Technologie na II połowę 2024. Czego się uczyć, żeby przyciągnąć uwagę rekruterów i pracodawców?

Jeżeli w dalszym ciągu zastanawiasz się, jak pokierować swoim rozwojem lub dopiero szukasz swojej drogi, w czasie, kiedy uczenie maszynowe i AI opanowują świat - z pewnością przyda Ci się garść aktualnych informacji na ten temat!

Czy warto dzisiaj inwestować zasoby w naukę nowych kompetencji? Jak to się ma do zmieniającej branży i przyszłości? Zapraszam do artykułu o nieco technicznym charakterze. Wypowiem się na temat nowych technologii IT w uczeniu maszynowym Na koniec napiszę też, dlaczego nadal warto się rozwijać w dobie radykalnie zmieniającej się branży technicznej..

Python — klucz do rozwoju ML i AI

Dlaczego warto uczyć się Pythona? Jest to język prosty, wszechstronny i czytelny, zwłaszcza dla osób, które wcześniej nie programowały. Ponadto Python jest przyjazny i polecany osobom początkującym. Jeżeli myślisz o swoim rozwoju w zakresie uczenia maszynowego, którego Python jest podwaliną, warto zwrócić na niego uwagę.

 

Zaletami języka Python są liczne biblioteki i frameworki (więcej na ten temat w kolejnych akapitach), oraz społeczność, która wspiera rozwój tego języka. Oprócz tego kładziony jest spory nacisk na czytelność kodu. Oznacza to, że będziesz mógł uczyć się efektywnie i szybko, w porównaniu z innymi językami programowania, co zawdzięczamy prostej składni tego języka. Z racji dostępnych zasobów i bibliotek AI to język idealny do wykorzystania w różnych dziedzinach, zwłaszcza w kontekście sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego. To właśnie dzięki temu Python staje się ponownie jednym z najważniejszych języków programowania.

TensorFlow

TensorFlow to framework open-source opracowany przez Google Brain. Wykorzystywany jest do tworzenia modeli uczenia maszynowego i trenowania sieci neuronowych z użyciem różnych narzędzi, bibliotek i zasobów wspieranych przez społeczność. Najważniejszymi korzyściami płynącymi z wykorzystania tego frameworka z pewnością będzie to, że jest elastyczny i obsługuje wiele języków programowania (w tym Pythona). Może do działania wykorzystywać zarówno karty graficzne, procesory (także układy mobilne), działać na różnych urządzeniach, w przeglądarce z tensorflow.js, ale także w chmurze, co zapewnia jego uniwersalność i wszechstronność (integracja i dostęp do API). 

 

TensorFlow to kompleksowa platforma, która ułatwia tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Obsługuje dane w postaci wielowymiarowych tablic, zwanych tensorami. Tensory przetwarzają duże ilości informacji. Ten framework możesz wykorzystać również w rozwiązaniach naśladujących ludzkie zachowanie (chatboty, wirtualni asystenci), w przetwarzaniu języka naturalnego (rozpoznawanie tekstu) i mowy.

Keras

Keras to wysokopoziomowe API do tworzenia i trenowania modeli uczenia maszynowego w języku Python. Oferuje proste i spójne interfejsy, znacząco ułatwia budowanie sieci neuronowych. Przeznaczony jest do szybkiego definiowania modeli deep-learning (czyli uczenia głębokiego). Przykłady zastosowania tego API można znaleźć w wielu dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka, systemy rekomendacji, automatyzacja, a także rozpoznawanie obrazów.

 

W porównaniu z TensorFlow Keras skupia się na prostocie i czytelności kodu. Keras od wersji 2.0 jest częścią ekosystemu TensorFlow jako jego wysokopoziomowe API. Niemniej jednak wciąż współpracuje z innymi technologiami backendowymi. Zapewnia też kontrolę i przydatne powiadomienia o błędach. Oferuje również elastyczność w procesie tworzenia modeli i uczenia maszynowego, a to sprawia, że jest idealnym wyborem dla osób ceniących swobodę i przejrzystość kodu.

PyTorch

PyTorch jest popularnym frameworkiem (open-source), do głębokiego uczenia. Został opracowany przez Meta AI (wcześniej Facebook). Podobnie jak poprzednie narzędzia PyTorch również jest elastyczny i prosty w użyciu, dzięki elastycznej składni. Ze względu na swoją wszechstronność, elastyczność, popularność i wsparcie dla GPU jest często wybierany w projektach związanych z przetwarzaniem mowy, obrazów, języka naturalnego oraz sieci neuronowych. PyTorch zapewnia także solidny ekosystem (narzędzia i biblioteki), a także wsparcie chmury (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google). Swoją popularność zawdzięcza dynamicznemu podejściu do grafów obliczeniowych. Oprócz tego wspiera podejście eksperymentalne w tworzeniu rozwiązań AI.

Pandas

Pandas to najpopularniejsza biblioteka wykorzystywana przy analizie danych i dużych zbiorach danych (big data). Biblioteka ta jest bardzo elastyczna i zawiera wiele funkcji wykorzystywanych przy analizach. Znacząco ułatwia pracę np. przy dużych zbiorach danych z różnych źródeł, m.in. plików typu csv. xls i json. Oferuje również możliwość filtrowania i indeksowania danych, selekcji za pomocą etykiet, oraz scalania różnych zbiorów Pozwala też w bardzo prosty sposób wyeksportować, skompresować do różnych formatów lub nadać style w kolumnach i wierszach.

 

Warto zauważyć, że oprócz wykorzystania w analizie danych do celów badawczych Pandas można użyć także przy analizie danych biznesowych i finansowych. Ze względu na ułatwioną pracę dużymi zbiorami danych znajduje zastosowanie również w uczeniu maszynowym — Pandas bywa wykorzystywana do tworzenia data setów do trenowania algorytmów.

NumPy

NumPy (Numeric Python) to biblioteka przeznaczona do wykonania różnych operacji obliczeniowych. Skupia się głównie na pracy z dużymi tablicami numerycznymi (ndarray), pracą na macierzach, tablicach (array) i wektorach zawierających elementy tego samego typu. Oprócz powyższego zastosowania bibliotekę śmiało można wykorzystać w zakresie finansów, przetwarzaniu obrazów, rozwiązywania równań różniczkowych i innych obliczeń numerycznych. Jest  ona kompatybilna z innymi bibliotekami (np. Pandas, Matplotlib, SciPy). Zapewnia wydajność, intuicyjny interfejs, elastyczność i obszerny zestaw funkcji matematycznych, a operacje na tablicach są szybkie. Z powodzeniem obsłuży ogromne ilości danych, szczególnie w przypadku przekształcania i mnożenia macierzy.

 

Próg wejścia do wykorzystywania biblioteki NumPy jest stosunkowo niski, zwłaszcza dla programistów, którzy poznali Pythona. Zatem jeżeli interesuje Cię efektywna praca związana z przetwarzaniem danych lub obliczeniami numerycznymi, NumPy może okazać się bardzo przydatną biblioteką.

ML Flow

ML Flow to otwartoźródłowa platforma i potężne narzędzie, które pomaga zespołom zarządzać cyklem życia modeli uczenia maszynowego. Oferuje bardzo wiele funkcji ułatwiających rozwijanie projektów związanych z AI. Umożliwia automatyzację pracy z dużymi modelami językowymi oraz ich ocenę według licznych kryteriów, co bardzo poszerza możliwości eksperymentowania w projektach (a rozwijanie sztucznej inteligencji stale wymaga wykonywania nowych eksperymentów). Znacząco poszerza możliwości wizualizacji i zestawiania ze sobą danych. Pomaga też śledzić zmiany wyników eksperymentów w czasie. Co ważne — MLFlow wprowadza praktyczne interfejsy i rozwiązania, które mają upraszczać pracę inżynierów AI. Udostępnia bardzo wiele opcji związanych z przetwarzaniem modeli uczenia maszynowego — od ich przechowywania, przez zarządzanie zależnościami, aż po użycie w niestandardowych celach czy integrację w formie API. Jakby tego było mało, twórcy MLFlow nie spoczywają na laurach i stale dodają do niego nowe biblioteki oraz funkcjonalności, które mają oferować specjalistom od AI nowe możliwości.

 

Niewątpliwie MLFlow to oprogramowanie przenoszące projekty w zakresie uczenia maszynowego na nowy poziom. Nie tylko ułatwia zarządzanie cyklem życia projektów AI, ale także wspiera podejście eksperymentalne i przyspiesza pracę inżynierów. Innymi zaletami, które powodują, że warto korzystać z ML Flow jest m.in. bezpieczeństwo, możliwość pracy zespołowej (komunikacja i współpraca, co ułatwia dostęp do wyników modeli), oszczędność czasu (efektywne zarządzanie projektami) i zasobów (skupienie na rozwoju i doskonalenie modeli),

Czego warto uczyć się z perspektywy branży IT?

 

Jak wskazuje IT Market Snapshot Q1 2024 — raport przygotowany przez Inhire.io, zapotrzebowanie na specjalistów w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stale rośnie. Obserwując rynek IT i nowo pojawiające się jak grzyby po deszczu rozwiązania na bazie sztucznej inteligencji, możemy założyć że to branża AI będzie najbardziej stabilna w przyszłości. Wraz z rozwojem tych technologii istnieje duże prawdopodobieństwo, że potrzebnych będzie coraz więcej rąk do pracy. Niezmiennie mówimy także o tym, że warto uczyć się programowania i poszerzać swoje kompetencje o nowe umiejętności tak, aby zbudować sobie solidny arsenał technologiczny,  który polepszy naszą pozycję rynku pracy. Inwestycja w siebie oraz w nowe umiejętności jest teraz najbardziej opłacalna z perspektywy rozwoju i dynamicznych zmian technologicznych.

 

Podsumowując, technologie w IT rozwijają się w bardzo szybkim tempie Niepewność, którą wywołują przemiany technologiczne i społeczno-gospodarcze, może powodować, że będzie Ci ciężko podjąć konkretne decyzje. Weź jednak pod uwagę, że unikanie działań i stanie w miejscu to świetny sposób na zrujnowanie swojej przyszłości. Już teraz możesz podjąć kroki, które sprawią, że nauka nowych technologii stanie się łatwiejsza niż kiedykolwiek wcześniej. Jeżeli planujesz rozwój w zakresie AI i frameworków, o których napisałem w artykule, koniecznie zapoznaj się z naszym kursem, który w rzetelny sposób przygotują Cię do nowej roli.