你現在應該學習機器學習的 4 個重要原因

機器學習已經融入了我們日常生活的纖維——即使我們沒有註意到。 機器學習算法一直在為我們周圍的世界提供動力，這包括沃爾瑪的產品推薦、各種一流金融機構的欺詐檢測、優步的高價定價，以及 LinkedIn、Facebook、Instagram 和 Twitter 用戶使用的內容'飼料，這些只是幾個例子，直接植根於我們的日常生活。

話雖如此，不用說未來已經到來——機器學習在我們當代想像力將其可視化的方式中發揮著重要作用。 例如，馬克·庫班 (Mark Cuban) 曾說過：“人工智能、深度學習、機器學習——無論你在做什麼，如果你不理解它——學習它。 因為否則你將在 3 年內成為恐龍。”

這就是機器學習的緊迫性。 如果你想把你的事業提升到一個新的水平，它是為自己建立一個平台的正確工具。 無論您一直在問自己如何開始學習機器學習或學習機器學習的最佳方式，看看這個博客就知道了！

機器學習課程有什麼優勢？

• 更好的職業機會和成長

TMR 的一份報告指出，到 2025 年底，MLaaS（機器學習即服務）預計將從 2016 年的 10.7 億美元增長到 199 億美元。從絕對值來看，這是一個驚人的增長量，因為以及同比。

機器學習對任何可以被稱為“重要”的東西都嗤之以鼻——無論是在金融層面還是在全球範圍內。 如果您希望將自己的事業提升到另一個層次，機器學習可以為您做到這一點。 如果您希望讓自己參與一些能讓您成為全球和當代相關事物的一部分的事情，機器學習也可以為您做到這一點。

機器學習涵蓋了各個垂直領域的重要領域——包括圖像識別、醫學、網絡安全、面部識別等。 隨著越來越多的企業意識到商業智能受到機器學習的深刻影響，因此選擇對其進行投資。

僅舉一個例子，Netflix 宣布了價值 100 萬美元的獎金，獎勵給第一個可以通過將 ML 算法提高 10% 來提高其 ML 算法的人。 這是確定的證據，即使是機器學習算法的輕微改進對於使用它們的公司來說都是巨大的利潤，因此，它們背後的人也是如此。 借助 ML，您可以成為其中的一員！

• 更好的薪水

如今，最好的機器學習工程師的薪水與非常受歡迎的體育名人一樣多！ 這一點也不誇張！ 根據 Glassdoor.co.in 的數據，機器學習工程師的平均年薪為 80 萬——而這只是一個人職業生涯的開始！ 一位經驗豐富的機器學習工程師每年可以帶回家 15 到 230 萬美元。

如果您曾經想知道誰可以學習機器學習，答案是——您可以！ 如果你問自己在哪裡學習機器學習，這就是你的答案：upGrad提供機器學習和人工智能課程，它教你 NLP、深度學習、強化學習和圖形模型等。 此外，它還為您在預測分析和統計方面提供了堅實的基礎。

它專為在職專業人士而設計，提供與行業導師的一對一互動、實用的實踐研討會以及 12 個案例研究和現實生活中的任務！ 因此，您不僅可以體驗事物的理論境界，還可以見證事物的實際一面！ 單擊此處了解有關該課程的更多信息。

• 缺乏機器學習技能正在困擾公司

鑑於技術飛躍的速度很快，許多公司都在追趕。 數字化轉型是一個巨大的行業，而事實是，根本沒有足夠的機器學習專業人士來滿足新的行業需求。

《紐約時報》2017 年 10 月發布的一份報告推測，全球有資格從事人工智能和機器學習相關工作的總人數不足 10,000 人。

由於人們每天都在熟練掌握機器學習這一事實，這一數字可能既增加了（由於創造了工作崗位的數量）又減少了。 但問題仍然存在，在這種情況下，供應遠遠超過需求。 此外，在 ML 領域獲得工作資格並不需要一組特殊的資格 - 它只需要一組特定的技能和能力，所有這些你都可以從 upGrad 的機器學習課程中學習，並且艾！

• 機器學習和數據科學有著錯綜複雜的聯繫

如果說在現代之前宗教統治了整個世紀，那麼現在確實是數據科學統治了大眾，因為它具有解釋一切的性質以及商業和創新的可行性。

而機器學習只是數據科學的一個影子。 為了讓您的職業達到您無法想像的高度，您可以在這兩個領域都勝任，這將使您能夠分析數量驚人的數據，然後繼續提取價值並提供對數據的洞察力。

此外，在許多組織中，ML 工程師和數據科學家在產品上一起工作，因此如果您已經成為一名 ML 工程師，您很可能會接觸到數據科學家的觀點。

結論

所以你現在有了所有的數據——誰可以學習機器學習，在哪裡學習機器學習，如何開始學習機器學習，以及學習機器學習的最佳方式。 現在由您來充分利用這些數據，並將您的職業生涯提升到一個新的水平！