Uczenie maszynowe to termin, który często pojawia się w kontekście marketingowym jako sztuczna inteligencja. Ten termin przekazuje klientowi informację, że oprogramowanie samo będzie dostosowywało się do jego potrzeb. Natomiast nie przekazuje informacji, że kluczowym elementem uczenia maszynowego są dane, dużo danych, które zdobyć jest znacznie trudniej niż specyfikację wymagań. Wymusza to zmianę sposobu zarządzania projektami wykorzystującymi uczenie maszynowe, a od samych programistów wymaga umiejętności wykraczających poza ramy inżynierii oprogramowania. Opowiem historię kilku projektów zrealizowanych w firmie Future Processing, których oblicze odmieniło się po wprowadzeniu uczenia maszynowego, m.in.: systemu monitoringu miejskiego Civico, narzędzia do inspekcji wizyjnej w przemyśle Adaptive Vision Studio oraz narzędzi diagnostyki medycznej Cardio4D i Sens.AI. Oprócz technikaliów przedstawię realia pracy, wyzwania i zagrożenia stojące przed programistami oraz, co najważniejsze, korzyści płynące z wykorzystania uczenia maszynowego.
SQLDay
największa taka konferencja w Europie Środkowej i Wschodniej
