4 wichtige Gründe, warum Sie sich jetzt mit maschinellem Lernen befassen sollten

Maschinelles Lernen hat sich in die Fasern unseres Alltags eingeschlichen – auch ohne dass wir es merken. Algorithmen für maschinelles Lernen haben die Welt um uns herum angetrieben, und dazu gehören Produktempfehlungen bei Walmart, Betrugserkennung bei verschiedenen erstklassigen Finanzinstituten, Preiserhöhungen bei Uber sowie Inhalte, die von LinkedIn, Facebook, Instagram und Twitter für Benutzer verwendet werden '-Feeds, und dies sind nur einige Beispiele, die direkt in unserem täglichen Leben verankert sind.

Davon abgesehen versteht es sich von selbst, dass die Zukunft bereits da ist – und maschinelles Lernen spielt eine bedeutende Rolle in der Art und Weise, wie unsere zeitgenössische Vorstellungskraft sie visualisiert. Mark Cuban hat zum Beispiel gesagt: „Künstliche Intelligenz, tiefes Lernen, maschinelles Lernen – was auch immer Sie tun, wenn Sie es nicht verstehen – lernen Sie es. Denn sonst bist du in 3 Jahren ein Dinosaurier.“

Das ist die Dringlichkeit des maschinellen Lernens. Und wenn Sie Ihre Karriere auf das nächste Level bringen wollen, ist es das richtige Tool, um sich eine Plattform aufzubauen. Egal, ob Sie sich gefragt haben, wie Sie mit dem Erlernen von maschinellem Lernen beginnen oder wie Sie maschinelles Lernen am besten lernen können, suchen Sie nicht weiter als in diesem Blog!

Was sind die Vorteile eines Machine-Learning-Kurses?

• Bessere Karrieremöglichkeiten und Wachstum

Ein Bericht von TMR stellt fest, dass MLaaS (Machine Learning as a Service) bis Ende 2025 voraussichtlich von nur 1,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016 auf 19,9 Milliarden US-Dollar wachsen wird. Dies ist ein erstaunliches Wachstum, sowohl in absoluten Zahlen als auch sowie Jahr für Jahr.

Maschinelles Lernen macht alles, was als „wichtig“ bezeichnet werden kann, zum Gespött – sowohl auf finanzieller als auch auf globaler Ebene. Wenn Sie Ihre Karriere auf eine andere Ebene heben möchten, kann Machine Learning das für Sie tun. Wenn Sie sich an etwas beteiligen möchten, das Sie zu einem Teil von etwas macht, das sowohl global als auch zeitgemäß ist, kann maschinelles Lernen dies auch für Sie tun.

Maschinelles Lernen deckt bedeutende Bereiche in verschiedenen Branchen ab – einschließlich Bilderkennung, Medizin, Cybersicherheit, Gesichtserkennung und mehr. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass Business Intelligence tiefgreifend durch maschinelles Lernen beeinflusst wird, und entscheiden sich daher dafür, darin zu investieren.

Netflix, um nur ein Beispiel zu nennen, kündigte einen Preis im Wert von 1 Million US-Dollar für die erste Person an, die ihren ML-Algorithmus schärfen konnte, indem sie seine Genauigkeit um 10 % erhöhte. Dies ist ein sicherer Beweis dafür, dass selbst eine geringfügige Verbesserung der ML-Algorithmen für die Unternehmen, die sie verwenden, immens profitabel ist, und somit auch für die Menschen dahinter. Und mit ML können Sie einer von ihnen sein!

• Bessere Gehälter

Die besten Ingenieure für maschinelles Lernen werden heutzutage genauso gut bezahlt wie immens beliebte Sportler! Und das ist keine Übertreibung! Laut Glassdoor.co.in beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen 8 Lakhs pro Jahr – und das ist erst der Beginn der Karriere! Ein erfahrener Ingenieur für maschinelles Lernen nimmt zwischen 15 und 23 Lakhs pro Jahr mit nach Hause.

Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wer maschinelles Lernen lernen kann , lautet die Antwort – Sie können! Und wenn Sie sich gefragt haben, wo Sie Machine Learning lernen können, hier Ihre Antwort : upGrad bietet einen Kurs in Machine Learning und AI an und vermittelt Ihnen unter anderem NLP, Deep Learning, Reinforcement Learning und Graphical Models. Darüber hinaus bietet es Ihnen auch eine solide Grundlage in Predictive Analytics und Statistik.

Es ist für Berufstätige konzipiert und bietet Einzelinteraktionen mit Branchenmentoren, praktische Workshops sowie 12 Fallstudien und Aufgaben, die im wirklichen Leben zu erledigen sind! So erleben Sie nicht nur die theoretische Welt der Dinge, sondern auch ihre praktische Seite! Klicken Sie hier , um mehr über den Kurs zu erfahren.

• Der Mangel an maschinellen Lernfähigkeiten plagt Unternehmen

Angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der technologische Sprünge gemacht wurden, mussten viele Unternehmen aufholen. Die digitale Transformation ist eine riesige Branche, und die Wahrheit ist, dass es einfach nicht genug Fachleute für maschinelles Lernen gibt, um den neuen Anforderungen der Branche gerecht zu werden.

Ein im Oktober 2017 veröffentlichter Bericht der New York Times geht davon aus, dass weltweit weniger als 10.000 Menschen für Jobs im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen qualifiziert sind.

Diese Zahl ist wahrscheinlich sowohl gestiegen – aufgrund der Anzahl der geschaffenen Arbeitsplätze – als auch gesunken, aufgrund der Tatsache, dass die Menschen sich täglich in ML ausbilden. Aber es bleibt die Tatsache, dass das Angebot in diesem Szenario die Nachfrage bei weitem übersteigt. Darüber hinaus ist es auch wahr, dass keine außergewöhnlichen Qualifikationen erforderlich sind, um sich für Jobs im ML-Bereich zu qualifizieren – es sind nur bestimmte Fähigkeiten und Fertigkeiten erforderlich, die Sie alle im upGrad-Kurs in maschinellem Lernen und lernen können KI!

• Maschinelles Lernen und Data Science sind eng miteinander verbunden

Wenn die Religion vor der Moderne ganze Jahrhunderte lang die Massen beherrschte, ist es jetzt wahr, dass die Datenwissenschaft die Massen beherrscht, aufgrund ihrer alles erklärenden Natur und ihrer kommerziellen sowie innovativen Realisierbarkeit.

Und maschinelles Lernen ist nur ein Schatten der Datenwissenschaft. Um Ihre Karriere so hoch zu heben, wie Sie es sich nicht einmal vorstellen können, können Sie in beiden Bereichen kompetent werden, was es Ihnen ermöglicht, eine erschreckende Menge an Daten zu analysieren und dann damit fortzufahren, Wert zu extrahieren und Einblicke in die Daten zu geben.

Darüber hinaus arbeiten in vielen Organisationen ML-Ingenieure und Data Scientists gemeinsam an Produkten, sodass Sie wahrscheinlich mit der Perspektive der Data Scientists in Berührung kommen, wenn Sie bereits ML-Ingenieur geworden sind.

Fazit

Sie haben also jetzt alle Daten – wer maschinelles Lernen lernen kann, wo man maschinelles Lernen lernen kann, wie man mit dem Lernen von maschinellem Lernen beginnt und wie man am besten maschinelles Lernen lernt. Es liegt jetzt an Ihnen, das Beste aus diesen Daten zu machen und Ihre Karriere auf die nächste Stufe zu bringen!