Carriera nell'apprendimento automatico: popolarità, perché dovresti perseguire, competenze richieste

Si prevede che l'IA creerà un valore aziendale di circa 4 miliardi di dollari entro la fine del 2022. Oltre un terzo delle aziende in India ha già iniziato a spendere per data science e machine learning o ha intenzione di farlo nel prossimo futuro.

Se parliamo in particolare di prospettive di lavoro per gli ingegneri dell'apprendimento automatico, c'è stato un aumento di oltre il 330% degli annunci di lavoro per questa posizione in tutto il mondo nel periodo 2015-2018. Lo stipendio base medio di un ingegnere di apprendimento automatico in India è di circa Rs 700000 all'anno, più di quasi ogni altro ruolo lavorativo. Non c'è da stupirsi che i lavori nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico siano considerati "i lavori più interessanti del secolo". Allora facciamo un tuffo più profondo e scopriamo di più su cosa puoi aspettarti da una carriera nell'apprendimento automatico.

Opzioni di carriera in Machine Learning

• Ingegnere dell'apprendimento automatico: un ingegnere dell'apprendimento automatico è un professionista che addestra le macchine per fare previsioni future. La conoscenza di Java, Python, Scala, modellazione dei dati, programmazione, probabilità, algoritmi di apprendimento automatico, statistica e progettazione di sistemi è molto importante per diventare un ingegnere di apprendimento automatico.
• Sviluppatore BI: il ruolo di uno sviluppatore BI è utilizzare tecniche di machine learning e analisi dei dati per lavorare su grandi quantità di dati e renderli utili per i decisori di un'azienda. Uno sviluppatore BI deve essere esperto in Power BI, Perl, SQL, Python, SQL e database.
• Data scientist: il ruolo di un data scientist è in qualche modo simile a quello di uno sviluppatore di BI. Un data scientist deve anche lavorare su grandi insiemi di dati per aiutare i responsabili delle decisioni di un'azienda a prendere decisioni migliori supportate dai dati. Un data scientist deve essere esperto in modellazione predittiva, apprendimento automatico, ricerca statistica, big data, data mining e linguaggi di programmazione.
• Designer di apprendimento automatico incentrato sull'uomo: questo professionista lavora su algoritmi di apprendimento automatico progettati per gli esseri umani e le loro scelte. Quindi, se usi Netflix e altri servizi simili, sapresti come ti suggerisce film e serie diversi in base a ciò che hai visto prima. Quindi un progettista di machine learning incentrato sull'uomo utilizza tecniche di riconoscimento dei modelli e di elaborazione delle informazioni per sviluppare sistemi che possono aiutare a creare esperienze più intelligenti basate sulle preferenze umane in diverse situazioni.
• Scienziato di elaborazione del linguaggio naturale o NLP: uno scienziato di NLP sviluppa o addestra macchine in modo che imparino a comprendere i diversi linguaggi utilizzati dagli esseri umani. In altre parole, si può dire che lo scienziato della PNL addestra le macchine per interagire con gli esseri umani. Quindi uno scienziato della PNL deve sapere come funziona l'apprendimento automatico. Inoltre, questo professionista dovrebbe essere molto bravo in almeno una lingua parlata dagli umani.

Perché i ruoli di Machine Learning sono così popolari?

C'è stata un'esplosione figurativa nell'uso dell'apprendimento automatico. Vedrai algoritmi di apprendimento intelligente praticamente ovunque, dalle campagne di marketing e dalle e-mail alle applicazioni mobili e altro ancora. Ciò indica che una carriera nell'apprendimento automatico è, al momento, una delle carriere più richieste in tutto il mondo. Quindi, se lavorare con macchine intelligenti ti interessa, allora questa è l'opzione di carriera perfetta per te. Dovresti iniziare ad acquisire competenze per sfruttare al meglio le opportunità di carriera offerte dall'apprendimento automatico.

Ma hai mai pensato al motivo per cui l'apprendimento automatico è diventato un'abilità così popolare in così poco tempo? È perché la maggior parte delle aziende in India e in tutto il mondo stanno incorporando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nei loro sistemi esistenti per renderli più intelligenti ed efficienti.

Quindi, poiché c'è una corsa tra le aziende per adottare l'apprendimento automatico, per crescere più velocemente, anche la necessità di assumere più persone esperte nell'apprendimento automatico è aumentata di qualche livello. Le aziende stanno spendendo volentieri ingenti somme di denaro in questa adozione del ML che include l'assunzione di esperti perché sanno cosa c'è in gioco qui e come questo investimento può portare enormi ritorni. Gli esperti di machine learning possono rendere questa transizione senza interruzioni e garantire un processo decisionale aziendale più orientato ai risultati in futuro.

In un articolo pubblicato su Forbes, è stato menzionato che i brevetti nell'apprendimento automatico sono aumentati a un tasso del 34% CAGR tra il 2013 e il 2017. E voi aziende a quali aziende appartengono la maggior parte di questi brevetti? Artisti del calibro di Facebook, Intel, IBM, LinkedIn e Microsoft sono in cima a questa corsa. Queste aziende hanno capito che l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono le tecnologie del futuro che le aiuteranno a fare bene in futuro.

Altre aziende hanno seguito l'esempio. Ora abbiamo più aziende che utilizzano applicazioni di apprendimento automatico, che è una delle ragioni principali alla base della sua popolarità e dell'elevata domanda di lavoro in questo campo. Il momento giusto per intraprendere una carriera nel machine learning è ora. Se stai cercando altri motivi, continua a leggere!

Perché dovresti intraprendere una carriera nel machine learning?

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono le munizioni che alimentano la macchina e i robot. Il machine learning offre alle aziende la possibilità di creare programmi in grado di modificare e aggiornare le macchine e di adattarle perfettamente a diversi ambienti, per fare le cose in modo corretto e più veloce.

Le aziende hanno bisogno di professionisti dell'apprendimento automatico in grado di portarle al comando, al di là di tutti i loro concorrenti, quando si tratta di adozione del machine learning. Ecco alcuni altri motivi per aiutarti a prendere una decisione a favore di intraprendere una carriera nell'apprendimento automatico:

1. Il futuro è l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. La nostra discussione, fino ad ora, ha suggerito inequivocabilmente che il ML è l'abilità del futuro e che le tue prospettive di lavoro con questa abilità non si esauriranno mai, almeno nel prossimo decennio o due. E abbiamo anche condiviso statistiche che dicono chiaramente che c'è una carenza di professionisti qualificati ML per riempire migliaia di posizioni aperte ML. Quindi quello che devi fare in questo momento è acquisire esperienza nel campo. Una volta che lo fai, puoi iniziare una carriera che è sia ben pagata che sicura.

2. Il campo è l'ideale per le persone interessate a lavorare su sfide reali. Le aziende, nell'era moderna, devono affrontare molte sfide che l'apprendimento automatico può aiutarle a superare. Quindi, dopo aver acquisito le competenze richieste, se scegli di diventare un ingegnere ML, una delle tante opzioni di carriera disponibili a tua disposizione, lavorerai su sfide reali con conseguenze significative. Costruirai soluzioni che influiranno sia sugli individui che sulle aziende a un certo livello. Se stai cercando un lavoro che ti dia grandi soddisfazioni, non troppi altri lavori possono battere un lavoro ML in questo senso.

3. Crescita esponenziale di carriera. Tutto ciò ha detto che dovremmo accettare che l'apprendimento automatico è ancora nella sua fase iniziale di adozione. Tuttavia, il futuro sembra molto luminoso. Quindi le persone che sono disposte a entrare in questo campo non si farebbero scrupoli a prendere questa decisione più avanti nella loro vita. Lo stipendio medio nell'apprendimento automatico lo rende un'opzione di carriera redditizia per tutti là fuori.

Poiché c'è ancora molta strada da fare prima che questo settore raggiunga il suo picco, lo stipendio che guadagni come professionista ML continuerà a crescere ogni anno. Tutto quello che devi fare è continuare a perfezionarti e aggiornarti. Man mano che il ML avanza e matura, avrai l'opportunità di sperimentare una crescita esponenziale nella tua carriera e ottenere un lavoro da sogno con la tua azienda ideale.

4. Opzione per passare alla scienza dei dati. I professionisti esperti nell'apprendimento automatico hanno così tante strade aperte quando si tratta delle rispettive carriere. Con il giusto set di competenze, puoi persino indossare il cappello di un data scientist, che è ancora una volta un'opportunità di carriera molto redditizia. Puoi acquisire competenze che ti rendono una risorsa rilevante per entrambe queste posizioni. Una volta che lo farai, farai parte di un viaggio eccitante, gratificante e pieno di conoscenze, sfide e opportunità.

Competenze di apprendimento automatico

Ora che sai perché dovresti scegliere una carriera nell'apprendimento automatico e forse hai anche preso una decisione, lascia che ti raccontiamo alcune competenze importanti che devi avere per sfruttare al meglio questa opportunità.

• Statistiche e probabilità: la tua comprensione degli algoritmi ha molto a che fare con la tua conoscenza delle teorie. I modelli Hidden Markov, Naive Bayes e Gaussian Mixture, tra gli altri modelli, sono ottimi esempi. Se non sei bravo in statistica e probabilità, troverai questi algoritmi molto difficili da capire.
• Valutazione e modellazione dei dati: una parte importante per garantire l'efficienza del processo di stima con ML è valutare l'efficacia di diversi modelli a intervalli regolari. È possibile utilizzare metodi diversi, come la regressione e la classificazione, per misurare l'errore o l'accuratezza di un determinato modello. Hai anche bisogno di una strategia di valutazione per seguirlo.
• Algoritmi ML: sapere come funzionano i diversi algoritmi di apprendimento automatico e quale algoritmo si adatta a una particolare situazione è molto importante. Dovresti sviluppare una comprensione di argomenti come equazioni differenziali parziali, discesa del gradiente, programmazione quadratica, ottimizzazione convessa e altri.
• Linguaggi di programmazione: per una carriera nell'apprendimento automatico, devi anche essere esperto in diversi linguaggi di programmazione, come Java, R, Python e C++. Queste lingue ti aiuteranno nelle diverse fasi del tuo progetto di machine learning.
• Tecniche di elaborazione del segnale: l'estrazione delle caratteristiche è molto importante per l'apprendimento automatico. Potrebbe essere necessario lavorare con diversi algoritmi avanzati di elaborazione del segnale, inclusi bandlets, shearlet, contourlet e curvelet, tra gli altri. Ulteriori informazioni sugli skillset necessari per l'apprendimento automatico.

Leggi anche: Idee per progetti di apprendimento automatico

Conclusione

Una carriera nell'apprendimento automatico ti aiuta a correre insieme alla rivoluzione digitale che tutti sappiamo sta avvenendo in quasi tutti i settori. I professionisti esperti nell'apprendimento automatico hanno diverse strade aperte, da cui possono scegliere quella che li interessa di più e li paga in base alle loro competenze.

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