4 raisons importantes pour lesquelles vous devriez étudier l'apprentissage automatique maintenant

L'apprentissage automatique s'est inséré dans la fibre de notre vie quotidienne – même sans que nous nous en apercevions. Les algorithmes d'apprentissage automatique alimentent le monde qui nous entoure, et cela inclut les recommandations de produits chez Walmart, la détection des fraudes dans diverses institutions financières de premier ordre, les prix élevés chez Uber, ainsi que le contenu utilisé par LinkedIn, Facebook, Instagram et Twitter sur les utilisateurs. ' se nourrit, et ce ne sont là que quelques exemples, ancrés directement dans la vie quotidienne que nous vivons.

Cela étant dit, il va sans dire que le futur est déjà là - et l'apprentissage automatique joue un rôle important dans la façon dont notre imaginaire contemporain le visualise. Mark Cuban, par exemple, a déclaré : « L'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique – quoi que vous fassiez si vous ne le comprenez pas – apprenez-le. Parce que sinon tu vas être un dinosaure dans 3 ans.

Telle est l'urgence de l'apprentissage automatique. Et si vous voulez faire passer votre carrière au niveau supérieur, c'est le bon outil pour vous créer une plateforme. Que vous vous demandiez comment commencer à apprendre l'apprentissage automatique ou la meilleure façon d'apprendre l'apprentissage automatique, ne cherchez pas plus loin que ce blog !

Quels sont les avantages d'un cours de machine learning ?

• Meilleures opportunités de carrière et croissance

Un rapport de TMR note que le MLaaS (Machine Learning as a Service) devrait passer de 19,9 milliards de dollars d'ici la fin de 2025, contre seulement 1,07 milliard de dollars en 2016. Il s'agit d'une croissance stupéfiante, à la fois en termes absolus, comme ainsi que d'année en année.

L'apprentissage automatique se moque de tout ce qui peut être qualifié d'« important », à la fois à l'échelle financière et à l'échelle mondiale. Si vous cherchez à faire passer votre carrière à un autre niveau, Machine Learning peut le faire pour vous. Si vous cherchez à vous impliquer dans quelque chose qui vous fera participer à quelque chose de pertinent à la fois mondial et contemporain, Machine Learning peut également le faire pour vous.

L'apprentissage automatique couvre un terrain important dans divers secteurs verticaux, notamment la reconnaissance d'images, la médecine, la cybersécurité, la reconnaissance faciale, etc. Alors qu'un nombre croissant d'entreprises se rendent compte que l'intelligence d'affaires est profondément impactée par l'apprentissage automatique, elles choisissent donc d'y investir.

Netflix, pour ne prendre qu'un exemple, a annoncé un prix d'une valeur de 1 million de dollars à la première personne qui pourrait affiner son algorithme ML en augmentant sa précision de 10 %. C'est une preuve infaillible que même une légère amélioration des algorithmes ML est extrêmement rentable pour les entreprises qui les utilisent, et donc pour les personnes qui les utilisent. Et avec ML, vous pouvez être l'un d'entre eux !

• De meilleurs salaires

Les meilleurs ingénieurs en machine learning de nos jours sont payés autant que des personnalités sportives immensément populaires ! Et ce n'est pas exagéré ! Selon Glassdoor.co.in, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique est de 8 lakhs par an - et ce n'est qu'au début de sa carrière ! Un ingénieur expérimenté en apprentissage automatique rapporte entre 15 et 23 lakhs par an.

Si vous vous êtes déjà demandé qui peut apprendre l'apprentissage automatique , la réponse est : vous le pouvez ! Et si vous vous êtes demandé où apprendre le machine learning , voici votre réponse : upGrad propose un cours de Machine Learning et d'IA, et il vous apprend, entre autres, le NLP, le Deep Learning, le Reinforcement Learning et les Modèles Graphiques. De plus, il vous fournit également une base solide en analyse prédictive et en statistiques.

Il est conçu pour les professionnels en activité et propose des interactions individuelles avec des mentors de l'industrie, des ateliers pratiques, ainsi que 12 études de cas et des devoirs à réaliser dans la vraie vie ! Ainsi, vous découvrirez non seulement le domaine théorique des choses, mais aussi le côté pratique ! Cliquez ici pour en savoir plus sur le cours.

• Le manque de compétences en apprentissage automatique afflige les entreprises

Compte tenu de la rapidité avec laquelle les sauts technologiques ont été réalisés, de nombreuses entreprises ont dû rattraper leur retard. La transformation numérique est une industrie énorme, et la vérité est qu'il n'y a tout simplement pas assez de professionnels de l'apprentissage automatique pour répondre aux nouvelles demandes de l'industrie.

Un rapport du New York Times publié en octobre 2017 a supposé que le nombre total de personnes qualifiées pour les emplois liés à l'IA et à l'apprentissage automatique était inférieur à 10 000 personnes dans le monde.

Ce nombre est susceptible d'avoir à la fois augmenté - en raison du nombre d'emplois créés - et diminué, en raison du fait que les gens acquièrent des compétences en ML tous les jours. Mais le problème demeure que l'offre dépasse de loin la demande, dans ce scénario. De plus, il est également vrai qu'il ne nécessite pas un ensemble exceptionnel de qualifications pour être éligible à des emplois dans le domaine du ML - cela ne nécessite qu'un ensemble spécifique de compétences et d'aptitudes, que vous pouvez toutes apprendre du cours d'upGrad en Machine Learning et IA !

• L'apprentissage automatique et la science des données sont intimement liés

Si la religion a gouverné les masses pendant des siècles entiers avant la modernité, il est maintenant vrai que la science des données gouverne les masses, en raison de sa nature explicative et de sa viabilité commerciale et innovante.

Et l'apprentissage automatique n'est qu'une ombre de la science des données. Pour porter votre carrière aussi haut que vous ne pouvez même pas l'imaginer, vous pouvez devenir compétent dans ces deux domaines, ce qui vous permettra d'analyser une quantité effrayante de données, puis de procéder à l'extraction de valeur et à la compréhension des données.

De plus, dans de nombreuses organisations, les ingénieurs ML et les Data Scientists travaillent ensemble sur les produits, il est donc probable que vous soyez exposé au point de vue des Data Scientists si vous êtes déjà devenu ingénieur ML.

Conclusion

Vous avez donc toutes les données maintenant - qui peut apprendre l'apprentissage automatique, où apprendre l'apprentissage automatique, comment commencer à apprendre l'apprentissage automatique, ainsi que la meilleure façon d'apprendre l'apprentissage automatique. C'est à vous maintenant de tirer le meilleur parti de ces données et de faire passer votre carrière au niveau supérieur !