เส้นทางอาชีพของแมชชีนเลิร์นนิง: 5 ความต้องการและบทบาทที่หลากหลาย

ตลาดปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงกำลังมาแรงในขณะนี้

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ ตลาดผู้มีความสามารถด้าน ปัญญาประดิษฐ์ กำลังเป็นที่นิยมในปัจจุบัน อันที่จริง Gartner ยืนยันว่ามูลค่าธุรกิจของ AI จะอยู่ที่ 3.9 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2565 ในขณะที่ IDC ประมาณการว่าการใช้จ่ายทั่วโลกในด้านระบบปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์จะสูงถึง 77.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2565 อ่าน : ขอบเขตการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคต

รายงานประจำปี 2019 โดย McKinsey Global Institute ระบุว่า AI และ ML มีศักยภาพที่จะสร้างมูลค่าทางธุรกิจเพิ่มเติมได้ราว 1.4-2.6 ล้านล้านเหรียญสหรัฐในด้านการตลาดและการขาย และ การจัดการและการผลิตซัพพลายเชนอีก 1.2-2 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2020

สถิติเหล่านี้แสดงถึงอะไร?

สถิติเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI และ ML เจาะอุตสาหกรรมด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนได้อย่างไร ทุกวันนี้ เกือบทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการดูแลสุขภาพ การศึกษา การค้าปลีก การผลิต ห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ BFSI และแม้แต่ธรรมาภิบาล กำลังใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันของ AI และ ML ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง โดยธรรมชาติแล้ว เมื่อการนำเทคโนโลยีอัจฉริยะเหล่านี้มาใช้เพิ่มขึ้น ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้าน AI และ ML ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน นี่คือเวลาที่จะสร้างเส้นทางอาชีพ Machine Learning ของคุณ!

จาก รายงานของ Indeed ปี 2019 พบ ว่า Machine Learning Engineer เป็นงาน #1 ในรายชื่องานที่ดีที่สุดในสหรัฐอเมริกา โดยมีอัตราการเติบโต 344% ด้วยเงินเดือนเฉลี่ย $146,085 ต่อปี ในอินเดีย เงินเดือนเฉลี่ยของประเทศสำหรับ งานแมชชีนเลิร์นนิงคือ ₹11,05,748

ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถและมีทักษะในการเรียนรู้ของเครื่องอยู่ในจุดสูงสุดในขณะนี้ และในอนาคตก็จะทวีความรุนแรงขึ้นเท่านั้น สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับอาชีพแมชชีนเลิร์นนิงคือนอกเหนือจากความพึงพอใจในงานและความปลอดภัยแล้ว ยังให้ค่าตอบแทนรายปีที่หนักแน่นและการเติบโตในอาชีพที่รวดเร็วอีกด้วย ยิ่งเป็นเหตุผลที่ควรพิจารณาสร้างเส้นทางอาชีพ Machine Learning

เส้นทางอาชีพของแมชชีนเลิร์นนิง

เมื่อคุณได้รับทักษะ ML ที่เหมาะสม ต่อไปนี้คือเส้นทางอาชีพ Machine Learning ที่มีแนวโน้มว่าจะมีแนวโน้มสูง 5 อันดับแรกที่คุณใฝ่ฝันได้:

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เส้นทางอาชีพ Machine Learning Engineer เป็นหนึ่งในเส้นทางที่เป็นที่ต้องการและมีแนวโน้มมากที่สุดในสาขา Data Science วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและพัฒนาระบบและแอปพลิเคชัน ML โดยใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือ ML

เป็นหน้าที่ของพวกเขาในการกำหนดและพัฒนาแอปพลิเคชัน ML ที่เรียนรู้ด้วยตนเองอย่างมีประสิทธิภาพโดยทำการวิเคราะห์ทางสถิติและปรับแต่งโดยใช้ผลการทดสอบ พวกเขายังดำเนินการและเรียกใช้การทดลอง ML ต่างๆ โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python, Java, Scala, R และ C++ เป็นต้น

ทักษะที่จำเป็น: วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งต้องมีความรู้พื้นฐานที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรม เขา/เธอควรมีความรอบรู้กับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ การออกแบบระบบ โครงสร้างข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และอัลกอริธึม ML อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง

2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โปรไฟล์งานของ Data Scientist ได้รับการยกย่องว่าเป็น "งานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21" จาก บทความรีวิว ธุรกิจของฮาร์วาร์ด หากสิ่งนี้ไม่ได้สร้างความนิยมให้กับเส้นทางอาชีพ Machine Learning นี้ อะไรจะเกิดขึ้น!

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญระดับสูงที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง (เช่น Big Data, AI, ML, Deep Learning เป็นต้น) และเครื่องมือวิเคราะห์ในแต่ละวันเพื่อรวบรวม จัดเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมหาศาล หน้าที่หลักของพวกเขาคือการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถแปลงเป็นมูลค่าทางธุรกิจได้

ทักษะที่ต้องการ : เช่นเดียวกับ ML Engineer นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมเป็นอย่างดี (ส่วนใหญ่ในภาษา Python) นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องมีประสบการณ์อย่างละเอียดในการทำเหมืองข้อมูลและวิธีการใช้เทคนิคการวิจัยทางสถิติต่างๆ และใช้แพลตฟอร์ม Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume เป็นต้น) อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แหล่งที่มา

3. นักวิทยาศาสตร์ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้ นักวิทยาศาสตร์ NLP มีหน้าที่หลักในการออกแบบและพัฒนาเครื่องจักรและแอพพลิเคชั่นที่สามารถเรียนรู้รูปแบบการพูดของภาษามนุษย์และแปลคำพูดเป็นภาษาอื่น เป้าหมายในที่นี้คือช่วยให้เครื่องเข้าใจภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติเหมือนกับที่มนุษย์เข้าใจ Grammarly และ Duolingo เป็นสองตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของแอปพลิเคชัน NLP

ทักษะที่จำเป็น : เนื่องจากงานหลักของ NLP Scientists คือการสอนเครื่องจักรให้เข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์ พวกเขาจะต้องคล่องแคล่วในรูปแบบการสะกดคำและไวยากรณ์ของภาษาอย่างน้อยหนึ่งภาษา (ยิ่งมากยิ่งดี) นอกจากนี้ พวกเขาควรมีทักษะ ML ระดับพื้นฐาน

4. นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกร (AI/ML)

นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกรที่เชี่ยวชาญด้าน AI/ML คือความคิดสร้างสรรค์ที่อยู่เบื้องหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ งานหลักของพวกเขาคือการพัฒนาอัลกอริธึมและแอปพลิเคชัน ML ที่มีประสิทธิภาพ นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกรออกแบบ พัฒนา และติดตั้งโซลูชันซอฟต์แวร์ AI/ML สร้างฟังก์ชันคอมพิวเตอร์เฉพาะ เตรียมเอกสารผลิตภัณฑ์ ผังงาน เลย์เอาต์ ไดอะแกรม แผนภูมิ ฯลฯ สำหรับการแสดงภาพ เขียนและทดสอบรหัส สร้างข้อกำหนดทางเทคนิค อัปเกรดและบำรุงรักษาระบบ และอื่นๆ อีกมากมาย

ทักษะที่จำเป็น : Software Developers/Engineers (AI/ML) ต้องมีความชำนาญในการเขียนโค้ดในภาษาโปรแกรมหลายภาษา ได้แก่ Python, Java, R, C, C++, Scala เป็นต้น ต้องมีความเข้าใจระบบปฏิบัติการ โครงสร้างข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูล สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลแบบกระจาย การทดสอบซอฟต์แวร์และการดีบัก และอื่นๆ นอกจากนี้ พวกเขาต้องมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับแนวคิด ML อัลกอริธึม ระบบ และเครื่องมือ

แหล่งที่มา

5. นักออกแบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

Machine Learning มีสาขาพิเศษเฉพาะที่ทุ่มเทให้กับการออกแบบอัลกอริทึม ML ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ดังนั้นชื่อการเรียนรู้ของเครื่องที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง นักออกแบบแมชชีนเลิร์นนิ่งที่มนุษย์เป็นศูนย์กลางมีหน้าที่สร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถ "เรียนรู้" ความชอบและรูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์แต่ละคนผ่านการประมวลผลข้อมูลและการจดจำรูปแบบ

ระบบเหล่านี้ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุดหรือไม่มีเลย หรือแม้แต่โปรแกรมที่ยุ่งยากเพื่ออธิบายสถานการณ์ของผู้ใช้ที่เป็นไปได้ทั้งหมด เครื่องมือแนะนำของ Netflix และ Amazon เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

ทักษะที่ต้องการ : เช่นเดียวกับเส้นทางอาชีพ Machine Learning ใด ๆ นักออกแบบ Machine Learning ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางต้องมีความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิด ML ต่างๆ อัลกอริธึม และวิธีการทำงาน พวกเขาควรมีพื้นฐานที่ดีในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติควบคู่ไปกับความสามารถในการเขียนโค้ด

บทสรุป

แม้ว่าเส้นทางเหล่านี้เป็นเส้นทางอาชีพ Machine Learning 5 อันดับแรก แต่ก็มีเส้นทางอาชีพอื่นๆ อีกมากมายในโดเมนนี้ เช่น Data Analyst, Data Architect, Cloud Architect และ Business Intelligence Developer เป็นต้น ท้ายที่สุด ทางเลือกของเส้นทางอาชีพ Machine Learning นั้นขึ้นอยู่กับคุณ คุณต้องการเชี่ยวชาญด้านใด ทักษะใดที่คุณมีและต้องการได้รับ

อุตสาหกรรมจำนวนมากใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน ดังนั้นความต้องการจึงเพิ่มขึ้นทุกวัน หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอาชีพในแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ โปรดดูที่ IIT Madras และการรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์