Машинное обучение для всех
Машинное обучение (ML) для всех можно интерпретировать как применение алгоритмов машинного обучения всеми и на благо всех. Да, всеми, не только техническими специалистами, такими как инженеры-программисты. Это могут быть учителя, бухгалтеры и медсестры. Изучение науки о данных и машинного обучения может дополнить ваши навыки и может способствовать их дальнейшему развитию.
ML предназначен не только для Meta или Netflix, чтобы выяснить, как выманить у вас больше денег. Это также может быть использовано для глобального блага. Его можно использовать для повышения продовольственной безопасности, в борьбе с изменением климата, в проектировании устойчивых городов и в борьбе за равные права. Каждую минуту в мире производятся тонны данных, и я уверен, что в этом и кроются решения наших самых насущных проблем. Рассмотрение этих данных, их визуализация, выявление тенденций и получение полезной информации могут помочь правительствам разработать политику, направленную на повышение уровня жизни. Это касается любой другой организации.
Именно в этом ключе школа Jenga, Zindi Africa и Университет сельского хозяйства и технологии Джомо Кеньятта совместно проводят хакатон по этой теме. Хакатон пройдет с 21 по 25 ноября 2022 года. Приглашаются к участию команды со всей Африки. Мы с нетерпением ждем инновационных решений, которые появятся на хакатоне и, надеемся, превратятся во что-то эффективное. Мы также проведем панельные дискуссии по машинному обучению с участием ведущих специалистов-практиков со всей страны. Мы надеемся, что это событие вызовет разговоры на актуальную тему и вдохновит на инновации со всего континента.
Задача состоит в том, чтобы построить модель, которая будет распознавать десять различных повседневных знаков кенийского языка жестов (KSL), присутствующих на изображениях, с использованием алгоритмов машинного обучения или глубокого обучения. Следовательно, этот хакатон поможет достичь целей, изложенных в Цели в области устойчивого развития (ЦУР) 10 по сокращению неравенства. Разработка системы, которая может распознавать язык жестов, поможет улучшить услуги, предоставляемые людям с ограниченными возможностями, поможет преодолеть разрыв в возможностях образования и трудоустройства, облегчит общение и повысит осведомленность о KSL. Я считаю, что в такие инициативы следует вкладывать больше ресурсов и рабочей силы.
