Kariera w uczeniu maszynowym: popularność, dlaczego warto dążyć, wymagane umiejętności

Oczekuje się, że do końca 2022 r. sztuczna inteligencja wytworzy wartość biznesową na poziomie około 4 miliardów dolarów. Ponad jedna trzecia firm w Indiach albo już zaczęła wydawać wydatki na naukę danych i uczenie maszynowe, albo planuje to zrobić w nadchodzącym czasie.

Jeśli mówimy konkretnie o perspektywach pracy dla inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, w latach 2015-2018 liczba ofert pracy na to stanowisko na całym świecie wzrosła o ponad 330%. Średnia pensja podstawowa inżyniera systemów uczących się w Indiach wynosi około 700000 rupii rocznie, czyli więcej niż na prawie każdym innym stanowisku. Nic dziwnego, że prace w AI i uczeniu maszynowym są uważane za „najgorętsze prace stulecia”. Pozwól nam zatem zanurzyć się głębiej i dowiedzieć się więcej o tym, czego możesz oczekiwać od kariery w uczeniu maszynowym.

Opcje kariery w uczeniu maszynowym

• Inżynier ds. uczenia maszynowego: inżynier ds . uczenia maszynowego to profesjonalista, który szkoli maszyny pod kątem przewidywania przyszłości. Znajomość języka Java, Python, Scala, modelowania danych, programowania, prawdopodobieństwa, algorytmów uczenia maszynowego, statystyki i projektowania systemów jest bardzo ważna, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego.
• Programista BI: rolą programisty BI jest wykorzystanie ML i technik analizy danych do pracy na dużych ilościach danych i uczynienia ich użytecznymi dla decydentów biznesowych. Deweloper BI musi biegle posługiwać się Power BI, Perl, SQL, Python, SQL i bazami danych.
• Naukowiec danych: Rola naukowca danych jest nieco podobna do roli programisty BI. Analityk danych musi również pracować na dużych zestawach danych, aby pomóc decydentom biznesowym w podejmowaniu lepszych decyzji popartych danymi. Analityk danych musi być biegły w modelowaniu predykcyjnym, uczeniu maszynowym, badaniach statystycznych, big data, eksploracji danych i językach programowania.
• Projektant uczenia maszynowego skoncentrowany na człowieku: ten profesjonalista pracuje nad algorytmami uczenia maszynowego, które są zaprojektowane z myślą o ludziach i ich wyborach. Więc jeśli korzystasz z Netflix i innych podobnych usług, wiesz, jak sugeruje różne filmy i seriale na podstawie tego, co oglądałeś wcześniej. Dlatego skoncentrowany na człowieku projektant uczenia maszynowego wykorzystuje techniki rozpoznawania wzorców i przetwarzania informacji do opracowywania systemów, które mogą pomóc w tworzeniu inteligentniejszych doświadczeń opartych na ludzkich preferencjach w różnych sytuacjach.
• Przetwarzanie języka naturalnego lub naukowiec NLP: Naukowiec NLP opracowuje lub szkoli maszyny w taki sposób, aby nauczyły się rozumieć różne języki używane przez ludzi. Innymi słowy, można powiedzieć, że naukowiec NLP szkoli maszyny do interakcji z ludźmi. Dlatego naukowiec NLP musi wiedzieć, jak działa uczenie maszynowe. Ponadto ten profesjonalista powinien być bardzo dobry w co najmniej jednym języku, którym posługują się ludzie.

Dlaczego role uczenia maszynowego są tak popularne?

Nastąpiła symboliczna eksplozja wykorzystania uczenia maszynowego. Wszędzie zobaczysz inteligentne algorytmy uczenia się – od kampanii marketingowych i e-maili po aplikacje mobilne i nie tylko. Wskazuje to, że kariera w uczeniu maszynowym jest w tej chwili jedną z najbardziej pożądanych karier na całym świecie. Jeśli więc interesuje Cię praca z inteligentnymi maszynami, jest to idealna opcja dla Ciebie. Powinieneś zacząć zdobywać umiejętności, aby jak najlepiej wykorzystać możliwości kariery w uczeniu maszynowym.

Ale czy kiedykolwiek pomyślałeś, dlaczego uczenie maszynowe stało się tak popularną umiejętnością w tak krótkim czasie? Dzieje się tak, ponieważ większość firm w Indiach i na całym świecie włącza sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swoich istniejących systemów, aby uczynić je inteligentniejszymi i wydajniejszymi.

W związku z tym, że wśród firm trwa wyścig, aby przyjąć uczenie maszynowe, aby rozwijać się szybciej, potrzeba zatrudnienia większej liczby osób wykwalifikowanych w uczeniu maszynowym również wzrosła o kilka stopni. Firmy chętnie wydają duże sumy pieniędzy na tę adopcję ML, która obejmuje zatrudnianie ekspertów, ponieważ wiedzą, o co toczy się gra i jak ta inwestycja może przynieść ogromne zyski. Eksperci od uczenia maszynowego mogą sprawić, że będzie to płynne przejście i zapewni bardziej zorientowane na wyniki podejmowanie decyzji biznesowych w przyszłości.

W artykule opublikowanym w Forbes wspomniano, że patenty w uczeniu maszynowym rosły w tempie 34% CAGR w latach 2013-2017. A czy są firmy, do których firm należy większość tych patentów? Firmy takie jak Facebook, Intel, IBM, LinkedIn i Microsoft są na szczycie w tym biegu. Firmy te zdały sobie sprawę, że uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to technologie przyszłości, które pomogą im dobrze sobie radzić w przyszłości.

Inne firmy poszły w ich ślady. Mamy teraz więcej firm, które korzystają z aplikacji uczenia maszynowego, co jest jednym z największych powodów jego popularności, a także dużego popytu na pracę w tej dziedzinie. Nadszedł właściwy czas na karierę w uczeniu maszynowym. Jeśli szukasz więcej powodów, czytaj dalej!

Dlaczego powinieneś robić karierę w uczeniu maszynowym?

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to amunicja, która napędza maszyny i boty. Uczenie maszynowe daje firmom możliwość tworzenia programów, które mogą modyfikować i aktualizować maszyny oraz dostosowywać je do różnych środowisk — w celu prawidłowego i szybszego wykonywania zadań.

Firmy potrzebują specjalistów od uczenia maszynowego, którzy mogą zapewnić im prowadzenie, poza wszystkimi ich konkurentami, jeśli chodzi o przyjęcie ML. Oto kilka innych powodów, które pomogą Ci podjąć decyzję na korzyść kariery w uczeniu maszynowym:

1. Przyszłość to sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Nasza dyskusja do tej pory dość jednoznacznie sugerowała, że ​​ML jest umiejętnością przyszłości i że Twoje perspektywy zawodowe z tą umiejętnością nigdy nie umrą, przynajmniej w ciągu następnej dekady lub dwóch. Podzieliliśmy się również statystykami, które wyraźnie mówią, że brakuje wykwalifikowanych specjalistów ML, którzy mogliby obsadzić tysiące otwartych pozycji ML. Więc to, co musisz teraz zrobić, to zdobyć wiedzę w tej dziedzinie. Gdy to zrobisz, możesz rozpocząć karierę, która jest zarówno dobrze płatna, jak i bezpieczna.

2. Pole jest idealne dla osób zainteresowanych pracą nad realnymi wyzwaniami. W dzisiejszych czasach firmy stoją przed wieloma wyzwaniami, z którymi uczenie maszynowe może im pomóc. Tak więc po zdobyciu wymaganych umiejętności, jeśli zdecydujesz się zostać inżynierem ML, jedną z wielu dostępnych opcji kariery, będziesz pracować nad prawdziwymi wyzwaniami z poważnymi konsekwencjami. Zbudujesz rozwiązania, które w pewnym stopniu wpłyną zarówno na osoby fizyczne, jak i na firmy. Jeśli szukasz pracy, która daje Ci dużą satysfakcję, niewiele innych miejsc pracy może pod tym względem przebić pracę ML.

3. Wykładniczy rozwój kariery. Wszystko, co zostało powiedziane, powinniśmy zaakceptować, że uczenie maszynowe jest wciąż na wczesnym etapie wdrażania. Jednak przyszłość wydaje się bardzo świetlana. Tak więc ludzie, którzy chcą wejść na tę dziedzinę, nie mieliby skrupułów przed podjęciem tej decyzji w późniejszym życiu. Średnia pensja w uczeniu maszynowym sprawia, że ​​jest to lukratywna opcja kariery dla wszystkich.

Ponieważ przed tą branżą jest jeszcze długa droga, aby osiągnąć szczyt, wynagrodzenie, które zarabiasz jako profesjonalista ML, będzie rosło z każdym rokiem. Wszystko, co musisz zrobić, to podnosić swoje umiejętności i aktualizować swoje umiejętności. W miarę rozwoju i dojrzewania ML będziesz miał okazję doświadczyć gwałtownego rozwoju swojej kariery i znaleźć wymarzoną pracę w idealnej firmie.

4. Możliwość przejścia do nauki o danych. Profesjonaliści wykwalifikowani w uczeniu maszynowym mają przed sobą tak wiele możliwości, jeśli chodzi o ich karierę. Mając odpowiedni zestaw umiejętności, możesz nawet przywdziać kapelusz naukowca danych, co ponownie jest bardzo lukratywną szansą na karierę. Możesz zdobyć umiejętności, które sprawią, że będziesz odpowiednim zasobem dla obu tych stanowisk. Gdy to zrobisz, będziesz częścią ekscytującej, satysfakcjonującej i wypełnionej wiedzą, wyzwaniami i możliwościami podróży.

Umiejętności uczenia maszynowego

Teraz, gdy już wiesz, dlaczego powinieneś wybrać karierę związaną z uczeniem maszynowym i być może również podjąłeś decyzję, pozwól nam powiedzieć Ci kilka ważnych umiejętności, które musisz mieć, aby jak najlepiej wykorzystać tę szansę.

• Statystyka i prawdopodobieństwo: Twoje zrozumienie algorytmów ma wiele wspólnego z twoją wiedzą teoretyczną. Doskonałymi przykładami są między innymi ukryte modele Markowa, naiwne Bayesa i mieszanka Gaussa. Jeśli nie jesteś dobry w statystykach i prawdopodobieństwie, te algorytmy będą bardzo trudne do zrozumienia.
• Ocena i modelowanie danych: Ważną częścią zapewnienia wydajności procesu szacowania za pomocą ML jest ocena skuteczności różnych modeli w regularnych odstępach czasu. Do pomiaru błędu lub dokładności danego modelu można użyć różnych metod, takich jak regresja i klasyfikacja. Potrzebujesz również strategii oceny, aby się z tym pogodzić.
• Algorytmy ML: Bardzo ważna jest wiedza o tym, jak działają różne algorytmy uczenia maszynowego i który algorytm pasuje do konkretnej sytuacji. Musisz rozwinąć zrozumienie takich tematów, jak równania różniczkowe cząstkowe, opadanie gradientowe, programowanie kwadratowe, optymalizacja wypukła i inne.
• Języki programowania: Aby rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, musisz także znać różne języki programowania, takie jak Java, R, Python i C++. Te języki pomogą Ci na różnych etapach projektu uczenia maszynowego.
• Techniki przetwarzania sygnału: Ekstrakcja funkcji jest bardzo ważna dla uczenia maszynowego. Być może będziesz musiał pracować z kilkoma zaawansowanymi algorytmami przetwarzania sygnału, w tym między innymi wstęgami, shearletami, konturami i krzywymi. Dowiedz się więcej o wymaganych umiejętnościach uczenia maszynowego.

Przeczytaj także: Pomysły na projekty uczenia maszynowego

Wniosek

Kariera w uczeniu maszynowym pomaga działać wraz z cyfrową rewolucją, o której wszyscy wiemy, że dzieje się obecnie w prawie każdym sektorze. Specjaliści wykwalifikowani w uczeniu maszynowym mają do dyspozycji kilka dróg, z których mogą wybrać tę, która ich najbardziej interesuje i zapłacić im zgodnie z posiadanymi umiejętnościami.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.