Ora, fino a questo punto del corso, abbiamo parlato delle carriere di Python
e abbiamo parlato di essere uno sviluppatore back-end, usando Python, di test e automazione, di essere uno sviluppatore Python
generale e fare script, essere un software ingegnere e semplicemente scrivere software usando Python.
Ma non abbiamo davvero toccato l'argomento dell'apprendimento automatico o dell'analista di ricerca.
Scienziato dei dati.
Analista dati.
E vedi che tutti questi campi si sovrappongono, quindi cos'è l'apprendimento automatico?
Quando parliamo di machine learning, devi tenere a mente questo diagramma, vedi
che tutto inizia con A. IO. o intelligenza artificiale, che significa semplicemente un'intelligenza umana esibita dalle macchine.
Un A. IO. è, beh, una macchina che si comporta come un essere umano.
E attualmente nel nostro settore, abbiamo qualcosa chiamato narrow ehi, cioè le macchine possono essere altrettanto buone
o addirittura migliori degli umani in un compito specifico, ad esempio, rilevare malattie cardiache dalle immagini o
al gioco del go o persino ai videogiochi.
Ma stretto A. IO. che abbiamo attualmente significa semplicemente che quelle macchine possono fare solo una cosa davvero bene.
Non possono essere come gli umani e avere abilità multiple.
Si chiama generale A. IO. ed è qualcosa da cui siamo molto, molto lontani.
Ora, l'apprendimento automatico è un sottoinsieme di A. IO. e l'apprendimento automatico è un approccio per cercare
di raggiungere l'intelligenza artificiale attraverso sistemi in grado di trovare modelli in un insieme di dati.
E in realtà, la Stanford University descrive l'apprendimento automatico come la scienza che consente ai computer
di agire senza essere esplicitamente programmati.
Cioè, far fare alle macchine le cose senza che noi diciamo specificamente: fai questo, poi fai quello, poi fai
questo.
E non preoccuparti, lo esploreremo di più in tutta la sezione.
Ora, potresti anche aver sentito parlare di deep learning e deep learning o reti neurali profonde è solo
una delle tecniche per implementare l'apprendimento automatico.
Per ora, puoi semplicemente pensarlo come un tipo di algoritmo.
Ma poi abbiamo questa cosa della scienza dei dati e spesso il ruolo di una scienza dei dati e un esperto
di apprendimento automatico si sovrappongono.
E la maggior parte delle descrizioni del lavoro in realtà non ha nemmeno una chiara distinzione tra ciò che è un esperto di machine
learning e un esperto di data science nel campo dei dati.
Scienza significa semplicemente analizzare i dati, esaminarli e poi fare qualcosa con essi, di solito una sorta
di obiettivo aziendale.
Quindi, quando parliamo di machine learning, ci sono molte sovrapposizioni con la data science.
Quindi nei prossimi due video parleremo di entrambi questi argomenti perché entrambi
sono correlati e si sovrappongono.
E non può fare l'uno senza l'altro perché devi essere in grado di comprendere i dati e lavorare con i dati
per fare una di queste cose.
Ed è per questo che quando parliamo di carriere, spesso cose come l'apprendimento automatico, lo scienziato dei dati,
l'analista di dati o l'analista di ricerca sono simili perché funzionano tutti con i dati.
E da quei dati, vogliono derivare una sorta di azione per l'azienda, per l'azienda o per la
persona.
Tutto bene.
Questo è abbastanza per ora.
Passiamo al prossimo video.