機械学習を今すぐ勉強する必要がある4つの重要な理由

機械学習は、私たちが気付かないうちに、私たちの日常生活の繊維に組み込まれています。 機械学習アルゴリズムは私たちの周りの世界を支えてきました。これには、Walmartでの製品の推奨、さまざまな一流の金融機関での不正検出、Uberでの高騰価格、LinkedIn、Facebook、Instagram、Twitterでユーザーが使用するコンテンツが含まれます。 'フィード、およびこれらは私たちが生活する日常生活に直接基づいているほんの一例です。

とはいえ、未来はすでにここにあることは言うまでもありません。機械学習は、現代の想像力がそれを視覚化する方法において重要な役割を果たしています。 たとえば、マークキューバンは、次のように述べています。「人工知能、ディープラーニング、機械学習—理解していない場合は、何をしていても—それを学びましょう。 そうでなければ、3年以内に恐竜になるからです。」

これが機械学習の緊急性です。 そして、あなたがあなたのキャリアを次のレベルに引き上げたいのであれば、それはあなた自身のためのプラットフォームをセットアップするための正しいツールです。 機械学習の学習を開始する方法を自問している場合でも、機械学習を学習するための最良の方法を自問している場合でも、このブログをご覧ください。

機械学習コースの利点は何ですか？

• より良いキャリアの機会と成長

TMRのレポートによると、MLaaS（Machine Learning as a Service）は、2016年のわずか10億7000万ドルから、2025年末までに199億ドルに成長すると予測されています。前年比と同様に。

機械学習は、経済的規模と世界規模の両方で、「重要」と呼ぶことができるあらゆるものを嘲笑します。 キャリアを別のレベルに引き上げたい場合は、機械学習でそれを行うことができます。 現代的な関連性だけでなく、グローバルな何かの一部となる何かに自分自身を巻き込むことを探しているなら、機械学習はあなたのためにもそれを行うことができます。

機械学習は、画像認識、医学、サイバーセキュリティ、顔認識など、さまざまな分野で重要な分野をカバーしています。 ますます多くの企業が、ビジネスインテリジェンスが機械学習の影響を大きく受けていることに気づき、それに投資することを選択しています。

Netflixは、ほんの一例として、精度を10％向上させることでMLアルゴリズムを研ぎ澄ますことができた最初の人に、100万ドル相当の賞金を発表しました。 これは、MLアルゴリズムのわずかな強化でさえ、それらを使用する企業にとって非常に有益であり、したがって、その背後にいる人々にとっても非常に有益であることを示す確かな証拠です。 そしてMLを使えば、あなたもその1人になることができます！

• より良い給料

最近の最高の機械学習エンジニアは、非常に人気のあるスポーツパーソナリティと同じくらい多くの報酬を受け取っています！ そして、それは誇張ではありません！ Glassdoor.co.inによると、機械学習エンジニアの平均給与は年間8ラックで、これはキャリアの始まりにすぎません。 経験豊富な機械学習エンジニアが、年間15〜23万ルピーを家に持ち帰ります。

誰が機械学習を学ぶことができるのか疑問に思ったことがあるなら、答えは–できます！ 機械学習をどこで学ぶかを自問した場合、答えは次のとおりです。upGradは、機械学習とAIのコースを提供しており、特にNLP、深層学習、強化学習、グラフィカルモデルを教えてくれます。 さらに、予測分析と統計の強固な基盤も提供します。

働く専門家向けに設計されており、業界メンターとの1対1のやり取り、実践的な実践的なワークショップ、および実際に行われる12のケーススタディと課題を提供します。 したがって、あなたは物事の理論的な領域を経験するだけでなく、その実際的な側面を目撃することもできます！ コースの詳細については、ここをクリックしてください。

• 機械学習スキルの欠如が企業を悩ませています

技術の飛躍的な進歩が急速に進んでいることを考えると、多くの企業が追いついてきています。 デジタルトランスフォーメーションは巨大な業界であり、問​​題の真実は、新しい業界の需要に応えるのに十分な機械学習の専門家がいないということです。

2017年10月に発表されたニューヨークタイムズのレポートによると、AIと機械学習関連の仕事に適格な人の総数は世界で10,000人未満でした。

この数は、作成されたジョブの数によって増加し、人々が毎日MLに熟練しているという事実のために減少する可能性があります。 しかし、このシナリオでは、供給が需要をはるかに上回っているという問題が依然として残っています。 さらに、MLアリーナでの仕事に適格であるために、例外的な資格のセットを必要としないことも事実です。特定のスキルと能力のセットのみが必要です。これらはすべて、機械学習とupGradのコースから学ぶことができます。 AI！

• 機械学習とデータサイエンスは複雑に関連しています

宗教が近代化の前に何世紀にもわたって大衆を支配していた場合、そのすべてを説明する性質と商業的および革新的な実行可能性のために、データサイエンスが大衆を支配していることは今や真実です。

そして、機械学習はデータサイエンスの影にすぎません。 想像もできないほどのキャリアを積むために、これらの両方の分野で有能になることができます。これにより、恐ろしい量のデータを分析し、価値を抽出してデータに関する洞察を提供することができます。

さらに、多くの組織では、MLエンジニアとデータサイエンティストが協力して製品に取り組んでいるため、すでにMLエンジニアになっている場合は、データサイエンティストの視点に触れる可能性があります。

結論

これで、機械学習を学ぶことができる人、機械学習を学ぶ場所、機械学習の学習を開始する方法、機械学習を学ぶための最良の方法など、すべてのデータが得られました。 このデータを最大限に活用し、キャリアを次のレベルに引き上げるのはあなた次第です。