בניגוד לתפיסה הרווחת, מפתחי תוכנה הפונים לרכישת יכולות בתחום של Machine Learning, אינם עושים זאת בהכרח כדי להפוך למפתחים dedicated בתחום הספציפי של Machine Learning, אלא דווקא בכדי להיות מסוגלים לשלב את היכולות בתחום במסגרת פעילות הפיתוח הכוללת שלהם. למידת מכונה היא למעשה לא תחום פיתוח, אלא יותר פרדיגמת פיתוח, שאת היסודות והמרכיבים שלה ניתן ליישם בכל פעילות פיתוח בענף התוכנה. גם אתם, כמפתחי תוכנה, אם אתם רוצים להתקדם עם עולם הפיתוח ולהציע ללקוחות שלכם פתרונות שמבוססים על הקונספטים של למידת מכונה, ההופכים ליותר ויותר נפוצים וסטנדרטיים, גם אתם צריכים לעבור קורס Machine Learning ולעבור אותו במקום הנכון ובמסלול הנכון.
פרדיגמת Machine Learning בעולם הפיתוח
למידת מכונה היא למעשה פרדיגמה המבוססת על ניתוח מידע המאפשר אוטומציה של תהליכים ומודלים אנליטיים. כענף היוצא מהעץ הגדול והמפואר של הבינה המלאכותית, מיועדת למידת המכונה לבצע ניתוח מידע בהיקפים גדולים, לייצר תובנות ולזהות תבניות בכדי לקבל החלטות ללא או עם מינימום התערבות אנושית. כפי שניתן להעריך, היכולת הזאת שאותה תוכלו לפתח באמצעות קורס Machine Learning, היא אינה יכולת שנדרשת אך ורק ביישומים של בינה מלאכותית, אלא יכולת שניתן לשלב בכל יישום בווב, במובייל או בכל תחום אחר. היכולת של אפליקציה ללמוד את המשתמש ולשרת אותו בצורה יותר פרסונלית ומדויקת היא יכולת שכל אפליקציה יכולה להפיק ממנה ערך ולבטח כל משתמש באותה אפליקציה ועל כן, לימודי Machine Learning הם לימודים שכל מפתח תוכנה חייב להשלים בכדי להמשיך ולהתקדם עם השוק הדינאמי.
מעגלים של ידע ורמה מקצועית
אחרי שאמרנו את כל זה, קורס Machine Learning יכול להילמד ברמות מקצועיות שונות ולכלול בתוכו מעגלים שונים של ידע. כך למשל, במסלולי לימוד ארוכי טווח בתחום פיתוח התוכנה, יכולה למידת מכונה לתפוס נתח שולי ולהילמד כקורס מבוא בלבד, בו יוכל התלמיד להתמחות בלימודים מתקדמים יותר. כמפתחים מנוסים ובעלי רקע, אתם רוצים לצלול היישר אל תוך לוע הארי של עולם למידת המכונה ולשם כך יהיה עליכם לאתר מסגרת לימודית שמציעה את הקורס ופונה לקהל היעד הייחודי של מפתחים מנוסים ובעלי רקע. גם במסגרות אלה חשוב לבדוק את תכנית הלימודים, את הסילבוס ואת קהל היעד שצפוי לשבת לידכם בכיתת הלימוד – כל אלה יכולים להשפיע מאוד על סל היכולות שאיתו תוכלו לצאת מהקורס אל השוק ובהמשך לכך על היכולת שלכם לייצר ערך ממשי ללקוחות שלכם ולעצמכם על בסיס הידע שרכשתם.
לימוד מעשי – קריטריון מפתח
אחד הקריטריונים החשובים ביותר אותו אתם רוצים לבחון בבחירת מסגרת לימודית להשלמת קורס Machine Learning הוא הקריטריון של לימוד מעשי בתוך תכנית הלימודים כולה. הלימוד המעשי הוא מודל שמתאים במיוחד למפתחים מנוסים המגיעים להשלמת ידע בתחום ספציפי. שיטת לימוד זו מאפשרת לכל משתתף להתקדם בקצב שלו, לרוץ היכן שהוא שוחה בחומר ולהתעכב על למידה היכן שהיא נדרשת, תוך כדי תרגול מעשי, המסייע לא רק ללימוד החומר התאורטי אלא גם לפיתוח החשיבה ודרכי עבודה בתחום החדש. יחד עם זאת, לא כל מסגרות הלימוד שמציעות את הקורס למפתחים מנוסים, יודעות גם להציע את התמהיל המתאים של לימוד תאורטי ומעשי ורבות גם נכשלות בשלב של מתן תמיכה וליווי לתלמידים לאורך התרגול המעשי. על כן, כדאי בהחלט להשקיע בשלב בחירת המסגרת הלימודית להשלמת לימודי Machine Learning ולוודא שאתם משתלבים במסגרת שתאפשר לכם באמת לצאת לשוק ולמצות את היכולות שרכשתם במסגרתו.
