機械学習のキャリア：人気、なぜ追求すべきか、必要なスキル

AIは2022年末までに約40億ドルのビジネス価値を生み出すと予想されています。インドの企業の3分の1以上は、データサイエンスと機械学習への支出をすでに開始しているか、今後それを計画しています。

機械学習エンジニアの求人広告について具体的に説明すると、2015年から2018年にかけて、世界中でこのポジションの求人広告が330％以上増加しました。 インドの機械学習エンジニアの平均基本給は、年間約Rs 700000であり、他のほとんどすべての職務よりも高くなっています。 AIと機械学習の仕事が、「今世紀で最もホットな仕事」と見なされているのも不思議ではありません。 それでは、さらに深く掘り下げて、機械学習のキャリアから何が期待できるかについて詳しく学びましょう。

機械学習のキャリアオプション

• 機械学習エンジニア：機械学習エンジニアは、将来の予測を行うために機械をトレーニングする専門家です。 Java、Python、Scala、データモデリング、プログラミング、確率、機械学習アルゴリズム、統計、システム設計の知識は、機械学習エンジニアになるために非常に重要です。
• BI開発者：BI開発者の役割は、MLとデータ分析の手法を使用して大量のデータを処理し、ビジネスの意思決定者に役立つようにすることです。 BI開発者は、Power BI、Perl、SQL、Python、SQL、およびデータベースに精通している必要があります。
• データサイエンティスト：データサイエンティストの役割は、BI開発者の役割と多少似ています。 データサイエンティストは、企業の意思決定者がデータに裏打ちされたより良い意思決定を行えるように、大量のデータセットにも取り組む必要があります。 データサイエンティストは、予測モデリング、機械学習、統計調査、ビッグデータ、データマイニング、プログラミング言語に習熟している必要があります。
• 人間中心の機械学習デザイナー：この専門家は、人間とその選択のために設計された機械学習アルゴリズムに取り組んでいます。 したがって、Netflixやその他のそのようなサービスを使用すると、以前に視聴したものに基づいて、さまざまな映画やシリーズがどのように提案されるかがわかります。 そのため、人間中心の機械学習デザイナーは、パターン認識と情報処理技術を使用して、さまざまな状況で人間の好みに基づいてよりスマートなエクスペリエンスを作成するのに役立つシステムを開発します。
• 自然言語処理またはNLP科学者： NLP科学者は、人間が使用するさまざまな言語を理解する方法を学習する方法で、マシンを開発またはトレーニングします。 言い換えれば、NLPの科学者は人間と相互作用するように機械を訓練していると言えます。 したがって、NLPの科学者は、機械学習がどのように機能するかを知る必要があります。 また、この専門家は、人間が話す少なくとも1つの言語で非常に優れている必要があります。

機械学習の役割がとても人気があるのはなぜですか？

機械学習の使用法は比喩的に爆発的に増加しています。 マーケティングキャンペーンや電子メールからモバイルアプリケーションなど、ほぼすべての場所でスマート学習アルゴリズムを見ることができます。 これは、機械学習のキャリアが現在、世界中で最も需要の高いキャリアの1つであることを示しています。 したがって、スマートマシンでの作業に興味がある場合は、これが最適なキャリアオプションです。 提供されている機械学習のキャリアの機会を最大限に活用するには、スキルの習得を開始する必要があります。

しかし、なぜ機械学習がこんなに短い期間でこんなに人気のあるスキルになったのか考えたことはありますか？ これは、インドおよび世界中のほとんどの企業が、人工知能と機械学習を既存のシステムに組み込んで、よりスマートで効率的なものにしているためです。

そのため、企業間で機械学習を採用する競争が起こっているため、より速く成長するために、機械学習に熟練した人材をさらに雇用する必要性も数段階高まっています。 企業は、専門家の採用を含むこのMLの採用に多額の資金を積極的に費やしています。なぜなら、ここで何が問題になっているのか、そしてこの投資がどのように莫大な利益をもたらすのかを知っているからです。 機械学習の専門家は、これをシームレスな移行にし、将来に向けてより結果重視のビジネス上の意思決定を確実に行うことができます。

Forbesに掲載された記事では、機械学習の特許が2013年から2017年の間に34％のCAGRの割合で増加したと述べられています。そして、これらの特許のほとんどを所有している企業は属しますか？ Facebook、Intel、IBM、LinkedIn、Microsoftなどがこのランニングのトップにいます。 これらの企業は、機械学習とAIが、将来の成功に役立つ将来のテクノロジーであることを認識しています。

他の企業もそれに続いています。 現在、機械学習アプリケーションを使用している企業が増えています。これは、この分野での仕事に対する高い需要と同様に、その人気の背後にある最大の理由の1つです。 機械学習でのキャリアを追求する適切な時期は今です。 あなたがより多くの理由を探しているなら、読んでください！

なぜ機械学習のキャリアを追求する必要がありますか？

機械学習とAIは、機械とボットを動かす弾薬です。 機械学習により、企業は、機械を変更および更新し、さまざまな環境にシームレスに適応できるプログラムを構築して、物事を正しく迅速に行うことができます。

企業は、MLの採用に関して、競合他社を超えて主導権を握ることができる機械学習の専門家を必要としています。 機械学習でのキャリアを追求することに賛成する決定を下すのに役立つ、さらにいくつかの理由があります。

1.未来は、人工知能と機械学習です。 これまでの私たちの議論は、MLが将来のスキルであり、このスキルを備えたあなたの仕事の見通しが、少なくとも次の10年か2年で衰えることは決してないことを非常に明確に示唆しています。 また、何千ものオープンMLポジションを埋める熟練したMLプロフェッショナルが不足していることを明確に示す統計も共有しています。 ですから、今あなたがしなければならないことは、その分野の専門知識を身につけることです。 そうすれば、高給で安全なキャリアを始めることができます。

2.この分野は、実際の課題に取り組むことに関心のある人々にとって理想的です。 現代の企業は、機械学習が克服するのに役立つ多くの課題に直面しています。 したがって、必要なスキルを習得した後、自由に利用できる多くのキャリアオプションの1つであるMLエンジニアになることを選択した場合、重大な結果を伴う実際の課題に取り組むことになります。 あるレベルで個人と企業の両方に影響を与えるソリューションを構築します。 あなたがあなたに高い満足を与える仕事を探しているなら、他の多くの仕事がその点でMLの仕事を打ち負かすことはできません。

3.指数関数的なキャリアの成長。 機械学習はまだ採用の初期段階にあることを受け入れるべきだとすべてが言っています。 しかし、未来はとても明るいようです。 したがって、この分野に進んで参入する人々は、人生の後半でこの決定を下すことについて何の心配もありません。 機械学習の平均給与は、そこにいるすべての人にとって有利なキャリアオプションになります。

この業界がピークに達するにはまだ長い道のりがあるので、MLの専門家としてあなたが稼ぐ給与は、毎年増え続けます。 あなたがする必要があるのは、自分自身をスキルアップして更新し続けることです。 MLが進歩し成熟するにつれて、あなたはあなたのキャリアの指数関数的成長を経験し、あなたの理想的な会社で夢の仕事に着手する機会があります。

4.データサイエンスに移行するオプション。 機械学習に熟練した専門家は、それぞれのキャリアに関して、非常に多くの道を開いています。 適切なスキルセットがあれば、データサイエンティストの帽子をかぶることもできます。これも、非常に有利なキャリアの機会です。 これらの両方のポジションに関連するリソースとなるスキルを身に付けることができます。 そうすれば、あなたは刺激的でやりがいがあり、知識、挑戦、そして機会に満ちた旅の一部になります。

機械学習スキル

機械学習のキャリアを選択する理由がわかり、おそらく同様に決定を下したので、この機会を最大限に活用するために必要ないくつかの重要なスキルについて説明します。

• 統計と確率：アルゴリズムの理解は、理論の知識と多くの関係があります。 隠れマルコフモデル、ナイーブベイズ、ガウス混合などのモデルは、優れた例です。 統計と確率が苦手な場合は、これらのアルゴリズムを理解するのが非常に難しいことに気付くでしょう。
• データの評価とモデリング： MLを使用した推定プロセスの効率を確保するための重要な部分は、さまざまなモデルの有効性を定期的に評価することです。 回帰や分類などのさまざまな方法を使用して、特定のモデルのエラーまたは精度を測定できます。 また、それに伴う評価戦略も必要です。
• MLアルゴリズム：さまざまな機械学習アルゴリズムがどのように機能し、どのアルゴリズムが特定の状況に適合するかを知ることは非常に重要です。 偏微分方程式、最急降下法、二次計画法、凸最適化などの主題についての理解を深める必要があります。
• プログラミング言語：機械学習のキャリアには、Java、R、Python、C++などのさまざまなプログラミング言語にも精通している必要があります。 これらの言語は、機械学習プロジェクトのさまざまな段階で役立ちます。
• 信号処理技術：特徴抽出は機械学習にとって非常に重要です。 バンドレット、シャーレット、コンターレット、カーブレットなど、いくつかの高度な信号処理アルゴリズムを使用する必要がある場合があります。 機械学習に必要なスキルセットの詳細をご覧ください。

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結論

機械学習のキャリアは、ほぼすべてのセクターで現在起こっていることを私たち全員が知っているデジタル革命と並行して実行するのに役立ちます。 機械学習に熟練した専門家は、いくつかの道を開いており、そこから最も興味のあるものを選択し、スキルに応じて支払いを行うことができます。

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