4 важные причины, по которым вам следует изучать машинное обучение прямо сейчас

Машинное обучение прочно вошло в нашу повседневную жизнь, даже если мы этого не замечаем. Алгоритмы машинного обучения управляют миром вокруг нас, и это включает в себя рекомендации продуктов в Walmart, обнаружение мошенничества в различных первоклассных финансовых учреждениях, повышение цен в Uber, а также контент, используемый LinkedIn, Facebook, Instagram и Twitter для пользователей. ', и это лишь несколько примеров, основанных непосредственно на нашей повседневной жизни.

При этом само собой разумеется, что будущее уже наступило, и машинное обучение играет значительную роль в том, как его представляет себе наше современное воображение. Марк Кьюбан, например, сказал: «Искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение — что бы вы ни делали, если вы этого не понимаете — изучайте это. Потому что иначе через 3 года вы станете динозавром».

Такова актуальность машинного обучения. И если вы хотите поднять свою карьеру на новый уровень, это правильный инструмент для создания платформы для себя. Если вы спрашивали себя , как начать изучать машинное обучение или как лучше всего изучить машинное обучение, не смотрите дальше этого блога!

Каковы преимущества курса машинного обучения?

• Лучшие карьерные возможности и рост

В отчете TMR отмечается, что MLaaS (машинное обучение как услуга), по прогнозам, вырастет с 19,9 млрд долларов США к концу 2025 года по сравнению с 1,07 млрд долларов США в 2016 году. так и в годовом исчислении.

Машинное обучение высмеивает все, что можно назвать «важным» — как в финансовом, так и в глобальном масштабе. Если вы хотите вывести свою карьеру на новый уровень, машинное обучение может сделать это за вас. Если вы хотите заняться чем-то, что сделает вас частью чего-то глобального и актуального, машинное обучение может сделать это и для вас.

Машинное обучение охватывает значительные области в различных областях, включая распознавание изображений, медицину, кибербезопасность, распознавание лиц и многое другое. По мере того, как все больше компаний осознают, что машинное обучение оказывает глубокое влияние на бизнес-аналитику, они предпочитают инвестировать в него.

Netflix, например, объявил приз в размере 1 миллиона долларов первому человеку, который сможет отточить свой алгоритм машинного обучения, увеличив его точность на 10%. Это убедительное доказательство того, что даже незначительное улучшение алгоритмов машинного обучения приносит огромную прибыль компаниям, которые их используют, а значит, и тем, кто за ними стоит. И с ML вы можете стать одним из них!

• Лучшая зарплата

В наши дни лучшим инженерам по машинному обучению платят столько же, сколько чрезвычайно популярным спортивным личностям! И это без преувеличения! По данным Glassdoor.co.in, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 8 лакхов в год — и это только в начале карьеры! Опытный инженер по машинному обучению зарабатывает от 15 до 23 лакхов в год.

Если вы когда-нибудь задавались вопросом , кто может научиться машинному обучению , ответ — вы можете! И если вы спрашивали себя , где научиться машинному обучению , вот ваш ответ : upGrad предлагает курс по машинному обучению и искусственному интеллекту, и он учит вас, среди прочего, НЛП, глубокому обучению, обучению с подкреплением и графическим моделям. Кроме того, он также обеспечивает прочную основу для прогнозной аналитики и статистики.

Он предназначен для работающих профессионалов и предлагает общение один на один с отраслевыми наставниками, практические семинары, а также 12 тематических исследований и заданий, которые нужно выполнить в реальной жизни! Таким образом, вы можете испытать не только теоретический мир вещей, но и увидеть его практическую сторону! Нажмите здесь, чтобы узнать больше о курсе.

• Отсутствие навыков машинного обучения досаждает корпорациям

Учитывая быстрые темпы технологических скачков, многим корпорациям приходится играть в догонялки. Цифровая трансформация — это огромная отрасль, и правда в том, что специалистов по машинному обучению просто не хватает, чтобы удовлетворить новые потребности отрасли.

В отчете New York Times, опубликованном в октябре 2017 года, предполагается, что общее количество людей, квалифицированных для работы, связанной с ИИ и машинным обучением, составляет менее 10 000 человек в мире.

Это число, вероятно, как увеличилось из-за количества созданных рабочих мест, так и уменьшилось из-за того, что люди каждый день приобретают навыки машинного обучения. Но дело все же в том, что в этом сценарии предложение намного превышает спрос. Более того, также верно и то, что для работы в области машинного обучения не требуется исключительный набор квалификаций — требуется только определенный набор навыков и способностей, все из которых вы можете изучить из курса UpGrad по машинному обучению и ИИ!

• Машинное обучение и наука о данных неразрывно связаны

Если религия управляла массами на протяжении целых столетий до современности, то теперь верно, что наука о данных правит массами благодаря своей всеобъясняющей природе и коммерческой, а также инновационной жизнеспособности.

А машинное обучение — это всего лишь тень науки о данных. Чтобы поднять свою карьеру так высоко, как вы даже не можете себе представить, вы можете стать компетентным в обеих этих областях, что позволит вам анализировать пугающее количество данных, а затем приступить к извлечению ценности и предоставлению информации о данных.

Более того, во многих организациях инженеры по машинному обучению и специалисты по данным работают вместе над продуктами, поэтому вполне вероятно, что вы познакомитесь с точкой зрения специалистов по данным, если вы уже стали инженером по машинному обучению.

Заключение

Итак, теперь у вас есть все данные — кто может научиться машинному обучению, где научиться машинному обучению, с чего начать изучение машинного обучения, а также как лучше всего научиться машинному обучению. Теперь вам решать, как извлечь максимальную пользу из этих данных и вывести свою карьеру на новый уровень!