Co je strojové učení?

Vydáno: Poslední aktualizace:
Strojové učení

Vzhledem k tomu, že stále více průmyslových odvětví uznává peněžní hodnotu strojového učení, očekává se, že globální trh se strojovým učením poroste tempem 38,8% CAGR, z $21,17 miliardy v roce 2022 na 209,91 miliardy v roce 2029. Takový exponenciální růst vytvoří konkurenční trh práce. Nábor špičkových talentů se stane náročným, nicméně správný náborový software pomůže personalistům a HR specialistům identifikovat ty správné kandidáty.

Co je strojové učení? Definice

Začněme základními informacemi.

Strojové učení je studium umělá inteligence (AI) a informatiky. Zaměřuje se na využití dat a algoritmů strojového učení k napodobení toho, jak se lidé učí a předpovídají výsledky, aniž by k tomu byli výslovně naprogramováni. Stručně řečeno, model strojového učení zadává historická data, aby předpověděl nové výstupní hodnoty.

Umělá inteligence (AI) je naopak proces, který využívá komplexní soubor algoritmů strojového učení, jako je hluboké učení, k tomu, aby myslel jako člověk a napodoboval lidské činnosti. Hluboké učení jako součást strojového učení a umělé inteligence je zodpovědné za napodobování způsobu, jakým lidé získávají znalosti.

Jinými slovy, a Strojové učení algoritmus analyzuje poskytnutá data a umělá inteligence je mozkem, který na základě poskytnutých dat provádí akce.

Způsob použití strojového učení se v jednotlivých firmách liší v závislosti na souboru dat a potřebách jednotlivých firem.

K čemu se strojové učení používá?

Účelem strojového učení je, aby uživatelé poskytli počítačovému algoritmu co nejvíce dat. Programy strojového učení pak data analyzují a na základě poskytnutých informací vydávají doporučení a rozhodnutí založená na datech.

Strojové učení umožňuje vývojářům pomocí algoritmů identifikovat vzory v datech koncových uživatelů a vytvářet matematické modely založené na rozpoznávání vzorů. Shromážděné informace se používají k vytváření a implementaci prediktivních aplikací v systému strojového učení.

Strojové učení je dnes zakotveno všude, například v::

- vyhledávání na internetu,

- e-mailové filtry,

- webové stránky a doporučení k nákupu,

- bankovní software schopný detekovat neobvyklé přechody.

Rozsah strojového učení se rozšiřuje a nyní zahrnuje neuronové sítě, hluboké učení a software pro rozpoznávání řeči zabudovaný do aplikací, telefonů a chytrých reproduktorů. V budoucnu by lidem mohli pomáhat snadno dostupní osobní asistenti naprogramovaní na zpracování přirozeného jazyka, kteří by nám pomáhali řídit každodenní život.

Strojové učení
Kódování a programování - Informatika a IT

Strojové učení je všestranné a lze ho použít v několika aplikacích, jako např.:

  • Software pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) - strojové učení analyzuje e-maily a vyzývá obchodní zástupce, aby reagovali na nejnaléhavější zprávy. 

  • Business intelligence - strojové učení se používá k identifikaci hodnotných datových bodů, rozpoznávání vzorů datových bodů a anomálií.

  • Informační systém pro lidské zdroje - strojové učení filtruje žádosti a identifikuje nejlepší kandidáty. 

  • Samořízená auta - strojové učení zabudované do poloautonomních aut s částečnou detekcí objektů.

  • Virtuální asistenti - chytří asistenti využívají modely strojového učení pod dohledem i bez něj, aby porozuměli přirozené řeči a poskytli kontext.

Příklady strojového učení

Při správném postupu může strojové učení personalizovat zkušenosti zákazníků ve vaší firmě. V 21. století je personalizace klíčová, jak naznačují nedávné spotřebitelské výzkumy. 80% spotřebitelů je pravděpodobnější, že nakoupí, pokud značky nabízejí personalizované zážitky".

Jako příklad si vezměte Netflix. Přestože Netflix má mnoho z nás, pokud jste si nevšimli, titulní stránka a doporučení se u každého uživatele liší. Nejen to, ale i doprovodné miniatury ke stejnému filmu nebo seriálu.

Zdroj - Netflixtechblog

Netflix, stejně jako jakákoli jiná dobře fungující platforma, shromažďuje hromady uživatelských dat, předává je strojovému učení a využívá umělou inteligenci k personalizovaným doporučením pro každého uživatele.

Inženýři společnosti Netflix analyzují návyky diváků na základě mnoha faktorů. Doporučovací systém zabudovaný v Netflixu odhaduje pravděpodobnost, že uživatel bude sledovat určitý titul, na základě několika faktorů:

  • Historie prohlížení
  • Kategorie, rok vydání, žánr
  • Co sledují ostatní diváci s podobnými preferencemi (a několik dalších)

Techniky strojového učení používané společností Netflix se nadále učí ze zvyklostí uživatelů. Při každém sledování filmu nebo seriálu tak Netflix shromažďuje cenné vstupní údaje, které předává algoritmu strojového učení v zákulisí a na základě analýzy dat nám aktualizuje doporučení. Čím častěji se službou Netflix spolupracujeme, tím aktuálnější a přesnější je algoritmus a naše návrhy.

Když se necháme vtáhnout do světa Netflixu, jeho personalizovaný doporučovací algoritmus vytváří. $1 miliardy ročně hodnoty z udržení zákazníků.

Jak se učit o strojovém učení?

Stejně jako u jiných pozic i zde platí, že personalisté nebo odborníci na lidské zdroje budou u datových vědců hledat určitý soubor dovedností.

Nejlépe je začít se základními pojmy, jako jsou:

  • Základy informatiky

  • Datové struktury (binární stromy, pole, propojené seznamy)

  • Statistika a pravděpodobnost (Bayesovo pravidlo, modely Gaussovy směsi a Markovův rozhodovací proces)

  • Znalost programování (proměnné, funkce, datové typy, podmíněné příkazy, smyčky)

  • Grafy 

Na základní úrovni by inženýři strojového učení měli mít vynikající znalosti matematiky, statistiky a schopnost řešit analytické problémy.

Specialisté na lidské zdroje a náboráři mohou hledat zejména inženýry strojového učení, kteří rozumí maticím, vektorům a násobení matic. Pokročilé pozice v oblasti strojového učení vyžadují také znalosti robotiky, umělé inteligence a hlubokého učení.

Inženýr strojového učení pracuje s klasifikačními nebo regresními algoritmy. Tři hlavní kategorie strojového učení jsou: učení pod dohledem, učení bez dohledu a učení s posilováním.

Uchazeči by také měli mít znalosti různých nástrojů, technik a programovacích jazyků, jako jsou Python, R, Java a C++.

Co je to model ve strojovém učení

Model ve strojovém učení je soubor určený k identifikaci vzorů nebo k rozhodování na základě dosud neznámých souborů dat s minimálním zásahem člověka. Datový vědec trénuje model strojového učení s velkým souborem dat a optimalizuje algoritmy strojového učení k identifikaci vzorů nebo výstupů ze souboru dat.

Modely strojového učení

Pokud jde o modely strojového učení, většina z nich je založena na algoritmech strojového učení. Obecně se dělí na regresní algoritmy, které spadají pod strojové učení s dohledem, a strojové učení bez dohledu, které patří mezi shlukové algoritmy.

Algoritmy učení pod dohledem nebo strojové učení pod dohledem se používají ke klasifikaci dat nebo k přesným předpovědím. V rámci algoritmu učení pod dohledem je nutný lidský zásah, který označuje, klasifikuje a zadává data do algoritmu.

Algoritmy neřízeného učení neboli učení bez dozoru používají algoritmy strojového učení k analýze a shlukování souborů neoznačených dat. Protože data nemusí být označena, není třeba lidského zásahu.

Poptávka po specialistech na strojové učení

Je po odbornících na strojové učení vysoká poptávka?

Podle DevSkiller Zpráva o nejlepších IT dovednostech 2022, v rámci Data Science se strojové učení umístilo na druhém místě (24,04%) z hlediska důležitosti pro obchodní cíle. Očekává se, že tento trend bude nadále růst, protože stále více technologických společností začleňuje strojové učení do svých každodenních procesů.


V roce 2021 zaznamenala datová věda nárůst o 259% a stala se tak nejrychleji rostoucí IT dovedností, kterou zákazníci DevSkiller testovali. Vzhledem k tomu, že si společnosti uvědomují skutečnou hodnotu dat, mohou jim datoví vědci pomoci co nejlépe využít dostupné informace.

V roce 2019 společnost Indeed oznámila, že na pozici inženýra strojového učení došlo k nárůstu. 344% růst v počtu pracovních nabídek a obsadil první místo jako nejlepší pracovní nabídka v USA.

Vzhledem k tomu, že každý obor prochází digitální transformací, bude po pracovních pozicích v oblasti výpočetní techniky a informačních technologií i nadále vysoká poptávka. Předpokládá se, že počet pozic v tomto odvětví vzroste o 11% od roku 2019 do roku 2029.

Stáhněte si bezplatnou kopii celé zprávy DevSkiller o IT dovednostech 2022

Jak hodnotit odborníky na strojové učení pro nábor?

Pokud jste náborář nebo personalista, který má za úkol přijmout inženýra strojového učení, měli byste vědět několik věcí.

  1. Od roku 2022 je vysoká poptávka po inženýrech strojového učení a nedostatek talentů kvůli nedostatku zkušeností. Pokud čtete tento článek, měli byste vědět, že existují určité vlastnosti a schopnosti, nemluvě o programech a technikách strojového učení, které musí datoví vědci znát.

  2. Tato oblast je pro náboráře a personalisty stále relativně nová. Chcete-li získat ty nejlepší kandidáty, zaveďte do náborového procesu test dovedností strojového učení.

  3. Nezapomeňte, že technické hodnocení zvyšuje šance na přijetí kvalifikovaných talentů. Uchazeči, kteří se po přijetí do pracovního poměru mohou pustit do práce.

Test dovedností strojového učení: který si vybrat?

K posouzení praktických dovedností potenciálních uchazečů a jejich schopnosti pracovat v reálném pracovním prostředí se provádí test dovedností strojového učení by měly splňovat následující kritéria:

  • Prokázat kvalitu odborné práce

  • Doba trvání testu (maximálně 1-2 hodiny)

  • Snadno srozumitelné pokyny

  • Schopnost přizpůsobit úroveň obtížnosti schopnostem uchazeče.

  • Řešení by mělo být zkontrolováno z hlediska kvality a mělo by být zajištěno, že bude fungovat v extrémních situacích.

  • reprezentovat skutečnou pracovní situaci a poskytnout uchazečům všechny potřebné zdroje.

  • umožnit kandidátům přístup ke knihovnám, rámcům a různým nástrojům, které by obvykle měli k dispozici. 

Jak prověřit dovednosti strojového učení - Podívejte se na to nyní

Najít spolehlivý a přesný test strojového učení nemusí být náročné. Například, metodika RealLifeTesting™ vytvořený společností DevSkiller kopíruje skutečné pracovní prostředí, ve kterém budou uchazeči pracovat.

Testování RealLifeTesting™ zkoumá schopnost zájemce vytvářet aplikace nebo funkce a prověřuje jeho praktické dovednosti. Během testu praktických dovedností je povolen přístup ke zdrojům, jako jsou GitHub, Stack Overflow a Google.

Jako náborář můžete test odeslat kamkoli na světě a nechat si automaticky vygenerovat výsledky. Čas jsou peníze a s DevSkiller RealLifeTesting™ je identifikace vhodného kandidáta na strojové učení snadná.

Sdílet příspěvek

Další informace o najímání zaměstnanců v oblasti technologií

Přihlaste se k odběru našeho vzdělávacího centra a dostávejte užitečné informace přímo do své e-mailové schránky.

Bezproblémové ověřování a rozvíjení dovedností v oblasti kódování.

Podívejte se na produkty DevSkiller v akci.

Bezpečnostní certifikace a shoda s předpisy. Zajistíme, aby vaše data byla v bezpečí.

Logo DevSkiller Logo TalentBoost Logo TalentScore