ถึงจุดนี้ในหลักสูตร เราได้พูดคุยเกี่ยวกับอาชีพของ Python และเราได้พูดคุยเกี่ยวกับการกลับมาเป็นนักพัฒนาโดยใช้
Python เกี่ยวกับการทดสอบระบบอัตโนมัติ เกี่ยวกับการเป็นนักพัฒนา Python ทั่วไปและการเขียนสคริปต์ การเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์และ
เพียงแค่เขียนซอฟต์แวร์โดยใช้ Python
แต่เรายังไม่ได้พูดถึงเรื่องของแมชชีนเลิร์นนิงหรือนักวิเคราะห์การวิจัยเลย
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูล.
และคุณจะเห็นฟิลด์เหล่านี้ทับซ้อนกัน
แล้วแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?
เมื่อเราพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง คุณต้องนึกถึงแผนภาพนี้
คุณเห็นไหม ทุกอย่างเริ่มต้นด้วย A ฉัน. หรือปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งหมายถึงความฉลาดของมนุษย์ที่แสดงโดยเครื่องจักร
เอ. ฉัน. ก็คือเครื่องจักรที่ทำหน้าที่เหมือนมนุษย์
และในปัจจุบันในอุตสาหกรรมของเรา เรามีสิ่งที่เรียกว่า แคบเอ ฉัน. กล่าวคือ เครื่องจักรสามารถทำงานได้ดีหรือดีกว่ามนุษย์ในงานเฉพาะ
ตัวอย่างเช่น การตรวจหาโรคหัวใจจากภาพหรือจากการเล่นเกม หรือแม้แต่วิดีโอเกม
แต่แคบ A. ฉัน. ที่เรามีอยู่ในปัจจุบันก็หมายความว่าเครื่องเหล่านั้นสามารถทำได้เพียงสิ่งเดียวเท่านั้น
พวกเขาไม่สามารถเป็นเหมือนมนุษย์และมีความสามารถหลายอย่าง
นั่นเรียกว่านายพลเอ ฉัน. และเป็นสิ่งที่พวกเราอยู่ไกลกันมาก
ตอนนี้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของ AI และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแนวทางในการพยายามบรรลุปัญญาประดิษฐ์ผ่านระบบที่สามารถค้นหารูปแบบในชุดข้อมูลได้
และที่จริงแล้ว มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดอธิบายว่าแมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์ของการให้คอมพิวเตอร์ทำงานโดยไม่ได้ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน
นั่นคือการทำให้เครื่องจักรทำสิ่งต่าง ๆ โดยที่เราไม่ต้องพูดว่า ทำสิ่งนี้แล้วทำอย่างนั้นแล้วทำสิ่งนี้
และไม่ต้องกังวล เราจะสำรวจเพิ่มเติมในส่วนนี้
ตอนนี้ คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับ Deep Learning และ Deep Learning หรือ Deep Neural Network เป็นเพียงหนึ่งในเทคนิคในการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
สำหรับตอนนี้ คุณแค่คิดว่ามันเป็นอัลกอริทึมประเภทหนึ่ง
แต่แล้วเราก็มี data science เหมือนกัน และบ่อยครั้งบทบาทของ data science และ machine learning นั้นค่อนข้างจะทับซ้อนกัน
และรายละเอียดงานส่วนใหญ่แทบไม่มีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสิ่งที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูล
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์
สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลหมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การดูข้อมูล จากนั้นจึงดำเนินการบางอย่างกับข้อมูล ซึ่งโดยปกติแล้วจะเป็นเป้าหมายทางธุรกิจบางประเภท
เมื่อเราพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเหลื่อมล้ำกันมาก
ในวิดีโอถัดไป เราจะพูดถึงทั้งสองหัวข้อนี้ เนื่องจากทั้งสองหัวข้อเกี่ยวข้องและทับซ้อนกัน
และคุณไม่สามารถทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งได้หากไม่มีอีกหัวข้อหนึ่ง เนื่องจากคุณต้องสามารถเข้าใจข้อมูลและทำงานกับข้อมูลได้
เพื่อทำสิ่งเหล่านี้
นั่นคือเหตุผลที่เมื่อเราพูดถึงอาชีพ บ่อยครั้งสิ่งต่างๆ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล
หรือนักวิเคราะห์การวิจัย ต่างก็มีความคล้ายคลึงกัน เพราะพวกเขาทำงานกับข้อมูลทั้งหมด
และจากข้อมูลนั้น พวกเขาต้องการได้รับการดำเนินการบางอย่างสำหรับธุรกิจ เพื่อบริษัท หรือเพื่อบุคคล
ไม่เป็นไร.
ก็พอแล้วสำหรับตอนนี้
มาต่อกันที่วิดีโอหน้ากันเลย