Makine Öğreniminde Kariyer: Popülerlik, Neden Devam Etmelisiniz, Gerekli Beceriler

Yapay zekanın 2022'nin sonunda yaklaşık 4 milyar dolarlık bir iş değeri yaratması bekleniyor. Hindistan'daki şirketlerin üçte birinden fazlası ya veri bilimi ve makine öğrenimi için harcama yapmaya başladı ya da bunu yakın zamanda yapmayı planlıyor.

Özellikle makine öğrenimi mühendisleri için iş olanakları hakkında konuşursak, 2015-2018 arası dönemde dünya çapında bu pozisyon için iş ilanlarında %330'dan fazla bir artış oldu. Hindistan'daki bir makine öğrenimi mühendisinin ortalama temel maaşı, neredeyse diğer tüm iş rollerinden daha fazla, yılda 700000 Rs civarındadır. Yapay zeka ve makine öğrenimindeki işlerin “yüzyılın en sıcak işleri” olarak görülmesine şaşmamalı. O zaman daha derine inelim ve makine öğreniminde bir kariyerden neler bekleyebileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinelim.

Makine Öğreniminde kariyer seçenekleri

• Makine öğrenimi mühendisi: Bir makine öğrenimi mühendisi, makineleri geleceğe yönelik tahminler yapmak üzere eğiten bir profesyoneldir. Java, Python, Scala, veri modelleme, programlama, olasılık, makine öğrenmesi algoritmaları, istatistik ve sistem tasarımı bilgisi, makine öğrenimi mühendisi olmak için çok önemlidir.
• BI geliştiricisi: Bir BI geliştiricisinin rolü, büyük miktarda veri üzerinde çalışmak ve onu bir işletmenin karar vericileri için faydalı kılmak için ML ve veri analitiği tekniklerini kullanmaktır. Bir BI geliştiricisinin Power BI, Perl, SQL, Python, SQL ve veritabanlarında yetkin olması gerekir.
• Veri bilimci: Bir veri bilimcisinin rolü, bir BI geliştiricisinin rolüne biraz benzer. Bir veri bilimcisi, bir işletmenin karar vericilerinin verilerle desteklenen daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için büyük veri kümeleri üzerinde çalışmalıdır. Bir veri bilimcisi, tahmine dayalı modelleme, makine öğrenimi, istatistiksel araştırma, büyük veri, veri madenciliği ve programlama dillerinde yetkin olmalıdır.
• İnsan merkezli makine öğrenimi tasarımcısı: Bu profesyonel, insanlar ve onların seçimleri için tasarlanmış makine öğrenimi algoritmaları üzerinde çalışır. Yani Netflix ve benzeri hizmetleri kullanırsanız, daha önce izlediklerinize göre size nasıl farklı filmler ve diziler önerdiğini bilirsiniz. Bu nedenle, insan merkezli bir makine öğrenimi tasarımcısı, farklı durumlarda insan tercihlerine dayalı daha akıllı deneyimler oluşturmaya yardımcı olabilecek sistemler geliştirmek için örüntü tanıma ve bilgi işleme tekniklerini kullanır.
• Doğal dil işleme veya NLP bilimcisi: Bir NLP bilimcisi, makineleri, insanların kullandığı farklı dilleri anlamayı öğrenecek şekilde geliştirir veya eğitir. Başka bir deyişle, NLP bilim adamının makineleri insanlarla etkileşime girecek şekilde eğittiğini söyleyebilirsiniz. Bu nedenle, bir NLP bilim insanının makine öğreniminin nasıl çalıştığını bilmesi gerekir. Ayrıca, bu profesyonel, insanların konuştuğu en az bir dilde çok iyi olmalıdır.

Makine Öğrenimi Rolleri neden bu kadar popüler?

Makine öğreniminin kullanımında mecazi bir patlama yaşandı. Pazarlama kampanyaları ve e-postalardan mobil uygulamalara ve daha fazlasına kadar hemen hemen her yerde akıllı öğrenme algoritmalarını göreceksiniz. Bu, makine öğreniminde bir kariyerin şu anda dünya çapında en çok rağbet gören kariyerlerden biri olduğunu gösteriyor. Akıllı makinelerle çalışmak ilginizi çekiyorsa, bu sizin için mükemmel bir kariyer seçeneğidir. Sunulan makine öğrenimi kariyer fırsatlarından en iyi şekilde yararlanmak için beceriler edinmeye başlamalısınız.

Peki makine öğreniminin neden bu kadar kısa sürede bu kadar popüler bir beceri haline geldiğini hiç düşündünüz mü? Bunun nedeni, Hindistan'daki ve dünyadaki şirketlerin çoğunun, onları daha akıllı ve daha verimli hale getirmek için mevcut sistemlerine yapay zeka ve makine öğrenimi eklemesidir.

Şirketler arasında makine öğrenimini benimseme yarışı olduğu için, daha hızlı büyümek için makine öğrenimi konusunda yetenekli daha fazla insanı işe alma ihtiyacı da birkaç adım arttı. Şirketler, uzmanların işe alınmasını da içeren bu ML benimsenmesinde gönüllü olarak büyük meblağlar harcıyor çünkü burada neyin tehlikede olduğunu ve bu yatırımın nasıl büyük getiriler getirebileceğini biliyorlar. Makine öğrenimi uzmanları, bunu sorunsuz bir geçiş haline getirebilir ve geleceğe yönelik daha sonuç odaklı iş kararları alınmasını sağlayabilir.

Forbes'te yayınlanan bir makalede, makine öğrenmesinde patentlerin 2013-2017 yılları arasında %34 CAGR oranında arttığından bahsedildi. Peki bu patentlerin çoğu hangi şirketlere ait? Facebook, Intel, IBM, LinkedIn ve Microsoft'un beğenileri bu koşuda en üst sıralarda yer alıyor. Bu şirketler, makine öğrenimi ve yapay zekanın gelecekte başarılı olmalarına yardımcı olacak geleceğin teknolojileri olduğunu fark ettiler.

Diğer şirketler de bunu izledi. Bu alandaki işlere olan talebin yüksek olmasının yanı sıra popülerliğinin en büyük nedenlerinden biri olan makine öğrenimi uygulamalarını artık kullanan daha fazla şirketimiz var. Makine öğreniminde kariyer yapmak için doğru zaman şimdi. Daha fazla neden arıyorsanız, okumaya devam edin!

Neden makine öğreniminde kariyer yapmalısın?

Makine öğrenimi ve yapay zeka, makinelere ve botlara güç sağlayan mühimmattır. Makine öğrenimi, işletmelere, işleri doğru ve daha hızlı yapmak için makineleri değiştirebilen ve güncelleyebilen ve farklı ortamlara sorunsuz bir şekilde uyum sağlamalarını sağlayan programlar oluşturma yeteneği verir.

İşletmeler, makine öğreniminin benimsenmesi söz konusu olduğunda, tüm rakiplerinin ötesinde onları lider konuma taşıyabilecek makine öğrenimi uzmanlarına ihtiyaç duyar. Makine öğrenimi alanında kariyer yapmak için karar vermenize yardımcı olacak birkaç neden daha:

1. Gelecek, yapay zeka ve makine öğreniminde. Şimdiye kadar yaptığımız tartışma, ML'nin geleceğin becerisi olduğunu ve bu beceriye sahip iş beklentilerinizin, en azından önümüzdeki on veya yirmi yılda asla azalmayacağını oldukça açık bir şekilde önerdi. Ayrıca binlerce açık makine öğrenimi pozisyonunu dolduracak yetenekli makine öğrenimi uzmanlarının eksikliğinin olduğunu açıkça söyleyen istatistikleri de paylaştık. Yani şu anda yapmanız gereken bu alanda uzmanlık kazanmak. Bunu yaptığınızda, hem yüksek ücretli hem de güvenli bir kariyere başlayabilirsiniz.

2. Alan, gerçek zorluklar üzerinde çalışmak isteyenler için idealdir. Modern çağda işletmeler, makine öğreniminin üstesinden gelmelerine yardımcı olabileceği birçok zorlukla karşı karşıya. Bu nedenle, gerekli becerileri edindikten sonra, emrinizde bulunan birçok kariyer seçeneğinden biri olan bir makine öğrenimi mühendisi olmayı seçerseniz, önemli sonuçları olan gerçek zorluklar üzerinde çalışıyor olacaksınız. Hem bireyleri hem de işletmeleri bir düzeyde etkileyen çözümler üreteceksiniz. Size yüksek memnuniyet veren bir iş arıyorsanız, bu konuda çok fazla başka iş bir ML işini yenemez.

3. Üstel kariyer büyümesi. Her şey, makine öğreniminin henüz benimsenme aşamasında olduğunu kabul etmemiz gerektiğini söyledi. Ancak gelecek çok parlak görünüyor. Dolayısıyla bu alana girmek isteyenler, hayatlarının ilerleyen dönemlerinde bu kararı vermekten çekinmeyeceklerdir. Makine öğrenimindeki ortalama maaş, onu herkes için kazançlı bir kariyer seçeneği haline getiriyor.

Bu endüstrinin zirveye ulaşması için daha uzun bir yol olduğundan, bir ML profesyoneli olarak kazandığınız maaş her yıl artmaya devam edecek. Tek yapmanız gereken kendinizi geliştirmeye ve güncellemeye devam etmek. Makine öğrenimi ilerleyip olgunlaştıkça, kariyerinizde üstel bir büyüme yaşama ve ideal şirketinizde hayalinizdeki bir işe girme fırsatına sahip olacaksınız.

4. Veri bilimine geçme seçeneği. Makine öğreniminde yetenekli profesyoneller, ilgili kariyerleri söz konusu olduğunda onlara açık pek çok yol vardır. Doğru becerilerle, yine çok kazançlı bir kariyer fırsatı olan bir veri bilimcisi şapkasını bile kuşanabilirsiniz. Her iki pozisyon için de sizi ilgili bir kaynak yapan beceriler kazanabilirsiniz. Bunu yaptığınızda, heyecan verici, ödüllendirici ve bilgi, zorluk ve fırsatlarla dolu bir yolculuğun parçası olacaksınız.

Makine Öğrenimi Becerileri

Artık neden makine öğrenimi alanında bir kariyer seçmeniz gerektiğini bildiğinize ve belki de bir karar verdiğinize göre, bu fırsattan en iyi şekilde yararlanmak için ihtiyacınız olan birkaç önemli beceriyi size anlatalım.

• İstatistik ve olasılık: Algoritma anlayışınız, teori bilginizle çok ilgili. Diğer modellerin yanı sıra Hidden Markov modelleri, Naive Bayes ve Gauss Karışımı harika örneklerdir. İstatistik ve olasılık konusunda iyi değilseniz, bu algoritmaları anlamakta çok zorlanacaksınız.
• Veri değerlendirme ve modelleme: ML ile tahmin sürecinin verimliliğini sağlamanın önemli bir parçası, farklı modellerin etkinliğini düzenli aralıklarla değerlendirmektir. Belirli bir modelin hatasını veya doğruluğunu ölçmek için regresyon ve sınıflandırma gibi farklı yöntemler kullanabilirsiniz. Bununla birlikte gitmek için bir değerlendirme stratejisine de ihtiyacınız var.
• ML algoritmaları: Farklı makine öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını ve belirli bir duruma hangi algoritmanın uyduğunu bilmek çok önemlidir. Kısmi diferansiyel denklemler, gradyan inişi, ikinci dereceden programlama, dışbükey optimizasyon ve diğerleri gibi konularda bir anlayış geliştirmeniz gerekir.
• Programlama dilleri: Makine öğreniminde bir kariyer için Java, R, Python ve C++ gibi farklı programlama dillerinde de yetenekli olmanız gerekir. Bu diller, makine öğrenimi projenizin farklı aşamalarında size yardımcı olacaktır.
• Sinyal işleme teknikleri: Özellik çıkarma, makine öğrenmesi için çok önemlidir. Diğerlerinin yanı sıra bandletler, şeritler, konturlar ve eğriler dahil olmak üzere birkaç gelişmiş sinyal işleme algoritması ile çalışmanız gerekebilir. Makine öğrenimi için gerekli beceri kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ayrıca Okuyun: Makine Öğrenimi Proje Fikirleri

Çözüm

Makine öğreniminde bir kariyer, şu anda neredeyse her sektörde gerçekleştiğini bildiğimiz dijital devrimin yanında koşmanıza yardımcı olur. Makine öğreniminde yetenekli profesyoneller, kendilerini en çok ilgilendireni seçebilecekleri ve becerilerine göre onlara ödeme yapabilecekleri çeşitli yollara sahiptir.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.