućnosti. Dešifrujte budućnost na pravi način i izaberite neku od obuka iz CODE ponude.
