อาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง: ความนิยม ทำไมคุณควรไล่ตาม ทักษะที่จำเป็น

คาดว่า AI จะสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้ประมาณ 4 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2565 บริษัทมากกว่าหนึ่งในสามในอินเดียได้เริ่มใช้จ่ายเงินไปกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว หรือกำลังวางแผนที่จะดำเนินการดังกล่าวในอีกไม่ช้า

หากเราพูดถึงโอกาสทางอาชีพสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ จะมีการประกาศรับสมัครงานสำหรับตำแหน่งนี้ทั่วโลกเพิ่มขึ้นมากกว่า 330% ในช่วงระหว่างปี 2558-2561 เงินเดือนพื้นฐานเฉลี่ยของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดียอยู่ที่ประมาณ 700000 รูปีต่อปี ซึ่งมากกว่าตำแหน่งงานอื่นๆ แทบทุกตำแหน่ง ไม่น่าแปลกใจที่งานใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็น "งานที่ร้อนแรงที่สุดแห่งศตวรรษ" ให้เราลงลึกลงไปแล้วเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่คุณคาดหวังได้จากอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวเลือกอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง

• วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง: วิศวกร แมชชีนเลิร์นนิงเป็นมืออาชีพที่ฝึกเครื่องจักรเพื่อคาดการณ์ในอนาคต ความรู้เกี่ยวกับ Java, Python, Scala, การสร้างแบบจำลองข้อมูล, การเขียนโปรแกรม, ความน่าจะเป็น, อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง, สถิติ และการออกแบบระบบเป็นสิ่งสำคัญมากในการเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
• นักพัฒนา BI: บทบาทของนักพัฒนา BI คือการใช้ ML และเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก และทำให้เป็นประโยชน์สำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจของธุรกิจ นักพัฒนา BI ต้องมีความเชี่ยวชาญใน Power BI, Perl, SQL, Python, SQL และฐานข้อมูล
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลค่อนข้างคล้ายกับนักพัฒนา BI นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังต้องทำงานกับชุดข้อมูลจำนวนมาก เพื่อช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจของธุรกิจทำการตัดสินใจที่ดีขึ้นด้วยข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีความชำนาญในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การวิจัยทางสถิติ ข้อมูลขนาดใหญ่ การทำเหมืองข้อมูล และภาษาโปรแกรม
• นักออกแบบแมชชีนเลิร์นนิงที่เน้นมนุษย์: มืออาชีพคนนี้ทำงานกับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบมาสำหรับมนุษย์และทางเลือกของพวกเขา ดังนั้น หากคุณใช้ Netflix และบริการอื่นๆ ดังกล่าว คุณจะรู้ว่าบริการดังกล่าวแนะนำภาพยนตร์และซีรีส์ต่างๆ อย่างไรโดยอิงจากสิ่งที่คุณเคยดูมาก่อน ดังนั้นนักออกแบบแมชชีนเลิร์นนิงที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางจึงใช้การรู้จำรูปแบบและเทคนิคการประมวลผลข้อมูลเพื่อพัฒนาระบบที่สามารถช่วยในการสร้างประสบการณ์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นตามความชอบของมนุษย์ในสถานการณ์ต่างๆ
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือนักวิทยาศาสตร์ NLP: นัก วิทยาศาสตร์ NLP พัฒนาหรือฝึกอบรมเครื่องจักรในลักษณะที่พวกเขาเรียนรู้ที่จะเข้าใจภาษาต่างๆ ที่มนุษย์ใช้ กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณสามารถพูดได้ว่านักวิทยาศาสตร์ NLP ฝึกเครื่องจักรเพื่อโต้ตอบกับมนุษย์ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ NLP จึงจำเป็นต้องรู้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญรายนี้ควรเก่งภาษาอย่างน้อยหนึ่งภาษาที่มนุษย์พูดได้

เหตุใดบทบาทการเรียนรู้ของเครื่องจึงเป็นที่นิยม

มีการระเบิดเป็นรูปเป็นร่างในการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะเห็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ชาญฉลาดได้ทุกที่ ตั้งแต่แคมเปญการตลาด อีเมล แอปพลิเคชันมือถือ และอื่นๆ สิ่งนี้บ่งชี้ว่าอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่องคือหนึ่งในอาชีพที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในโลกในขณะนี้ ดังนั้นหากคุณสนใจการทำงานกับเครื่องจักรอัจฉริยะ นี่คือตัวเลือกอาชีพที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ คุณควรเริ่มเรียนรู้ทักษะเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสในการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิงให้ได้มากที่สุด

แต่คุณเคยคิดบ้างไหมว่าเหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงกลายเป็นทักษะที่ได้รับความนิยมในช่วงเวลาสั้นๆ เช่นนี้ เป็นเพราะบริษัทส่วนใหญ่ในอินเดียและทั่วโลกกำลังรวมเอาปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับระบบที่มีอยู่แล้ว เพื่อทำให้ฉลาดขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เนื่องจากมีการแข่งขันระหว่างบริษัทต่างๆ ที่จะนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ เพื่อให้เติบโตเร็วขึ้น ความจำเป็นในการจ้างคนที่มีทักษะด้านแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นจึงเพิ่มขึ้นเล็กน้อย บริษัทต่าง ๆ เต็มใจที่จะใช้จ่ายเงินจำนวนมากในการปรับใช้ ML ซึ่งรวมถึงการจ้างงานผู้เชี่ยวชาญ เพราะพวกเขารู้ว่าอะไรคือความเสี่ยงที่นี่ และการลงทุนนี้สามารถสร้างผลตอบแทนมหาศาลได้อย่างไร ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำให้สิ่งนี้เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่น และทำให้แน่ใจว่าการตัดสินใจทางธุรกิจที่มุ่งเน้นผลลัพธ์มากขึ้นในอนาคต

ในบทความที่ตีพิมพ์ใน Forbes มีการกล่าวถึงสิทธิบัตรในการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มขึ้นในอัตรา 34% CAGR ระหว่างปี 2556 ถึง 2560 และบริษัทของคุณเป็นบริษัทใดบ้างที่จดสิทธิบัตรเหล่านี้มากที่สุด ไลค์ของ Facebook, Intel, IBM, LinkedIn และ Microsoft อยู่ในอันดับต้น ๆ ของการทำงานนี้ บริษัทเหล่านี้ตระหนักดีว่าแมชชีนเลิร์นนิงและ AI เป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่จะช่วยให้พวกเขาทำได้ดีในอนาคต

บริษัทอื่นได้ปฏิบัติตาม ขณะนี้มีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่ใช้แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ใหญ่ที่สุดที่อยู่เบื้องหลังความนิยม ตลอดจนความต้องการงานในสาขานี้สูง เวลาที่เหมาะสมในการประกอบอาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงคือตอนนี้ หากคุณกำลังมองหาเหตุผลเพิ่มเติม อ่านต่อ!

ทำไมคุณควรประกอบอาชีพด้านการเรียนรู้ของเครื่อง?

แมชชีนเลิร์นนิงและ AI เป็นกระสุนที่ขับเคลื่อนเครื่องจักรและบอท แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างโปรแกรมที่สามารถปรับเปลี่ยนและอัปเดตเครื่อง และปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้อย่างราบรื่น - เพื่อการทำงานให้เสร็จสิ้นอย่างถูกต้องและรวดเร็วยิ่งขึ้น

ธุรกิจต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถเพิ่มพลังให้พวกเขาเป็นผู้นำ เหนือคู่แข่งทั้งหมด เมื่อพูดถึงการนำ ML มาใช้ ต่อไปนี้คือเหตุผลสองสามประการที่จะช่วยให้คุณตัดสินใจเลือกประกอบอาชีพด้านการเรียนรู้ของเครื่อง:

1. อนาคตคือปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง การสนทนาของเราจนถึงตอนนี้ได้แนะนำค่อนข้างชัดเจนว่า ML เป็นทักษะแห่งอนาคต และโอกาสงานของคุณที่มีทักษะนี้จะไม่ลดลง อย่างน้อยก็ในทศวรรษหน้าหรือสองปีข้างหน้า และเรายังได้แบ่งปันสถิติที่กล่าวไว้อย่างชัดเจนว่ามีผู้เชี่ยวชาญ ML ที่มีทักษะขาดแคลนในการเติมเต็มตำแหน่ง ML ที่เปิดอยู่หลายพันตำแหน่ง ดังนั้นสิ่งที่คุณต้องทำตอนนี้คือการได้รับความเชี่ยวชาญในสาขานี้ เมื่อคุณทำเช่นนั้น คุณสามารถเริ่มต้นอาชีพที่ทั้งจ่ายสูงและมั่นคงได้

2. สาขานี้เหมาะสำหรับผู้ที่สนใจทำงานเกี่ยวกับความท้าทายที่แท้จริง ธุรกิจในยุคนี้ต้องเผชิญกับความท้าทายมากมายที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้พวกเขาเอาชนะได้ ดังนั้น หลังจากได้รับทักษะที่จำเป็นแล้ว หากคุณเลือกที่จะเป็นวิศวกรของ ML ซึ่งเป็นหนึ่งในตัวเลือกทางอาชีพที่มีอยู่มากมาย คุณจะต้องเผชิญกับความท้าทายที่แท้จริงพร้อมผลลัพธ์ที่สำคัญ คุณจะสร้างโซลูชันที่ส่งผลต่อทั้งบุคคลและธุรกิจในระดับหนึ่ง หากคุณกำลังมองหางานที่ให้ความพึงพอใจสูง มีงานอื่นไม่มากนักที่สามารถเอาชนะงาน ML ในแง่นั้นได้

3. การเติบโตของอาชีพแบบทวีคูณ ทุกอย่างบอกว่าเราควรยอมรับว่าแมชชีนเลิร์นนิงยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการนำไปใช้ อย่างไรก็ตาม อนาคตดูสดใสมาก ดังนั้นคนที่เต็มใจจะเข้าสู่วงการนี้จะไม่มีความมั่นใจในการตัดสินใจนี้ในชีวิตของพวกเขา เงินเดือนเฉลี่ยในการเรียนรู้ของเครื่องทำให้เป็นตัวเลือกอาชีพที่ร่ำรวยสำหรับทุกคน

เนื่องจากยังมีหนทางอีกยาวไกลสำหรับอุตสาหกรรมนี้ที่จะไปถึงจุดสูงสุด เงินเดือนที่คุณทำในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน ML จะยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องทุกปี สิ่งที่คุณต้องทำคือพัฒนาทักษะและปรับปรุงตัวเองอยู่เสมอ เมื่อ ML ก้าวหน้าและเติบโตเต็มที่ คุณจะมีโอกาสสัมผัสกับการเติบโตแบบทวีคูณในอาชีพการงานของคุณและได้งานในฝันกับบริษัทในอุดมคติของคุณ

4. ทางเลือกในการย้ายไปยังวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านแมชชีนเลิร์นนิงมีลู่ทางมากมายสำหรับพวกเขาเมื่อพูดถึงอาชีพของตน ด้วยทักษะที่เหมาะสม คุณสามารถสวมหมวกของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเป็นโอกาสในการทำงานที่ทำกำไรได้อีกครั้ง คุณสามารถได้รับทักษะที่ทำให้คุณเป็นทรัพยากรที่เกี่ยวข้องสำหรับทั้งสองตำแหน่งนี้ เมื่อคุณทำเช่นนั้น คุณจะเป็นส่วนหนึ่งของการเดินทางที่น่าตื่นเต้น คุ้มค่า และเต็มไปด้วยความรู้ ความท้าทาย และโอกาส

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อคุณรู้แล้วว่าเหตุใดคุณจึงควรเลือกอาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงและอาจตัดสินใจได้เช่นกัน ให้เราบอกคุณเกี่ยวกับทักษะสำคัญสองสามประการที่คุณต้องใช้เพื่อใช้โอกาสนี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

• สถิติและความน่าจะเป็น: ความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับอัลกอริธึมเกี่ยวข้องกับความรู้เกี่ยวกับทฤษฎีของคุณเป็นอย่างมาก โมเดล Hidden Markov, Naive Bayes และ Gaussian Mixture เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยม ถ้าคุณไม่เก่งเรื่องสถิติและความน่าจะเป็น คุณจะพบว่าอัลกอริธึมเหล่านี้เข้าใจยากมาก
• การประเมินและการสร้างแบบจำลองข้อมูล: ส่วนสำคัญของการรับรองประสิทธิภาพของกระบวนการประมาณค่าด้วย ML คือการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองต่างๆ เป็นระยะๆ คุณสามารถใช้วิธีการต่างๆ เช่น การถดถอยและการจัดประเภท เพื่อวัดข้อผิดพลาดหรือความถูกต้องของแบบจำลองที่กำหนด คุณต้องมีกลยุทธ์การประเมินเพื่อดำเนินการด้วย
• อัลกอริธึม ML: การรู้ว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไรและอัลกอริธึมใดเหมาะสมกับสถานการณ์เฉพาะเป็นสิ่งสำคัญมาก คุณจะต้องพัฒนาความเข้าใจในวิชาต่างๆ เช่น สมการอนุพันธ์ย่อย การไล่ระดับสี การโปรแกรมกำลังสอง การเพิ่มประสิทธิภาพนูน และอื่นๆ
• ภาษาการเขียนโปรแกรม: สำหรับอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะต้องมีทักษะในภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น Java, R, Python และ C++ ภาษาเหล่านี้จะช่วยคุณในขั้นตอนต่างๆ ของโครงงานแมชชีนเลิร์นนิง
• เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ: การ แยกคุณลักษณะมีความสำคัญมากต่อการเรียนรู้ของเครื่อง คุณอาจต้องทำงานกับอัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงหลายอย่าง รวมถึงแบนด์เล็ต เชียร์เล็ต คอนทัวร์เล็ต และเคิร์ฟเล็ต เป็นต้น เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง

บทสรุป

อาชีพในการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณก้าวไปพร้อมกับการปฏิวัติทางดิจิทัลที่เราทุกคนทราบดีว่ากำลังเกิดขึ้นในเกือบทุกภาคส่วน ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านแมชชีนเลิร์นนิงมีหลากหลายช่องทางให้เลือก ซึ่งพวกเขาสามารถเลือกวิธีที่พวกเขาสนใจมากที่สุดและจ่ายเงินตามทักษะของพวกเขา

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ