კეთილი იყოს თქვენი დაბრუნება ჩვენი მანქანური სწავლების დირექტორების შეხედულებების სერიაში! თუ გამოტოვეთ წინა გამოცემები, შეგიძლიათ იხილოთ აქ: 🚀 ამ მეოთხე ნაწილში გაეცნობით, რას ამბობენ შემდეგი წამყვანი მანქანური სწავლების დირექტორები მანქანური სწავლების გავლენაზე მათ შესაბამის ინდუსტრიებზე: ხავიერ მანსილია, შონ გიტენსი, სემუელ ფრანკლინი და ევან კასლი. — ყველა მათგანი ამჟამად მანქანური სწავლების დირექტორია მდიდარი საველე შეხედულებებით. უარი პასუხისმგებლობაზე: ყველა მოსაზრება არის ინდივიდუალური და არ ასახავს არცერთი ყოფილი ან ამჟამინდელი დამსაქმებლის პოზიციას. **ფონი:** გამოცდილი მეწარმე და ლიდერი, ხავიერ მანსილია იყო Machinalis-ის თანადამფუძნებელი და ტექნიკური დირექტორი, მაღალი კლასის კომპანიის, რომელიც მანქანურ სწავლებას 2010 წლიდან ავითარებდა (დიახ, ჯერ კიდევ ნერვული ქსელების გარღვევამდე). როდესაც Machinalis Mercado Libre-მ შეიძინა, ეს მცირე გუნდი გადაიქცა ტექნოლოგიური გიგანტისთვის მანქანური სწავლების შესაძლებლობის მიმწოდებლად, 10 ათასზე მეტი დეველოპერით, რაც გავლენას ახდენს თითქმის 100 მილიონი პირდაპირი მომხმარებლის ცხოვრებაზე. ყოველდღიურად, ხავიერი ხელმძღვანელობს არა მხოლოდ მათი მანქანური სწავლების პლატფორმის (NASDAQ MELI) ტექნოლოგიურ და პროდუქტის საგზაო რუკას, არამედ მომხმარებელთა თრექინგის სისტემას, AB ტესტირების ფრეიმვორქს და ღია კოდის ოფისს. ხავიერი არის Python-Argentina არაკომერციული ორგანიზაციის PyAr-ის აქტიური წევრი და კონტრიბუტორი; მას უყვარს დროის გატარება ოჯახთან და მეგობრებთან ერთად, პითონი, ველოსიპედით სიარული, ფეხბურთი, დურგლობა და ნელი ტემპის დასვენება ბუნებაში! **სახალისო ფაქტი:** მიყვარს სამეცნიერო ფანტასტიკის კითხვა, და ჩემი პენსიაზე გასვლის იდეა მოიცავს მოზარდობის ოცნების განახლებას მოთხრობების წერაზე.📚 **Mercado Libre:** ლათინური ამერიკის უმსხვილესი კომპანია და ელექტრონული კომერციის და ფინტექის ყოვლისმომცველი გადაწყვეტა კონტინენტისთვის. ვიტყოდი, რომ მანქანურმა სწავლებამ შეუძლებელი გახადა შესაძლებელი კონკრეტულ შემთხვევებში, როგორიცაა თაღლითობის პრევენცია და ოპტიმიზებული პროცესები და ნაკადები ისეთი გზებით, რისი წარმოდგენაც სხვა სფეროების დიდ უმრავლესობაში არ შეგვეძლო. შუალედში, არსებობს აპლიკაციები, სადაც მანქანურმა სწავლებამ მომხმარებლის გამოცდილების (UX) შემდეგი დონე შესაძლებელი გახადა, რაც სხვაგვარად ძალიან ძვირი იქნებოდა (მაგრამ შესაძლოა შესრულებადი). მაგალითად, აღმოჩენა და „სერენდიპიტი“, რომელიც ემატება მომხმარებლის მოგზაურობას განცხადებებსა და შეთავაზებებს შორის ნავიგაციისას. ჩვენ ვმართავდით ძიებას, რეკომენდაციებს, რეკლამებს, საკრედიტო შეფასებას, მოდერაციას, რამდენიმე ძირითადი ასპექტის პროგნოზირებას, ლოგისტიკას და ბევრ სხვა ძირითად ერთეულს მანქანური სწავლებით, რომელიც ოპტიმიზაციას უკეთებს მინიმუმ ერთ ფუნდამენტურ მეტრიკას. ჩვენ მანქანურ სწავლებას ვიყენებთ ინფრასტრუქტურის რეზერვირებისა და გამოყენების ოპტიმიზაციისთვისაც კი. ყველა ტექნიკური გამოწვევის გარდა (მაგალითად, უფრო და უფრო რეალური დროის რეჟიმი და პერსონალიზაცია), უმსხვილესი გამოწვევა ყოველთვის საბოლოო მომხმარებელზე ფოკუსირებაა. ელექტრონული კომერცია ყოველწლიურად ზრდის თავის საბაზრო წილს, და მანქანური სწავლება ყოველთვის პრობაბილისტური მიდგომაა, რომელიც 100%-იან სრულყოფილებას არ უზრუნველყოფს. ჩვენ ფრთხილად უნდა ვიყოთ, რომ გავაგრძელოთ ჩვენი პროდუქტების ოპტიმიზაცია, ამავე დროს ყურადღება მივაქციოთ „გრძელ კუდს“ (long tail) და თითოეული ინდივიდუალური ადამიანის გამოცდილებას. და ბოლოს, მზარდი გამოწვევაა მონაცემთა (შეტანა და გამოტანა) თანაარსებობის კოორდინაცია და ხელშეწყობა მრავალარხიან და მრავალბიზნესიან სამყაროში — მარკეტფლეისი, ლოგისტიკა, კრედიტები, დაზღვევა, გადახდები ტრადიციულ მაღაზიებში და ა.შ. ყველაზე გავრცელებული შეცდომები დაკავშირებულია არასწორი პრობლემისთვის არასწორი ხელსაწყოს გამოყენებასთან. მაგალითად, კომპლექსური გადაწყვეტილებიდან დაწყება უმარტივესი შესაძლო ბაზის ნაცვლად. მაგალითად, მანქანური სწავლების გავლენის გაზომვის უქონლობა. მაგალითად, ტექნოლოგიაში ინვესტირება მოსალოდნელი მოგების საზღვრების მკაფიო წარმოდგენის გარეშე. და ბოლოს, მაგრამ არანაკლებ მნიშვნელოვანი: მხოლოდ მოკლევადიან პერსპექტივაზე ფიქრი, ფარული გავლენების, ტექნიკური ვალდებულებების, მოვლის და ა.შ. დავიწყება. იმ პერსპექტივიდან საუბრისას, რომ ტექნოლოგიას საკუთარი ხელით ვქმნიდით ათი წლის წინანდელივით, ნამდვილად ყველაზე მეტად ის მომწონს, რომ ჩვენ, როგორც ინდუსტრია, ვწყვეტთ გამოწვევის ნელი, განმეორებადი და მოსაწყენი ნაწილების უმეტესობას. ეს, რა თქმა უნდა, მუდმივად ცვალებადი სამიზნეა და ახალი სირთულეები ჩნდება. მაგრამ ჩვენ ვუმჯობესდებით მომწიფებული ხელსაწყოების და პრაქტიკის ინკორპორირებაში, რაც გამოიწვევს მოდელების შექმნის უფრო მოკლე ციკლებს, რაც, საბოლოო ჯამში, ამცირებს ბაზარზე გასვლის დროს. **ფონი:** დოქტორი შონ გიტენსი არის MasterPeace Solutions, Ltd.-ის მანქანური სწავლების შესაძლებლობების დირექტორი, კომპანიის, რომელიც სპეციალიზებულია მოწინავე ტექნოლოგიებისა და კრიტიკულად მნიშვნელოვანი კიბერ სერვისების მიწოდებაში თავისი კლიენტებისთვის. ამ როლში ის: **სახალისო ფაქტი:** ჩოგბურთის თამაშზე დამოკიდებული და ანიმეს დიდი ფანია. 🎾 **MasterPeace Solutions:** MasterPeace Solutions გამოჩნდა, როგორც ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი მოწინავე ტექნოლოგიების კომპანია შუა ატლანტიკის რეგიონში. კომპანია აპროექტებს და ავითარებს პროგრამულ უზრუნველყოფას, სისტემებს, გადაწყვეტილებებს და პროდუქტებს, რათა გადაჭრას ინტელექტის საზოგადოების (Intelligence Community) წინაშე მდგარი ყველაზე აქტუალური გამოწვევები. ინჟინერია ფართოა თავისი გამოყენებით და მოიცავს უამრავ სფეროს. ამასთან, ბოლო დროს ვხედავთ, რომ მანქანური სწავლება გავლენას ახდენს ინჟინერიის მთელ რიგ ასპექტებზე, რომელიც მოიცავს როგორც აშკარა სფეროებს, როგორიცაა რობოტიკა და საავტომობილო ინჟინერია, ასევე არც ისე აშკარა სფეროებს, როგორიცაა ქიმიური და სამოქალაქო ინჟინერია. მანქანური სწავლება იმდენად ფართოა თავისი გამოყენებით, რომ მხოლოდ სასწავლო მონაცემების არსებობა, რომელიც შედგება ადრე ჩაწერილი შრომითი პროცესებისგან, არის ყველაფერი, რაც საჭიროა...