지금 기계 학습을 공부해야 하는 4가지 중요한 이유

기계 학습은 우리가 눈치채지 못하는 사이에 일상 생활의 섬유에 삽입되었습니다. 기계 학습 알고리즘은 우리 주변의 세계를 강화하고 있으며 여기에는 Walmart의 제품 추천, 다양한 일류 금융 기관의 사기 탐지, Uber의 급격한 가격 책정, LinkedIn, Facebook, Instagram 및 Twitter에서 사용자에 대해 사용하는 콘텐츠가 포함됩니다. ' 피드를 제공하며 이는 우리가 살고 있는 일상 생활에 직접적으로 근거한 몇 가지 예에 불과합니다.

그렇지만 미래는 이미 와 있다는 것은 말할 필요도 없고 기계 학습은 우리의 현대적 상상력이 미래를 시각화하는 방식에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 Mark Cuban은 다음과 같이 말했습니다. 그렇지 않으면 3년 안에 공룡이 될 것이기 때문입니다.”

이것이 머신 러닝의 시급함입니다. 경력을 한 단계 더 끌어올리고 싶다면 플랫폼을 구축하는 데 적합한 도구입니다. 머신 러닝 학습을 시작하는 방법 이나 머신 러닝 을 배우는 가장 좋은 방법에 대해 자문 해 본 적이 있다면 이 블로그를 참고하세요!

머신러닝 과정의 장점은 무엇인가요?

• 더 나은 직업 기회와 성장

TMR의 보고서에 따르면 MLaaS(Machine learning as a Service)는 2016년 10억 7000만 달러에서 2025년 말 199억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 뿐만 아니라 전년 대비.

머신 러닝은 재정적 규모와 글로벌 규모 모두에서 "중요"하다고 할 수 있는 모든 것을 조롱합니다. 경력을 다른 차원으로 끌어올리고 싶다면 머신 러닝이 대신해 드릴 수 있습니다. 현재 관련성이 있을 뿐만 아니라 글로벌한 것의 일부가 되도록 하는 일에 자신을 참여시키려는 경우 머신 러닝이 당신을 위해 그렇게 할 수도 있습니다.

머신 러닝은 이미지 인식, 의학, 사이버 보안, 안면 인식 등을 포함한 다양한 수직 분야에서 중요한 기반을 다룹니다. 점점 더 많은 기업이 비즈니스 인텔리전스가 머신 러닝의 큰 영향을 받는다는 사실을 깨닫고 이에 대한 투자를 선택하고 있습니다.

예를 들어 Netflix는 정확도를 10% 높여 ML 알고리즘을 연마할 수 있는 첫 번째 사람에게 100만 달러 상당의 상금을 발표했습니다. 이것은 ML 알고리즘을 약간만 개선해도 이를 사용하는 회사와 그 뒤에 있는 사람들에게 엄청난 이익이 된다는 확실한 증거입니다. ML과 함께라면 여러분도 그 중 하나가 될 수 있습니다!

• 더 나은 급여

요즘 최고의 머신러닝 엔지니어들은 엄청난 인기를 누리고 있는 스포츠 스타 못지않게 급여를 받고 있습니다! 그리고 그것은 과장이 아닙니다! Glassdoor.co.in에 따르면 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 연간 800만이며 이는 경력을 시작하는 단계에 불과합니다! 숙련된 기계 학습 엔지니어는 연간 1500만~2300만 달러를 집으로 가져갑니다.

기계 학습을 배울 수 있는 사람이 누구인지 궁금해 한 적이 있다면 대답은 – 할 수 있습니다! 머신 러닝을 배울 수 있는 곳이 어디 인지 스스로에게 묻는다면 답 은 다음 과 같습니다. upGrad 는 머신 러닝 및 AI 과정을 제공하며 무엇보다도 NLP, 딥 러닝, 강화 학습 및 그래픽 모델을 가르칩니다. 또한 예측 분석 및 통계에 대한 견고한 기반도 제공합니다.

일하는 전문가를 위해 설계되었으며 업계 멘토와의 일대일 상호 작용, 실용적인 실습 워크샵, 실제 생활에서 수행할 12가지 사례 연구 및 과제를 제공합니다! 따라서 사물의 이론적인 영역뿐만 아니라 실제적인 측면도 목격하게 됩니다! 코스에 대해 자세히 알아 보려면 여기 를 클릭 하십시오.

• 기계 학습 기술의 부족이 기업을 괴롭히고 있습니다.

기술 비약이 이루어진 빠른 속도를 감안할 때, 많은 기업이 따라잡기 위해 방치되었습니다. 디지털 트랜스포메이션은 거대한 산업이며 문제의 진실은 새로운 산업 요구를 수용할 기계 학습 전문가가 충분하지 않다는 것입니다.

2017년 10월에 발표된 New York Times 보고서에 따르면 AI 및 기계 학습 관련 직업에 대한 자격을 갖춘 사람의 총 수는 전 세계적으로 10,000명 미만입니다.

이 숫자는 창출된 일자리 수로 인해 증가했고 사람들이 매일 머신러닝에 능숙해지기 때문에 감소했을 가능성이 큽니다. 그러나 문제는 이 시나리오에서 공급이 수요를 훨씬 초과한다는 점입니다. 또한 ML 분야에서 취업하기 위해 예외적인 자격이 필요하지 않은 것도 사실입니다. 특정 기술과 능력만 있으면 됩니다. 이 모든 것은 기계 학습 및 기계 학습에 대한 upGrad의 과정에서 배울 수 있습니다. 일체 포함!

• 기계 학습과 데이터 과학은 복잡하게 연결되어 있습니다.

종교가 근대 이전의 수세기 동안 대중을 지배했다면 이제 데이터 과학은 모든 것을 설명하는 특성과 상업성 및 혁신적인 생존 가능성으로 인해 대중을 지배하는 것이 사실입니다.

그리고 머신 러닝은 데이터 과학의 그림자일 뿐입니다. 상상조차 할 수 없을 만큼 높은 경력을 쌓기 위해 이 두 분야 모두에서 유능해질 수 있습니다. 이를 통해 무시무시한 양의 데이터를 분석한 다음 가치를 추출하고 데이터에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 많은 조직에서 ML 엔지니어와 데이터 과학자가 제품에 대해 함께 작업하므로 이미 ML 엔지니어가 되었다면 데이터 과학자의 관점에 노출될 가능성이 높습니다.

결론

이제 기계 학습을 배울 수 있는 사람, 기계 학습을 배울 수 있는 위치, 기계 학습 학습을 시작하는 방법, 기계 학습을 배우는 가장 좋은 방법 등 모든 데이터 가 있습니다. 이 데이터를 최대한 활용하고 경력을 한 단계 끌어올리는 것은 이제 귀하에게 달려 있습니다!