1
00:00:08,300 --> 00:00:11,860
Unë jam Ale Flores dhe jam menaxhere e produkteve tek Alexa.

2
00:00:12,500 --> 00:00:15,220
Unë jam Dr. Chelsea Haupt. Unë punoj tek Instituti Allen për Inteligjencë Artificiale,

3
00:00:15,360 --> 00:00:19,500
dhe unë punoj në një motor kërkimi akademik të fuqizuar nga AI.

4
00:00:21,180 --> 00:00:26,020
Përreth jush, kompjuterët janë duke marrë vendime, e ato vendime ndikojnë

5
00:00:26,020 --> 00:00:31,259
në jetën tuaj të përditshme. Kur ju kërkoni në internet ose kaloni nëpër faqen e lajmeve,

6
00:00:31,260 --> 00:00:34,360
kompjuterë vendosin atë që ju shihni.

7
00:00:34,360 --> 00:00:39,060
Kompjuterët vetëm se mund të njohin fytyrën tuaj dhe të kuptojnë zërin tuaj,

8
00:00:39,060 --> 00:00:44,080
së shpejti ata do të ngasin makina dhe do të zbulojnë sëmundje ende më mirë se njerëzit.

9
00:00:44,480 --> 00:00:46,900
Pra, si janë të gjitha këto të mundura?

10
00:00:47,520 --> 00:00:52,960
Ju mund të keni dëgjuar për diçka të quajtur AI ose inteligjencë artificiale.

11
00:00:53,320 --> 00:00:56,780
Inteligjenca e vërtetë artificiale është disa dekada larg.

12
00:00:57,200 --> 00:01:01,520
Por një lloj AI është këtu sot, i quajtur Machine Learning.

13
00:01:01,520 --> 00:01:05,360
Është një lloj AI me të cilin ndoshta ndërveproni çdo ditë, pa e ditur.

14
00:01:05,360 --> 00:01:10,700
Ka mundësinë të na ndihmojë të trajtojmë disa nga sfidat më të mëdha në botë.

15
00:01:12,660 --> 00:01:18,180
Të mësuarit makinerik është mënyra se si kompjuterët njohin modelet dhe marrin vendime

16
00:01:18,180 --> 00:01:21,360
pa u programuar shprehimisht.

17
00:01:21,820 --> 00:01:27,580
Ajo që është kaq emocionuese, është se është një mënyrë krejtësisht e ndryshme për të programuar një kompjuter nga

18
00:01:27,580 --> 00:01:29,620
ajo që kemi bërë ndonjëherë më parë.

19
00:01:31,340 --> 00:01:36,860
Me të mësuarin makinerik, në vend që të programoni një kompjuter hap pas hapi,

20
00:01:37,360 --> 00:01:43,760
ju mund të programoni për të mësuar ashtu siç mësoni, përmes provave dhe gabimeve, dhe shumë praktikë.

21
00:01:44,560 --> 00:01:48,880
Të mësuarit vjen nga përvoja, dhe kjo është e vërtetë edhe për mësimin e makinerive.

22
00:01:49,280 --> 00:01:53,700
Në këtë rast, "përvojë" do të thotë shumë e shumë të dhëna.

23
00:01:54,500 --> 00:01:57,560
Mësimi i makinerisë mund të marrë çdo lloj të dhënash:

24
00:01:57,560 --> 00:02:04,520
Imazhe, video, audio ose tekst dhe fillon të njoh modelet në ato të dhëna.

25
00:02:06,300 --> 00:02:11,120
Pasi të mësojë të njohë modelet në të dhëna, mund të mësojë gjithashtu të bëjë parashikime

26
00:02:11,120 --> 00:02:12,980
bazuar në ato modele.

27
00:02:13,340 --> 00:02:18,420
Ashtu si të vëreni ndryshimin midis një imazhi të një makine dhe një imazhi të një biçiklete.

28
00:02:20,600 --> 00:02:26,200
AI dhe të mësuarit makinerik po luajnë një rol gjithnjë e më të madh në shoqërinë në përgjithësi,

29
00:02:26,640 --> 00:02:29,000
dhe duke formësuar të gjithë të ardhmen tonë.

30
00:02:29,000 --> 00:02:34,600
Kjo është arsyeja pse është kaq e rëndësishme të mësoni se si funksionon, me një përvojë praktike.

31
00:02:35,000 --> 00:02:39,000
Ju jeni gati të merrni mundësinë për të trajnuar modelin tuaj të mësimit makinerik.

32
00:02:40,940 --> 00:02:47,020
Mos harroni, AI është si çdo mjet: së pari ju merrni njohuritë, pastaj merrni fuqinë!