Ebwana mambo vipi jina langu ni Yesaya. Ninakukaribisha kwenye mfululizo wa vipindi kwa njia ya sauti yaani Podcast.
Dhumuni langu ni kukuelimisha, kukuhabarisha na kukuletea mijadala mbalimbali kuhusu Teknolojia ya Habari na Mawasiliano - TEHAMA, na mimi nitajikita zaidi kwenye mifumo ya kompyuta.
Leo tutaangalia kwa nini hupaswi acha nyuma na hili joto la Machine Learning na kwa wepesi tuu ni vipi Machine Learning inafanya kazi. Kumbuka wiki iliyopita nllikupa chachu tuu ya Machine Learning na kama bado hujasikia toleo lililopita nakusihi sasa usikilize ili twende pamoja.
Na kwa tarifa tue, katika mwaka 2018 Machine Learning ilionekana kama moja ya Teknolojia zilizo zungumzwa sana, bado hata mapema mwaka 2019 ni mojawapo na teknolojia zinazongumwa kwa wingi.
Si miaka mingi sana tangu Machine Learning ipate umaarufu na hata kampuni kupata uvuvi juu ya matumizi yake. Lakini sasa makampuni mengi yanahaha uhitaji tumia Machine Learning katika kutoa huduma zao. Imekuwa kama ni hitaji la muhimu katika mifumo. Kama ilivyokuwa muhimu kwa kampuni iwe na website itakayo weza onekana vizuri kwenye simu. Ni karibuni tuu makampuni yatahitaji mifumo ambayo itaweza toa ripoti zilizofanyiwa analysis kwa Machine Learning ili kuweza saidia toa maamuzi yatayoweza kuleta tija kwa makampuni.
Machine Learning inatusaidia fanya Kazi za kibinadamu bora, haraka na rahisi kuliko wakati mwingine wowote. Na tukitazama mbele katika miaka iajyo, Machine Learning itatusaidia kufanya mambo ambayo hatungeweza kuyafanya wenyewe.
Tunashuruku kuwa, si Kazi ngumu tena kuweza faidika na matunda ya Machine Learning sasa. Vyombo (tools) zimekuwa vizuri na rahisi sasa, unachohitaji ni taarifa, wetengeneza mifumo (developers) na hiari kuanza tumia Machine Learning.
Tutazame kwa uchoche tuu namna ambavyo Machine Learning inafanya Kazi, Machine Learning inatumia taarifa kujibu maswali. Na hapa nimefupisha tuu, ili kuweza elewa kwa urahisi namna ambavyo Machine Learning inafanya Kazi.
Sasa ngoja kwa urahisi kabisa tuangalia Machine Learning inavyofanya kazi.
Ni lazıma tuwe na taarifa ili tuweze ifundisha Kompyuta. Na hapa nitakupa mfano mtoto anashika moto kwa mara kwanza ataangua na atatunza taarifa ya picha ya mato na maumivu yake baadae akiona hali hiyo hato thubuti kushika tena.
Kwa namna hii tunaipa taarifa kompyuta ambazo zina maswali na majibu (kama ukigusa hapa utaungua) kisha yenyewe itajifunza kupitia taarifa hizo na baadae jambo jipya likija basi itaweza kulinganisha tariffa zilizopo kuweza jibu hilo jambo. Mfano kwa upande wa kutambua magonjwa, kompyuta itatumia taarifa za vipimo za wagonjwa wengi waliohudumiwa kwa miaka kadhaa kutoka maeneo mbalimbali na taarifa hizii ni pamoja na matokeo ya vipimo vyao kama alikuwa na ugonjwa au lah.
Sasa basi, badare ya kujifunza, mgonjwa mmoja akija kompyuta itaweza kulinganisha na taarifa hizi kwa kila jambo kama umri, jinsia, urefu, wapi wanatokea na kadhalika. Ikimaliza inaweza toka utabiri ni kwa asilimia ngapi mgonjwa huyu anaweza kuwa na ugonjwa husika au lah.
Kumbuka, ili Machine Learning ifanya kazi kwa ubora zaidi ni lazima kuwepo na taarifa za kutosha ili kuweza kutabiri kwa ufasaha zaidi.
Na hapa tumejadili mfano mmoja tuu na hapa nimeeleza kwa kutumia nia moja ya kujifunza ya Machine Learning yaani Supervised Learning.
Kwa haya machache ninaamini kuna jambo ambalo umeweza jifunza hapa, na hii ni moja ya jitahada kuweka hamasa au sensitisation kwa developers wa ndani kuona namna ambayo tunaweza tengeneza mifumo ya kompyuta.
Mpaka wakati mwingine, jina langu ni Yesaya.
Host: Yesaya R. Athuman
