4 ważne powody, dla których powinieneś teraz uczyć się uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe wrosło w włókno naszego codziennego życia – nawet bez nas tego zauważając. Algorytmy uczenia maszynowego napędzają otaczający nas świat, w tym rekomendacje produktów w Walmart, wykrywanie oszustw w różnych renomowanych instytucjach finansowych, wzrost cen w Uber, a także treści używane przez użytkowników LinkedIn, Facebook, Instagram i Twitter ' pasze, a to tylko kilka przykładów, zakorzenionych bezpośrednio w codziennym życiu, w którym żyjemy.

Biorąc to pod uwagę, nie trzeba dodawać, że przyszłość już tu jest – a uczenie maszynowe odgrywa znaczącą rolę w sposobie, w jaki wizualizuje to nasza współczesna wyobraźnia. Na przykład Mark Cuban powiedział: „Sztuczna inteligencja, głębokie uczenie, uczenie maszynowe — cokolwiek robisz, jeśli tego nie rozumiesz — naucz się tego. Bo inaczej będziesz dinozaurem w ciągu 3 lat.”

Taka jest pilna potrzeba uczenia maszynowego. A jeśli chcesz przenieść swoją karierę na wyższy poziom, jest to właściwe narzędzie do stworzenia platformy dla siebie. Niezależnie od tego, czy zadajesz sobie pytanie, jak rozpocząć naukę uczenia maszynowego, czy najlepszy sposób na naukę uczenia maszynowego, nie szukaj dalej niż ten blog!

Jakie są zalety kursu uczenia maszynowego?

• Lepsze możliwości kariery i rozwój

Raport TMR wskazuje, że MLaaS (uczenie maszynowe jako usługa) ma wzrosnąć z zaledwie 1,07 mld USD w 2016 r. do 19,9 mld USD do końca 2025 r. Jest to oszałamiający wzrost, zarówno w wartościach bezwzględnych, jak i jak również rok do roku.

Uczenie maszynowe kpi z wszystkiego, co można nazwać „ważnym” – zarówno w skali finansowej, jak i globalnej. Jeśli chcesz przenieść swoją karierę na inny poziom, uczenie maszynowe może to zrobić za Ciebie. Jeśli chcesz zaangażować się w coś, co sprawi, że staniesz się częścią czegoś o znaczeniu globalnym i współczesnym, uczenie maszynowe może to zrobić również za Ciebie.

Uczenie maszynowe obejmuje istotne obszary w różnych branżach — w tym rozpoznawanie obrazów, medycyna, cyberbezpieczeństwo, rozpoznawanie twarzy i nie tylko. Ponieważ coraz więcej firm zdaje sobie sprawę, że uczenie maszynowe ma ogromny wpływ na analitykę biznesową, decyduje się w nią inwestować.

Netflix, by wziąć tylko jeden przykład, ogłosił nagrodę w wysokości 1 miliona dolarów dla pierwszej osoby, która może wyostrzyć swój algorytm ML, zwiększając jego dokładność o 10%. Jest to pewny dowód na to, że nawet niewielkie ulepszenie algorytmów ML jest niezwykle opłacalne dla firm, które z nich korzystają, a tym samym dla osób, które za nimi stoją. A z ML możesz być jednym z nich!

• Lepsze pensje

Obecnie najlepsi inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym otrzymują tyle samo pieniędzy, co niezwykle popularne osobistości sportowe! I to nie przesada! Według Glassdoor.co.in średnia pensja inżyniera uczenia maszynowego wynosi 8 lakhów rocznie – a to dopiero początek kariery! Doświadczony inżynier uczenia maszynowego zabiera do domu od 15 do 23 lakhów rocznie.

Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się , kto może nauczyć się uczenia maszynowego , odpowiedź brzmi – możesz! A jeśli zadajesz sobie pytanie, gdzie uczyć się uczenia maszynowego , oto odpowiedź : upGrad oferuje kurs uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, który uczy Cię między innymi NLP, głębokiego uczenia, uczenia się przez wzmacnianie i modeli graficznych. Co więcej, zapewnia również solidne podstawy do analizy predykcyjnej i statystyk.

Jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje indywidualne interakcje z mentorami branżowymi, praktyczne warsztaty praktyczne, a także 12 studiów przypadków i zadań do wykonania w prawdziwym życiu! W ten sposób możesz doświadczyć nie tylko teoretycznej sfery rzeczy, ale także zobaczyć jej praktyczną stronę! Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej o kursie.

• Brak umiejętności uczenia maszynowego nęka korporacje

Biorąc pod uwagę szybkie tempo, w jakim dokonywano skoków technologicznych, wiele korporacji musiało nadrabiać zaległości. Transformacja cyfrowa to ogromna branża, a prawda jest taka, że ​​po prostu nie ma wystarczającej liczby specjalistów od uczenia maszynowego, aby zaspokoić nowe wymagania branży.

W raporcie New York Times opublikowanym w październiku 2017 r. wywnioskowano, że łączna liczba osób zakwalifikowanych do prac związanych z AI i uczeniem maszynowym to mniej niż 10 000 osób na świecie.

Liczba ta prawdopodobnie zarówno wzrosła – ze względu na liczbę utworzonych miejsc pracy – jak i spadła ze względu na fakt, że ludzie codziennie zdobywają umiejętności w zakresie ML. Ale nadal pozostaje kwestia, że ​​w tym scenariuszu podaż znacznie przewyższa popyt. Co więcej, prawdą jest również, że nie wymaga wyjątkowego zestawu kwalifikacji, aby kwalifikować się do pracy na arenie ML – wymaga jedynie określonego zestawu umiejętności i zdolności, z których można się nauczyć z kursu upGrad w zakresie uczenia maszynowego i AI!

• Uczenie maszynowe i Data Science są ze sobą misternie powiązane

Jeśli religia rządziła masami przez całe stulecia przed nowoczesnością, teraz prawdą jest, że nauka o danych rządzi masami, ze względu na swoją wyjaśniającą naturę i komercyjną, a także innowacyjną opłacalność.

A uczenie maszynowe to tylko cień nauki o danych. Aby wznieść swoją karierę tak wysoko, jak nie możesz sobie nawet wyobrazić, możesz stać się kompetentny w obu tych dziedzinach, co pozwoli ci przeanalizować przerażającą ilość danych, a następnie przystąpić do wydobywania wartości i zapewniania wglądu w dane.

Co więcej, w wielu organizacjach inżynierowie ML i Data Scientists pracują razem nad produktami, więc jest prawdopodobne, że jeśli zostałeś już inżynierem ML, będziesz mieć kontakt z perspektywą Data Scientists.

Wniosek

Masz więc teraz wszystkie dane – kto może uczyć się uczenia maszynowego, gdzie się uczyć, jak rozpocząć naukę uczenia maszynowego, a także najlepszy sposób na naukę uczenia maszynowego. Od Ciebie zależy, czy jak najlepiej wykorzystasz te dane i przeniesiesz swoją karierę na wyższy poziom!