Tekoäly opitaan ja luodaan yhdessä

Tekoäly opitaan ja luodaan yhdessä

Olet varmasti huomannut, että Machine Learningista ja Big Datasta kohistaan yhä enemmän. Myös yrityksiltä odotetaan rohkeaa hyppyä kohti digitalisaatiota, ja Data Scientistejä haetaan kaikenlaisiin yrityksiin. Mistä sitten kannattaa lähteä liikkeelle, kun puhutaan tekoälystä ja digitalisaatiosta? Entä miten tekoälyn luomista voidaan oppia?

Tekoäly koetaan usein vaikeasti ymmärrettäväksi. Se ei olekaan ihme, sillä tekoälylle ei ole tarkkaa määritelmää. Älykkyys on vaikeasti määriteltävissä. Yleisesti tekoälyllä tarkoitetaan ohjelmistoja, jotka kykenevät älykkäisiin toimintoihin. Hyvin usein puhutaan myös koneoppimisesta (Machine Learning), joka tarkoittaa mm. oppivia algoritmeja. Tekoäly puolestaan käyttää mm. kognitiivisia palveluita, kuten tekstin merkityksen tai kuvan ja äänen tunnistamista. Tekoälyn ja koneoppimisen avulla siis voidaan ratkaista monenlaisia ongelmia

Koneoppimisella ja data-analytiikalla kohti yrityksen digitalisaatiota

Koneoppiminen on erittäin tärkeä tekoälyn osa-alue. Sen avulla on voitu jo pitkään tehdä mm. ostoskäyttäytymisen analysointia, roskapostin suodatusta, sairauksien diagnosointia, hakukoneiden osuvia tuloksia ja myynnin ennustamista. Tämä edellyttää data-analytiikkaa, joka sisältää ns. Big Datan käsittelyä ohjelmallisesti. Tavoitteena on löytää datasta ei-itsestään selviä merkityksiä ja yhteyksiä, sekä hyödyntää niitä organisaation toiminnassa. Big Datassa yhdistyvät suuret datamassat hyvinkin erilaisista lähteistä. Tätä kutsutaan myös digitalisaatioksi. Voimme vain kuvitella, kuinka paljon dataa esimerkiksi liikenteen digitalisoimiseksi pitää analysoida. Tyypillisesti datan käsittelyn tekee datainsinööri. Big Datan esikäsittelyn tueksi suosittelemme koulutuksia, kuten mm. SQL Server hallinta I ja II, Implementing Microsoft Azure Cosmos DB Solutions, Performing Big Data Engineering on Microsoft Cloud Services ja Performing Data Engineering on HD Insight.

Tekoälyä ja koneoppimista käytetään hyvin usein erilaisten ohjelmien kautta. Algoritmit saadaan kuitenkin valmiina eri toimijoilta, kuten Microsoftin Azuresta, sillä algoritmien tekeminen voi olla erittäin vaativaa. Usein niitä toteutetaan yliopistomaailmassa, joka voi vaatia vuosikausien tohtori-tason koulutuksen. Sen sijaan valmiiden algoritmien hyödyntäminen ei vaadi näin järeää taustaa, vaan se onnistuu useimmilta IT- tai talousalan ammattilaisilta.

R- Ja Python-kielillä voidaan rakentaa täysin itsenäisiä data-analyysiohjelmia niiden sisältämien tietorakenteiden ja kirjastojen avulla. Usein näillä kielillä voidaan myös tehdä pienempiä lisäkomponentteja esim. Machine Learning algoritmien käytön yhteyteen vaikkapa datan esikäsittelyyn ja tulosten visualisointiin.

Vaikeat asiat opitaan yhdessä

Tekoälyä ei tehdä yksin. Yrityksen tavoitteet tekoälyn suhteen eivät saavuta täydellistä potentiaaliaan erillisinä aloitteina, vaan yhteisinä ponnistuksina. Parhaiten tuloksia saavutetaan avoimessa ympäristössä jakaen ajatuksia, hajottamalla organisaation siilot ja edistäen avointa viestintää ja yhteistyötä. Kuten Microsoftin ja PwC:n tekemässä tutkimuksessa Uncovering AI in Finland todetaan: ”People cannot work in their own silos, because AI needs to create pull and that can only be created by working together.”

Lataa Uncovering AI in Finland -ekirja »

Tekoälyä kannattaa opiskella yhdessä kollegojen kanssa ja samalla toteuttaa oppia käytännössä. Sovelto tarjoaa joustavia tekoälyaiheisia Hybrid-koulutuksia, joissa opiskelet kouluttajan johdolla omaan tahtiisi. Näissä koulutuksissa opit data-analytiikan tai sen visualisoinnin (Power BI) perusteet webinaarien ja sosiaalisen alustan tukemana. Vaativin näistä koulutuksista sisältää lähipäiviä luokassa (voit osallistua myös etänä) ja tähtää arvostetun Microsoftin MCSA: Machine Learning -sertifikaatin suorittamiseen. MCSA-sertifiointi on konkreettinen todiste osaamisestasi myös työnantajalle ja eri sidosryhmille.

Voit opiskella datan analysointia ja koneoppimista myös Sovelton luokassa Pasilassa, yhdessä muiden samassa tilanteessa olevien kanssa, esimerkiksi seuraavissa koulutuksissa: