Carieră în învățarea automată: popularitate, de ce ar trebui să urmezi, abilități necesare

Este de așteptat ca AI să creeze o valoare de afaceri de aproximativ 4 miliarde de dolari până la sfârșitul anului 2022. Peste o treime din companiile din India fie au început deja să cheltuiască pentru știința datelor și învățarea automată, fie plănuiesc să o facă în perioada următoare.

Dacă vorbim în mod specific despre perspectivele de angajare pentru inginerii de învățare automată, a existat o creștere cu peste 330% a postărilor de locuri de muncă pentru această poziție la nivel mondial în perioada 2015-2018. Salariul de bază mediu al unui inginer de învățare automată din India este de aproximativ 700.000 Rs pe an, mai mult decât aproape orice alt loc de muncă. Nu e de mirare că locurile de muncă din AI și învățarea automată sunt considerate „cele mai tare locuri de muncă ale secolului”. Atunci să facem un pas mai profund și să aflăm mai multe despre ce vă puteți aștepta de la o carieră în învățarea automată.

Opțiuni de carieră în Machine Learning

• Inginer de învățare automată: un inginer de învățare automată este un profesionist care antrenează mașini pentru a face predicții viitoare. Cunoașterea Java, Python, Scala, modelarea datelor, programarea, probabilitatea, algoritmii de învățare automată, statisticile și proiectarea sistemului sunt foarte importante pentru a deveni inginer de învățare automată.
• Dezvoltator BI: Rolul unui dezvoltator BI este de a folosi tehnici ML și de analiză a datelor pentru a lucra pe cantități mari de date și pentru a le face utile pentru factorii de decizie ai unei afaceri. Un dezvoltator BI trebuie să fie competent în Power BI, Perl, SQL, Python, SQL și baze de date.
• Data scientist: Rolul unui data scientist este oarecum similar cu cel al unui dezvoltator BI. Un cercetător de date trebuie, de asemenea, să lucreze la seturi mari de date pentru a ajuta factorii de decizie ai unei companii să ia decizii mai bune susținute de date. Un om de știință de date trebuie să fie competent în modelarea predictivă, învățarea automată, cercetarea statistică, big data, data mining și limbaje de programare.
• Designer de învățare automată centrat pe om: acest profesionist lucrează pe algoritmi de învățare automată care sunt proiectați pentru oameni și alegerile acestora. Deci, dacă utilizați Netflix și alte astfel de servicii, ați ști cum vă sugerează diferite filme și seriale în funcție de ceea ce ați vizionat înainte. Deci, un designer de învățare automată centrat pe om folosește tehnici de recunoaștere a modelelor și de procesare a informațiilor pentru a dezvolta sisteme care pot ajuta la crearea unor experiențe mai inteligente bazate pe preferințele umane în diferite situații.
• Procesarea limbajului natural sau om de știință NLP: un om de știință NLP dezvoltă sau antrenează mașini astfel încât să învețe să înțeleagă diferite limbi pe care le folosesc ființele umane. Cu alte cuvinte, puteți spune că un om de știință NLP antrenează mașini pentru a interacționa cu oamenii. Deci, un om de știință NLP trebuie să știe cum funcționează învățarea automată. De asemenea, acest profesionist ar trebui să fie foarte bun în cel puțin o limbă pe care o vorbesc oamenii.

De ce sunt atât de populare rolurile de învățare automată?

A existat o explozie figurativă în utilizarea învățării automate. Veți vedea algoritmi de învățare inteligenti aproape peste tot – de la campanii de marketing și e-mailuri la aplicații mobile și multe altele. Acest lucru indică faptul că o carieră în învățarea automată este, în acest moment, una dintre cele mai solicitate cariere din lume. Deci, dacă lucrul cu mașini inteligente te interesează, atunci aceasta este opțiunea de carieră perfectă pentru tine. Ar trebui să începeți să dobândiți abilități pentru a profita la maximum de oportunitățile de carieră oferite în învățarea automată.

Dar te-ai gândit vreodată că de ce învățarea automată a devenit o abilitate atât de populară într-un interval de timp atât de scurt? Se datorează faptului că majoritatea companiilor din India și din întreaga lume încorporează inteligența artificială și învățarea automată în sistemele lor existente pentru a le face mai inteligente și mai eficiente.

Deci, deoarece există o cursă între companii pentru a adopta învățarea automată, pentru a crește mai rapid, nevoia de a angaja mai mulți oameni calificați în învățarea automată a crescut, de asemenea, cu câteva crestături. Companiile cheltuiesc de bunăvoie sume mari de bani în această adoptare ML, care include angajarea de experți, deoarece știu ce este în joc aici și cum această investiție poate aduce profituri uriașe. Experții în învățarea automată pot face ca aceasta să fie o tranziție fără întreruperi și să asigure luarea deciziilor de afaceri mai orientate spre rezultate în viitor.

Într-un articol publicat în Forbes, s-a menționat că brevetele în învățarea automată au crescut cu o rată de 34% CAGR între 2013 și 2017. Și dumneavoastră, companiile cărora le aparțin cele mai multe dintre aceste brevete? Facebook, Intel, IBM, LinkedIn și Microsoft sunt în fruntea acestei curse. Aceste companii și-au dat seama că învățarea automată și AI sunt tehnologiile viitorului care le vor ajuta să se descurce bine în viitor.

Alte companii au urmat exemplul. Avem mai multe companii care folosesc aplicații de învățare automată acum, ceea ce este unul dintre cele mai mari motive din spatele popularității sale, precum și al cererii mari de locuri de muncă în acest domeniu. Momentul potrivit pentru a urma o carieră în învățarea automată este acum. Dacă cauți mai multe motive, citește mai departe!

De ce ar trebui să urmezi o carieră în învățarea automată?

Învățarea automată și AI sunt muniția care alimentează mașinile și roboții. Învățarea automată oferă companiilor posibilitatea de a crea programe care pot modifica și actualiza mașinile și să le facă să se adapteze perfect la diferite medii – pentru a face lucrurile corect și mai rapid.

Companiile au nevoie de profesioniști în învățarea automată care să le poată pune în frunte, dincolo de toți concurenții lor, atunci când vine vorba de adoptarea ML. Iată câteva motive suplimentare pentru a vă ajuta să luați o decizie în favoarea urmăririi unei cariere în învățarea automată:

1. Viitorul este inteligența artificială și învățarea automată. Discuția noastră, până acum, a sugerat destul de fără echivoc că ML este abilitatea viitorului și că perspectivele tale de muncă cu această abilitate nu se vor stinge niciodată, nu cel puțin în următorul deceniu sau două. Și am împărtășit, de asemenea, statistici care spun în mod clar că există o lipsă de profesioniști ML calificați pentru a ocupa mii de posturi ML deschise. Deci, ceea ce trebuie să faceți acum este să obțineți experiență în domeniu. Odată ce faci asta, poți începe o carieră care este atât plătită cât și sigură.

2. Domeniul este ideal pentru persoanele care sunt interesate să lucreze la provocări reale. Întreprinderile, în epoca modernă, se confruntă cu o mulțime de provocări pe care învățarea automată le poate ajuta să le depășească. Deci, după dobândirea abilităților necesare, dacă alegeți să deveniți inginer ML, una dintre numeroasele opțiuni de carieră disponibile, veți lucra la provocări reale cu consecințe semnificative. Veți construi soluții care afectează atât persoanele, cât și companiile la un anumit nivel. Dacă sunteți în căutarea unui loc de muncă care vă oferă o mare satisfacție, nu prea multe alte locuri de muncă pot depăși un job ML în acest sens.

3. Creștere exponențială a carierei. Tot ce spune că ar trebui să acceptăm că învățarea automată este încă în stadiul incipient de adoptare. Cu toate acestea, viitorul pare foarte luminos. Așa că oamenii care sunt dispuși să intre în acest domeniu nu ar avea niciun fel de scrupule în a lua această decizie mai târziu în viața lor. Salariul mediu în învățarea automată îl face o opțiune de carieră profitabilă pentru toată lumea.

Deoarece este încă un drum lung pentru ca această industrie să atingă apogeul, salariul pe care îl faci ca profesionist ML va continua să crească în fiecare an. Tot ce trebuie să faceți este să continuați să vă îmbunătățiți și să vă actualizați. Pe măsură ce ML avansează și se maturizează, vei avea ocazia să experimentezi o creștere exponențială în cariera ta și să obții un job de vis cu compania ta ideală.

4. Opțiunea de a trece la știința datelor. Profesioniștii calificați în învățarea automată au atât de multe căi deschise atunci când vine vorba de carierele lor respective. Cu setul potrivit de abilități, puteți chiar să vă îmbrăcați pălăria unui cercetător de date, ceea ce este din nou o oportunitate de carieră foarte profitabilă. Puteți dobândi abilități care să vă facă o resursă relevantă pentru ambele poziții. Odată ce faci asta, vei face parte dintr-o călătorie interesantă, plină de satisfacții și plină de cunoștințe, provocări și oportunități.

Abilități de învățare automată

Acum că știți de ce ar trebui să alegeți o carieră în învățarea automată și, poate, ați luat și o decizie, permiteți-ne să vă spunem câteva abilități importante pe care trebuie să le aveți pentru a profita la maximum de această oportunitate.

• Statistici și probabilități: înțelegerea algoritmilor are mult de-a face cu cunoștințele tale despre teorii. Modelele Markov ascunse, Naive Bayes și Gaussian Mixture, printre alte modele, sunt exemple grozave. Dacă nu ești bun la statistici și probabilități, vei găsi acești algoritmi foarte greu de înțeles.
• Evaluarea și modelarea datelor: O parte importantă a asigurării eficienței procesului de estimare cu ML este evaluarea eficienței diferitelor modele la intervale regulate. Puteți utiliza diferite metode, cum ar fi regresia și clasificarea, pentru a măsura eroarea sau acuratețea unui model dat. De asemenea, aveți nevoie de o strategie de evaluare pentru a merge cu ea.
• Algoritmi ML: este foarte important să știi cum funcționează diferiți algoritmi de învățare automată și care algoritm se potrivește într-o anumită situație. Ar trebui să dezvolte o înțelegere a unor subiecte precum ecuațiile diferențiale parțiale, coborârea gradientului, programarea pătratică, optimizarea convexă și altele.
• Limbaje de programare: pentru o carieră în învățarea automată, trebuie, de asemenea, să aveți cunoștințe în diferite limbaje de programare, cum ar fi Java, R, Python și C++. Aceste limbi vă vor ajuta în diferite etape ale proiectului dvs. de învățare automată.
• Tehnici de procesare a semnalului: extragerea caracteristicilor este foarte importantă pentru învățarea automată. Este posibil să trebuiască să lucrați cu câțiva algoritmi avansați de procesare a semnalului, inclusiv bandlets, shearlets, contourlets și curvelets, printre altele. Aflați mai multe despre seturile de abilități necesare pentru învățarea automată.

Citește și: Idei de proiecte de învățare automată

Concluzie

O carieră în învățarea automată te ajută să mergi alături de revoluția digitală despre care știm cu toții că se întâmplă în prezent în aproape fiecare sector. Profesioniștii calificați în învățarea automată au mai multe căi deschise, din care o pot alege pe cea care îi interesează cel mai mult și îi plătește în funcție de abilitățile lor.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.