Карьера в машинном обучении: популярность, почему стоит заниматься, необходимые навыки

Ожидается, что к концу 2022 года искусственный интеллект создаст бизнес-ценность в размере около 4 миллиардов долларов. Более трети компаний в Индии либо уже начали вкладывать средства в науку о данных и машинное обучение, либо планируют сделать это в ближайшее время.

Если говорить конкретно о перспективах трудоустройства инженеров по машинному обучению, то за период с 2015 по 2018 год количество объявлений о вакансиях по этой должности во всем мире увеличилось более чем на 330%. Средняя базовая зарплата инженера по машинному обучению в Индии составляет около 700 000 рупий в год, что больше, чем почти на любой другой должности. Неудивительно, что профессии в области искусственного интеллекта и машинного обучения считаются «самыми популярными профессиями века». Давайте окунемся глубже и узнаем больше о том, что вы можете ожидать от карьеры в области машинного обучения.

Варианты карьеры в машинном обучении

• Инженер по машинному обучению: Инженер по машинному обучению — это профессионал, который обучает машины делать прогнозы на будущее. Знание Java, Python, Scala, моделирования данных, программирования, вероятности, алгоритмов машинного обучения, статистики и системного проектирования очень важно, чтобы стать инженером по машинному обучению.
• Разработчик бизнес-аналитики. Роль разработчика бизнес-аналитики заключается в том, чтобы использовать методы машинного обучения и анализа данных для работы с большими объемами данных и сделать их полезными для лиц, принимающих решения в бизнесе. Разработчик бизнес-аналитики должен владеть Power BI, Perl, SQL, Python, SQL и базами данных.
• Специалист по данным : роль специалиста по данным в чем-то похожа на роль разработчика бизнес-аналитики. Исследователь данных также должен работать с большими наборами данных, чтобы помочь лицам, принимающим решения в бизнесе, принимать более обоснованные решения, основанные на данных. Специалист по данным должен владеть прогностическим моделированием, машинным обучением, статистическими исследованиями, большими данными, интеллектуальным анализом данных и языками программирования.
• Дизайнер машинного обучения, ориентированный на человека: этот профессионал работает над алгоритмами машинного обучения, разработанными для людей и их выбора. Поэтому, если вы используете Netflix и другие подобные сервисы, вы знаете, как он предлагает вам разные фильмы и сериалы на основе того, что вы смотрели раньше. Таким образом, проектировщик машинного обучения, ориентированный на человека, использует методы распознавания образов и обработки информации для разработки систем, которые могут помочь в создании более разумного опыта на основе предпочтений человека в различных ситуациях.
• Обработка естественного языка или ученый НЛП: ученый НЛП разрабатывает или обучает машины таким образом, чтобы они научились понимать разные языки, которые используют люди. Другими словами, можно сказать, что НЛП-ученый обучает машины взаимодействовать с людьми. Поэтому ученый НЛП должен знать, как работает машинное обучение. Кроме того, этот профессионал должен очень хорошо владеть хотя бы одним языком, на котором говорят люди.

Почему роли машинного обучения так популярны?

Образно говоря, произошел взрыв в использовании машинного обучения. Вы увидите интеллектуальные алгоритмы обучения практически везде — от маркетинговых кампаний и электронных писем до мобильных приложений и многого другого. Это указывает на то, что карьера в области машинного обучения на данный момент является одной из самых востребованных профессий во всем мире. Так что, если вас интересует работа с умными машинами, то это идеальный вариант карьеры для вас. Вы должны начать приобретать навыки, чтобы максимально использовать предлагаемые карьерные возможности машинного обучения.

Но задумывались ли вы когда-нибудь, почему машинное обучение стало таким популярным навыком за такой короткий промежуток времени? Это связано с тем, что большинство компаний в Индии и во всем мире внедряют искусственный интеллект и машинное обучение в свои существующие системы, чтобы сделать их умнее и эффективнее.

Так как среди компаний существует гонка за внедрением машинного обучения, чтобы расти быстрее, потребность в найме большего количества людей, обладающих навыками машинного обучения, также возросла на несколько ступеней. Компании охотно тратят большие суммы денег на это внедрение машинного обучения, включая наем экспертов, потому что они знают, что здесь поставлено на карту и как эти инвестиции могут принести огромную прибыль. Эксперты по машинному обучению могут сделать этот переход плавным и обеспечить более ориентированное на результат принятие бизнес-решений в будущем.

В статье, опубликованной в Forbes, упоминалось, что количество патентов в области машинного обучения увеличилось на 34% в год в период с 2013 по 2017 год. И знаете ли вы компании, которым принадлежит большинство этих патентов? Такие компании, как Facebook, Intel, IBM, LinkedIn и Microsoft, лидируют в этом забеге. Эти компании осознали, что машинное обучение и ИИ — это технологии будущего, которые помогут им преуспеть в будущем.

Другие компании последовали их примеру. Сейчас у нас больше компаний, которые используют приложения машинного обучения, что является одной из главных причин их популярности, а также высокого спроса на рабочие места в этой области. Сейчас самое подходящее время для карьеры в области машинного обучения. Если вы ищете другие причины, читайте дальше!

Почему вы должны сделать карьеру в области машинного обучения?

Машинное обучение и ИИ — это боеприпасы, на которых работают машины и боты. Машинное обучение дает компаниям возможность создавать программы, которые могут модифицировать и обновлять машины, а также обеспечивать их беспрепятственную адаптацию к различным средам, чтобы выполнять задачи правильно и быстрее.

Предприятиям нужны профессионалы в области машинного обучения, которые могут вывести их на лидирующие позиции среди всех своих конкурентов, когда дело доходит до внедрения машинного обучения. Вот еще несколько причин, которые помогут вам принять решение в пользу карьеры в области машинного обучения:

1. Будущее за искусственным интеллектом и машинным обучением. Наше обсуждение до сих пор совершенно недвусмысленно предполагало, что машинное обучение — это навык будущего и что ваши перспективы трудоустройства с этим навыком никогда не исчезнут, по крайней мере, в ближайшие десять или два десятилетия. И мы также поделились статистикой, которая ясно говорит о нехватке квалифицированных специалистов по машинному обучению, чтобы заполнить тысячи открытых вакансий. Итак, что вам нужно сделать прямо сейчас, это получить опыт в этой области. Как только вы это сделаете, вы сможете начать карьеру, которая будет высокооплачиваемой и надежной.

2. Поле идеально подходит для людей, которым интересно работать над реальными задачами. В современную эпоху предприятия сталкиваются с множеством проблем, которые машинное обучение может помочь им преодолеть. Таким образом, после приобретения необходимых навыков, если вы решите стать инженером машинного обучения, что является одним из многих вариантов карьеры, доступных в вашем распоряжении, вы будете работать над реальными проблемами со значительными последствиями. Вы будете создавать решения, которые на каком-то уровне повлияют как на отдельных людей, так и на бизнес. Если вы ищете работу, которая приносит вам большое удовлетворение, не так уж много других вакансий могут превзойти работу машинного обучения в этом отношении.

3. Экспоненциальный карьерный рост. Все говорит о том, что мы должны признать, что машинное обучение все еще находится на ранней стадии внедрения. Однако будущее кажется очень светлым. Таким образом, люди, желающие войти в эту область, без колебаний примут это решение позже в своей жизни. Средняя зарплата в машинном обучении делает его прибыльным вариантом карьеры для всех.

Поскольку этой отрасли еще далеко до своего пика, зарплата, которую вы получаете как профессионал ML, будет расти с каждым годом. Все, что вам нужно сделать, это продолжать повышать квалификацию и обновлять себя. По мере того, как машинное обучение будет развиваться и развиваться, у вас будет возможность испытать экспоненциальный рост в своей карьере и получить работу мечты в вашей идеальной компании.

4. Возможность перейти на науку о данных. Профессионалы, разбирающиеся в машинном обучении, имеют так много возможностей, открытых для них, когда дело доходит до их карьеры. Обладая правильным набором навыков, вы даже можете надеть шляпу специалиста по данным, что опять же является очень прибыльной возможностью карьерного роста. Вы можете получить навыки, которые сделают вас подходящим ресурсом для обеих этих должностей. Как только вы это сделаете, вы станете частью захватывающего, полезного и наполненного знаниями, вызовами и возможностями путешествия.

Навыки машинного обучения

Теперь, когда вы знаете, почему вам следует выбрать карьеру в области машинного обучения, и, возможно, уже приняли решение, позвольте нам рассказать вам о нескольких важных навыках, которые вам необходимы, чтобы максимально использовать эту возможность.

• Статистика и вероятность. Ваше понимание алгоритмов во многом связано с вашим знанием теорий. Прекрасными примерами являются скрытые марковские модели, наивный байесовский анализ и гауссовская смесь. Если вы плохо разбираетесь в статистике и вероятности, вам будет очень сложно понять эти алгоритмы.
• Оценка данных и моделирование. Важной частью обеспечения эффективности процесса оценки с помощью ML является оценка эффективности различных моделей через равные промежутки времени. Вы можете использовать различные методы, такие как регрессия и классификация, для измерения ошибки или точности данной модели. Вам также нужна стратегия оценки.
• Алгоритмы машинного обучения: очень важно знать, как работают разные алгоритмы машинного обучения и какой алгоритм подходит для конкретной ситуации. Вам нужно будет развить понимание таких предметов, как дифференциальные уравнения в частных производных, градиентный спуск, квадратичное программирование, выпуклая оптимизация и другие.
• Языки программирования. Для карьеры в области машинного обучения вам также необходимо владеть различными языками программирования, такими как Java, R, Python и C++. Эти языки помогут вам на разных этапах вашего проекта машинного обучения.
• Методы обработки сигналов. Извлечение признаков очень важно для машинного обучения. Возможно, вам придется работать с несколькими продвинутыми алгоритмами обработки сигналов, в том числе с бэндлетами, шварлетами, контурлетами и кривыми. Узнайте больше о наборах навыков, необходимых для машинного обучения.

Читайте также: Идеи проекта машинного обучения

Заключение

Карьера в области машинного обучения помогает вам идти рука об руку с цифровой революцией, которая, как мы все знаем, в настоящее время происходит почти во всех секторах. Профессионалы, разбирающиеся в машинном обучении, имеют несколько путей, из которых они могут выбрать тот, который их больше всего интересует и оплачивается в соответствии с их навыками.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.