4 เหตุผลสำคัญที่คุณควรศึกษาแมชชีนเลิร์นนิงตอนนี้

แมชชีนเลิร์นนิงได้แทรกซึมเข้าไปในเส้นใยของชีวิตประจำวันของเรา ถึงแม้ว่าเราจะไม่ทันสังเกตก็ตาม อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงได้ขับเคลื่อนโลกรอบตัวเรา ซึ่งรวมถึงการแนะนำผลิตภัณฑ์ของ Walmart การตรวจจับการฉ้อโกงในสถาบันการเงินชั้นนำต่างๆ การตั้งราคาที่พุ่งสูงขึ้นของ Uber รวมถึงเนื้อหาที่ LinkedIn, Facebook, Instagram และ Twitter ใช้กับผู้ใช้ ' ฟีด และนี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ที่มีพื้นฐานมาจากชีวิตประจำวันที่เราอาศัยอยู่โดยตรง

อย่างที่กล่าวไปแล้ว โดยไม่ต้องบอกว่าอนาคตมาถึงแล้ว และแมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในวิธีที่จินตนาการร่วมสมัยของเราแสดงให้เห็น มาร์ค คิวบาน ได้กล่าวไว้ว่า: “ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึก แมชชีนเลิร์นนิง ไม่ว่าคุณจะทำอะไรก็ตามหากคุณไม่เข้าใจ จงเรียนรู้มัน เพราะไม่เช่นนั้นคุณจะกลายเป็นไดโนเสาร์ภายใน 3 ปี”

นั่นคือความเร่งด่วนของการเรียนรู้ของเครื่อง และถ้าคุณต้องการก้าวไปสู่ระดับต่อไป มันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมในการสร้างแพลตฟอร์มสำหรับตัวคุณเอง ไม่ว่าคุณจะเคยถามตัวเอง ถึงวิธีการเริ่มเรียนรู้แมชชีนเลิ ร์นนิง หรือ วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง ไม่ต้องมองหาที่อื่นนอกจากบล็อกนี้!

ข้อดีของหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

• โอกาสในการทำงานและการเติบโตที่ดีขึ้น

รายงานโดย TMR ระบุว่า MLaaS (แมชชีนเลิร์นนิงในฐานะการให้บริการ) คาดว่าจะเติบโตจากเป็น 19.9 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2568 จากเพียง 1.07 พันล้านดอลลาร์ในปี 2559 ซึ่งเป็นจำนวนการเติบโตที่น่าทึ่งทั้งในแง่สัมบูรณ์ และปีต่อปี

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการเยาะเย้ยทุกสิ่งที่สามารถเรียกได้ว่า "สำคัญ" ทั้งในด้านการเงินและระดับโลก หากคุณต้องการยกระดับอาชีพของคุณไปอีกระดับ Machine Learning สามารถช่วยคุณได้ หากคุณกำลังมองหาการมีส่วนร่วมในสิ่งที่จะทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เป็นสากลและมีความเกี่ยวข้องร่วมสมัย Machine Learning สามารถทำสิ่งนั้นให้คุณได้เช่นกัน

แมชชีนเลิร์นนิงครอบคลุมพื้นที่สำคัญในแนวดิ่งต่างๆ – รวมถึงการจดจำภาพ การแพทย์ การรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ การจดจำใบหน้า และอื่นๆ เนื่องจากจำนวนธุรกิจที่เพิ่มขึ้นตระหนักดีว่าระบบธุรกิจอัจฉริยะได้รับผลกระทบอย่างมากจากการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้นจึงเลือกลงทุนในสิ่งนี้

ตัวอย่างเช่น Netflix ได้ประกาศรางวัลมูลค่า 1 ล้านดอลลาร์แก่บุคคลแรกที่สามารถทำให้อัลกอริธึม ML คมชัดขึ้นโดยเพิ่มความแม่นยำขึ้น 10% นี่เป็นหลักฐานที่แน่ชัดว่าแม้แต่การปรับปรุงเล็กน้อยในอัลกอริธึม ML ก็สร้างกำไรมหาศาลให้กับบริษัทที่ใช้อัลกอริทึมเหล่านี้ และผู้อยู่เบื้องหลังก็เช่นกัน และด้วย ML คุณก็สามารถเป็นหนึ่งในนั้นได้!

• เงินเดือนที่ดีขึ้น

วิศวกรด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่เก่งที่สุดในยุคนี้ได้รับค่าตอบแทนเท่าๆ กับนักกีฬาที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม! และนั่นไม่ใช่การพูดเกินจริง! ตาม Glassdoor.co.in เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉลี่ยคือ 8 แสนต่อปี – และนั่นเป็นเพียงการเริ่มต้นอาชีพของคน ๆ หนึ่ง! วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์สามารถกลับบ้านได้ทุกที่ระหว่าง 15 ถึง 23 แสนล้านต่อปี

หากคุณเคยสงสัยว่า ใครสามารถเรียนรู้แมชชีนเลิ ร์นนิงได้ คำตอบคือ – คุณทำได้! และถ้าคุณได้ถามตัวเอง ว่าจะเรียนแมชชีนเลิ ร์นนิงที่ไหน นี่คือคำตอบของคุณ : upGrad เสนอหลักสูตรในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI และสอนคุณด้วย NLP, Deep Learning, Reinforcement Learning และ Graphical Models นอกจากนี้ยังให้รากฐานที่มั่นคงในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และสถิติอีกด้วย

ได้รับการออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและมีการโต้ตอบแบบตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาอุตสาหกรรม การประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ ตลอดจนกรณีศึกษาและการมอบหมายงาน 12 กรณีในชีวิตจริง! ดังนั้น คุณจะได้สัมผัสไม่เพียงแค่ขอบเขตของสิ่งต่าง ๆ ทางทฤษฎี แต่ยังได้เห็นด้านที่ใช้งานได้จริงของมันด้วย! คลิก ที่นี่ เพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร

• การขาดทักษะการเรียนรู้ของเครื่องกำลังสร้างปัญหาให้กับองค์กร

ด้วยอัตราที่รวดเร็วของการก้าวกระโดดทางเทคโนโลยี บริษัท จำนวนมากถูกปล่อยให้เล่นตาม การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลเป็นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ และความจริงก็คือมีผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมใหม่ ๆ

รายงานของ New York Times ที่เผยแพร่ในเดือนตุลาคม 2017 คาดการณ์ว่าจำนวนผู้ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับ AI และ Machine Learning มีน้อยกว่า 10,000 คนในโลก

ตัวเลขนี้มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นทั้งคู่ เนื่องจากจำนวนงานที่สร้างขึ้น และลดลง เนื่องจากผู้คนได้รับทักษะใน ML ทุกวัน แต่เรื่องยังคงอยู่ว่าอุปทานนั้นเกินความต้องการในสถานการณ์นี้ นอกจากนี้ ยังเป็นความจริงที่ว่า ไม่จำเป็นต้องมีชุดคุณสมบัติพิเศษเพื่อให้มีคุณสมบัติเหมาะสมกับงานในเวที ML – มันต้องการเพียงชุดทักษะและความสามารถเฉพาะ ซึ่งคุณสามารถเรียนรู้ได้จากหลักสูตรของ upGrad ในการเรียนรู้ด้วยเครื่องและ AI!

• แมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชื่อมโยงกันอย่างสลับซับซ้อน

หากศาสนาปกครองมวลชนมาเป็นเวลาหลายศตวรรษก่อนความทันสมัย ​​ปัจจุบัน Data Science ปกครองมวลชน เนื่องจากธรรมชาติที่อธิบายได้ทั้งหมดและเชิงพาณิชย์ตลอดจนความสามารถในการดำรงอยู่ของนวัตกรรม

และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงเงาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อก้าวสู่อาชีพการงานของคุณให้สูงที่สุดเท่าที่คุณจะจินตนาการได้ คุณสามารถกลายเป็นผู้มีความสามารถทั้งสองสาขา ซึ่งจะทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ จากนั้นจึงดำเนินการดึงคุณค่าและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูล

นอกจากนี้ ในหลายองค์กร วิศวกร ML และ Data Scientists ทำงานร่วมกันในผลิตภัณฑ์ ดังนั้น มีแนวโน้มว่าคุณจะเปิดรับมุมมองของ Data Scientists หากคุณเป็นวิศวกร ML แล้ว

บทสรุป

ตอนนี้คุณมีข้อมูลทั้งหมดแล้ว ใครบ้างที่สามารถเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง จะเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงได้ที่ไหน วิธีเริ่มการเรียนรู้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ตลอดจนวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง ตอนนี้ขึ้นอยู่กับคุณแล้วว่าจะใช้ข้อมูลนี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด และนำคุณไปสู่อาชีพการงานอีกระดับ!