Mambo vipi, kwenye toleo hili nimezungumza na Jonathan Kayumbo yeye ni DevOps and Infrastructure Engineer nchini Sweden, nilitaka kufahanu kuhusu DevOps, ina faida gani, vipi tunaweza itumia hapa Bongo na vipi kuhusu tools zinazohitajika.

Jonathan amesoma Tanzania na kuweza kwenda kufanya kazi nchini Sweden, anafanya kazi kama DevOps and Infrastructure Engineer kwenye moja ya kampuni kubwa kule Sweden. Ametueleza namna alivyopambana kuendana na utendaji wa kazi na kuadopt best practices za Software Development.

Samwel Charles ni mtanzania na Software Engineer Andela/Cloudflare. Amesoma na kufanya kazi hapa nyumbani Tanzania, lakini aliona fursa kufanya kazi Andela na kwenye toleo hili atatueleza aliwezaje fanikisha hilo.

Sam ameeleza hatua alizopitia kutokea mwanzo kabisa namna alivyoona fursa kutoka Andela, namna alivyojisikia baada kufika Andela na namna wanavyofanya kazi huko.

Kwenye toleo hili nimezungumza na Georgia kuhusu umuhimu wa kujenga jamii au community ya Developers hapa nchini. Georgia ni mdau muhimu sana katika kuandaa meetup nyingi za Developers hapa Tanzania na pia anahusika na Google Developer Group (GDG) Dar, Women Tech Makers Dar es Salaam na Facebook Developers Cycle. 

Kotlin ndio lugha chagua kwa Google kwa kutengeneza mifumo katika program ya Android. Java huenda isiendee tumika na kupata usaidizi wa moja kwa moja toka Google hapo baadae.

Fuatilia toleo hili kujua ni nini nitazungumza kwenye mafunzo Mbeya juu ya Computer na namna tunayoweza itumia kama vijana na wanafunzi.

Ebwana mambo vipi, leo nitakupa taarifa ya kazi nilizofanya kwa wiki mbili.

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.

Episode 8

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 nitakupa chachu kidogo tuu kuhusu Machine Learning, nimejaribu kufuta maana yake kwa Kiswahili sijapata neno lililo rasmi juu ya Machine Learning. Ni imani yangu tutaelewana tuu hakuna tatizo kabisa, ndio Machine Learning.

Dunia ya leo imejazwa na taarifa nyingi, nyingi sana, na tunazipata kidigitali sasa, taarifa hizi zinaweza kuwa picha, muziki, maneno, video na kadhalika. Nikuambie tuu, hali hii haitegemewi kusimama muda mufupi ujao. Taasisi mbalimbali na makumpuni mengi sasa huendesha shughuli zake kwa njia ya mifumo ya kompyuta. Sasa basi Machine Learning imekuja kuleta suluhu ya kuchakata taarifa hizi kwa niaba yako na kukufahamisha nini unapaswa kufanya.

Kimsingi, binadamu tumekuwa tukichakata taarifa toka enzi, na baadae kupitia mifumo mbalimbali iliyopewa maagizo kuchakata taarifa mfano kwa kuandika formula mbalimbali kama unavyofanya kwenye Microsoft Excel na mifumo mingine ya kufanana na huu. Lakini sasa taarifa zinazokusanywa zimekuwa nyingi kupita uwezo wa binadamu kuzichakata na kuweza kupata maana na tafsiri ya taarifa hizo.

Sasa basi, Machine Learning ni uwezo wa mashine au kompyuta kujifunza kwa kutumia taarifa zilizokusanywa na kuweza kutoa maana na tafsiri (insights) kutoka kwenye taarifa hizo.

Machine Learning iko kila mahali sasa, na wengi tumeona hilo hata kama hujaona basi umetumia tayari bila kujua, kwani mifumo mingi mikubwa sasa nyuma ya pazia wanatumia Machine Learning. Wakati kumtag mtu kupitia Facebook ni mfano dhahiri Machine Learning na huwezi tambua mapendezo ya video za kuangalia kupitia YouTube imewezeshwa na Machine Learning.

Bila shaka, labda mfano mzuri kabisa hapa ni Google. Kila wakati unapotumia Google kutafuta jambo, jua unatumia mfumo ambao unatumia Machine Learning nyuma yake ili kuweza tambua jambo unalotafuta na kuweza landana na maslahi yako binafsi kutokana na mazoea yako kwenye mtandao. Kwa mfano, umekuwa ukitafuta video za Diamond Platnumz kupitia Google. Google wakazutunza taarifa za maulizo yako, ili baadae waweze kuchakata taarifa kupitia Machine Learning ili kukupa majibu yatayoendana na mazoea yako. Hivyo ukija wakati mwingine ukiandika Diamond utaletewa taarifa za mwanamziki Diamond Platnumz na sio Diamond, yaani madini almasi.

Leo, Machine Learning inatumika maeneo mbalimbali, kwenye utambuzi wa picha (Image Recognition), Utambuzi wa Ulaghi mitandao (Fraud Detection), Mifumo ya mapendekezo (Recommendation System) hasa kwenye tovuti za mauzo kupitia mitandao (ecommerce website), pia utambuzi wa maneno na sauti.

Uwezo wa Machine Learning umeonekana kwenye maeneo ya Afya kuwezo utambuzi magonjwa ya kisukari (diabetic retinopathy) na kansa ya ngozi (skin cancer). Bila shaka umejionea kwenye upande wa usafirishaji kupitia magari yanayojipaki (self-parking) na yanayojiendesha (self-driving).

Tupo sehemu nzuri sasa, katika majuma kadhaa yajayo tutaendelea na mada hii ya Machine Learning. Nikiwa bado ninaendelea na majaribio tegemea kufahamu zaidi namna ambayo unaweza anza fahamu vifaa (tools) na kuweza andaa mufumo wako utaoweza kutumia Machine 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.

Ebwana mambo vipi bina 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 computer.

Leo tutazungumza namna ya kuweka vipaumbele kwenye kutengeneza mifumo ya kompyuta. Bila kuweka vipaumbele unaweza tengeneza mfumo usioisha au ambao watu hawata tumia.

Hivi karibuni nimekutana na mambo mawili ambayo yamenisukuma andaa podcast toleo la leo. Kama utakuwa umenifollow kwenye mitandao ya kijamii basi unaweza kuwa umekutana na post nitazozungumza hapa.

Miezi michache iliyopita nilipata bahati pita eneo la Buiko, hapa ninaweza sema ni mpakani kati ya mkoa wa Tanga na Kilimanjaro, nilikutana na jamaa mmoja ambaye ametengeza mashine ya kubebea mizigo hapa mini unaweza sema KIRIKUU. Yeye ni fundi hivyo kwa kumia uzoefu wake na ubunifu ametengeza mashine hii yenye uweza wa kubeba mzigo katika jamii yake kusaidia kusukuma gurudumu la maendeleo.

Nilishudia imebeba mzigo mkubwa wa tofali na unaweza angalia kwenye akaunti yangu ya Instagram kuona uwezo wa mashine hiii.

Hivi karibuni pia nimekutana na nukuu ya Artistotle, “Well begun is Halt Done”. Hapa nimeelewa kwamba ninaweza anza jambo kwa hatua fulani ya ukamilifu wake. Ndio, huhitaji weka kila kitu kiwe tayari mwanzo, unaweza anza katika mazingira magumu japo lengo ni kufika mbali ya hapo ulipoanza.

Niambie unatafari vipi juu ya haya mambo, yawezekana kuna jambo ulipanga anza na wewe uliweka sababu za kukufanya usiendelee kamilisha jambo ulilopanga. Pengine ulisema sina hiki au kile ndio maana sijaweza kamilisha.

Mfano mzuri huenda ukawa ulipanga anza kufanya programming lakini huna kompyuta nzuri, ukasema usibiri mpaka utakapo pata muda, au ukasema sasa nina majukumu mengi ukasema usubiri kidogo majukumu yapungue.

Sasa basi, hapa nilitaka zungumza mambo ya kuzingatia wakati unaanza tengeneza mifumo ya kompyuta. Lakini pia ni vyema uwe tayari kujidhibiti juu ya vishawishi utakavyopata wakati umeanza kazi au hata ukiwa katika ya utekelezaji.

Mara nyingi tunapajadili wazo ambalo tunataka lifanyia kazi liwe mfumo maono yake huwa mazuri na yakupendeza sana. Na mara nyingi ili uweze pata na heshima kwa mteja wako utaongea mambo mbalimbali ya kupamba wazo na namna utakavyolitekeleza, mambo ambayo yatayopelekea mteja apate hamu ya kupata mfumo mapema na kusababisha muda wa mradi kufanyika kwa muda mfupi zaidi.

Nilisema mwanzoni utapaswa jizuia, kuna wakati ukiendelea na kazi teknolojia mpya inaweza kuja na kupelekea kazi kuiona itakuwa rahisi kama utatumia teknolojia hiyo. Vumilia maliza na moja uliokuwa unaijua baadae kwenye matoleo ya mbele utaboresha zaidi kutumia teknolojia hiyo mpya.

Pia muonekano wa mfumo wako ni eneo la kutazama sana, kwa unaweza poteza muda mwingi kama hautafanya maandalizi mazuri. Na hapa nazungumza hatua ambayo mara nyingi huwa tunaipotezea kidogo. Hii ni hatua ya User Interface Design, tunaenda chukua template flani au tunaanza bahatisha wakati tunaendelea na kazi. Unaweka rangi ya njano mara unaona haijakaa vizuri unaweka blue na baadae mteja pia unasema weka nyekundu. Mpango hauyaweka haya yalipaswa fanyanyika mapema kabisa.

Ni vizuri sasa tukazingatia mambo haya ili kutafanya mfumo usiishe na pia ukifanya mpaka hatua flani, shirikisha watumiaji wape waanze tumia utapata mchango mkubwa wa namna ya kuboresha mfumo wako. Nakumbuka WhatsApp ilipoanza tulikuwa hatutumi picha tukawa tunatuma ujumbe tuu, baadae picha tukaanza tumiana ila voice note ilikuwa bado hadi sasa tunaweza piga hata simu za maneno na video pia. Huu ndio ukuaji wa mfumo, kutoka hatua moja mpaka nyingine.

Tazama kwa makini uone unaanza na llpi litafuata lipi, yaweke vizuri kwenye mpango kazi wako kisha fanyia utekelezaji kwa kuhakikisha unafikia malengo ulijiwekea.

Kwa haya muchachee ninaamini kuna jambo ambalo umeweza jifunza hapa, na hii ni moja ya jitahada kuweka hamasa au sensitisation kuona namna ambayo tunaweza tengeneza mifumo ya kompyuta.

Mpaka wakati mwingine, jina langu ni Yesaya.