你现在应该学习机器学习的 4 个重要原因

机器学习已经融入了我们日常生活的纤维——即使我们没有注意到。 机器学习算法一直在为我们周围的世界提供动力，这包括沃尔玛的产品推荐、各种一流金融机构的欺诈检测、优步的高价定价，以及 LinkedIn、Facebook、Instagram 和 Twitter 用户使用的内容'饲料，这些只是几个例子，直接植根于我们的日常生活。

话虽如此，不用说未来已经到来——机器学习在我们当代想象力将其可视化的方式中发挥着重要作用。 例如，马克·库班 (Mark Cuban) 曾说过：“人工智能、深度学习、机器学习——无论你在做什么，如果你不理解它——学习它。 因为否则你将在 3 年内成为恐龙。”

这就是机器学习的紧迫性。 如果你想把你的事业提升到一个新的水平，它是为自己建立一个平台的正确工具。 无论您一直在问自己如何开始学习机器学习或学习机器学习的最佳方式，看看这个博客吧！

机器学习课程有什么优势？

• 更好的职业机会和成长

TMR 的一份报告指出，到 2025 年底，MLaaS（机器学习即服务）预计将从 2016 年的 10.7 亿美元增长到 199 亿美元。从绝对值来看，这是一个惊人的增长量，因为以及同比。

机器学习对任何可以被称为“重要”的东西都嗤之以鼻——无论是在金融层面还是在全球范围内。 如果您希望将自己的事业提升到另一个层次，机器学习可以为您做到这一点。 如果您希望让自己参与一些能让您成为全球和当代相关事物的一部分的事情，机器学习也可以为您做到这一点。

机器学习涵盖了各个垂直领域的重要领域——包括图像识别、医学、网络安全、面部识别等。 随着越来越多的企业意识到商业智能受到机器学习的深刻影响，因此选择对其进行投资。

仅举一个例子，Netflix 宣布了价值 100 万美元的奖金，奖励给第一个可以通过将 ML 算法提高 10% 来提高其 ML 算法的人。 这是确定的证据，即使是机器学习算法的轻微改进对于使用它们的公司来说都是巨大的利润，因此，它们背后的人也是如此。 借助 ML，您可以成为其中的一员！

• 更好的薪水

如今，最好的机器学习工程师的薪水与非常受欢迎的体育名人一样多！ 这一点也不夸张！ 根据 Glassdoor.co.in 的数据，机器学习工程师的平均年薪为 80 万，而这仅仅是一个人职业生涯的开始！ 一位经验丰富的机器学习工程师每年可以带回家 15 到 230 万美元。

如果您曾经想知道谁可以学习机器学习，答案是——您可以！ 如果你问自己在哪里学习机器学习，这就是你的答案：upGrad提供机器学习和人工智能课程，它教你 NLP、深度学习、强化学习和图形模型等。 此外，它还为您在预测分析和统计方面提供了坚实的基础。

它专为在职专业人士而设计，提供与行业导师的一对一互动、实用的实践研讨会以及 12 个案例研究和现实生活中的任务！ 因此，您不仅可以体验事物的理论境界，还可以见证事物的实际一面！ 单击此处了解有关该课程的更多信息。

• 缺乏机器学习技能正在困扰公司

鉴于技术飞跃的速度很快，许多公司都在追赶。 数字化转型是一个巨大的行业，而事实是，根本没有足够的机器学习专业人士来满足新的行业需求。

《纽约时报》2017 年 10 月发布的一份报告推测，全球有资格从事人工智能和机器学习相关工作的总人数不足 10,000 人。

由于人们每天都在熟练掌握机器学习这一事实，这一数字可能既增加了（由于创造了工作岗位的数量）又减少了。 但问题仍然存在，在这种情况下，供应远远超过需求。 此外，在 ML 领域获得工作资格并不需要一组特殊的资格 - 它只需要一组特定的技能和能力，所有这些你都可以从 upGrad 的机器学习课程中学习，并且艾！

• 机器学习和数据科学有着错综复杂的联系

如果说在现代之前宗教统治了整个世纪，那么现在确实是数据科学统治了大众，因为它具有解释一切的性质以及商业和创新的可行性。

而机器学习只是数据科学的一个影子。 为了让您的职业达到您无法想象的高度，您可以在这两个领域都胜任，这将使您能够分析数量惊人的数据，然后继续提取价值并提供对数据的洞察力。

此外，在许多组织中，ML 工程师和数据科学家在产品上一起工作，因此如果您已经成为一名 ML 工程师，您很可能会接触到数据科学家的观点。

结论

所以你现在拥有了所有的数据——谁可以学习机器学习，在哪里学习机器学习，如何开始学习机器学习，以及学习机器学习的最佳方式。 现在由您来充分利用这些数据，并将您的职业生涯提升到一个新的水平！