Je kariéra v lukratívne alebo nie? Ak je táto otázka vo vašej mysli, potom si to rozmyslite, pretože Správa PwC hovorí, že 31% vedúcich pracovníkov sa obáva neschopnosti uspokojiť dopyt po schopnostiach AI v nasledujúcich 5 rokoch. V tomto článku uvediem túto tému „Kariéra strojového učenia a budúci rozsah“
V tomto článku sa budeme zaoberať nasledujúcimi ukazovateľmi,
- Fakty a čísla
- Sada základných zručností na to, aby ste sa stali odborníkom na strojové učenie
- Profily pracovných úloh strojového učenia
- Strojové učenie Pracovné miesta Plat
- Budúci rozsah strojového učenia
Kariéra strojového učenia a budúci rozsah
Fakty a čísla
Okrem toho zanedbanie všetkých týchto problémov, že AI / ML neustále a nevyhnutne prevezme veľké odvetvia pracovnej sily a prinesie masovú nezamestnanosť, správa od poprednej svetovej výskumnej a poradenskej spoločnosti, Gartner zobrazuje, že sa očakáva, že AI do roku 2020 pripraví pôdu pre takmer 2,3 milióna pracovných miest.
Profesionáli v oblasti umelej inteligencie, najmä v oblasti strojového učenia, sú veľmi žiadaní, pretože takmer každý začínajúci podnik (založený na softvéri), ako aj veľký podnik, chcú zamestnať ľudí, ktorí majú vedomosti o Strojové učenie .
Aby bolo strojové učenie účinnou zbraňou hlavného prúdu podnikania, prešlo v tomto desaťročí dlhou cestou. Ale našťastie, to je ešte ďaleko od jeho pravdepodobného zenitu amôžeme od nej očakávať aj v blízkej budúcnosti dôkladný pokrok. Takže ak ste ašpirant na AI, ktorý chce získať prácu v tomto odbore, je najlepší čas na zvyšovanie kvalifikácie s jedným z rozhodujúcich aspektov AI, ktorý sa volá strojové učenie.
Sada základných zručností na to, aby ste sa stali odborníkom na strojové učenie
Možno ste už počuli o niektorých mýtoch o zručnostiach strojového učenia, ktoré znejú: „Matematiku mám zlú, takže sa nemôžem stať profesionálom v strojovom učení.“ „Programovanie v strojovom učení môžu robiť iba hardcore programátori, a nie nováčik“, „ Ak sa chcete stať expertom na strojové učenie, vyžaduje sa od hlupáka “atď.
No všetky tieto sú naozaj mýty pretože pri správnom nasadení môže každý získať zručnosti v oblasti strojového učenia. S vynaloženým úsilím a odhodlaním nebudete len inžinierom strojového učenia, ale budete tiež hrať dôležitú úlohu pri vytváraní utopického sveta.
Pozrime sa teda na základné zručnosti potrebné na vybudovanie kariéry v strojovom učení.
Programovací jazyk
Aj keď neexistuje žiadny programovací jazyk určený iba na strojové učenie, pri porovnávaní charakteristík každého programovacieho jazyka schopného vykonávať strojové učenie vyzerá Python medzi nimi lepšie.
Načítanie a hranie údajov, vizualizácia údajov, transformácia vstupov do numerickej matice a rovnomerné vyhodnotenie sú niektoré základné úlohy, ktoré by odborník na strojové učenie robil každý deň. Niet divu, že Python je schopný za nás vykonať všetky tieto ťažké zdvíhania. Okrem toho má Python tiež obrovskú podporu pre knižnice strojového učenia.
Preto, ak chcete byť profesionálom v oblasti strojového učenia, ' by určite zmenil hru.
java do sily
Matematické schopnosti
Strojové učenie je rozsiahle pole postavené na niektorých zložitých matematických komponentoch, ako sú počet, lineárna algebra, štatistika, pravdepodobnosť a optimalizácia. To je dôvod, aby ste urýchlili krivku učenia strojového učenia, musíte mať základné vedomosti o týchto zložitých matematických schopnostiach.
Algoritmy strojového učenia
Ak sa chce niekto venovať kariére v oblasti strojového učenia, mal by byť oboznámený so štandardnými implementáciami algoritmov strojového učenia. Tieto algoritmy, ktoré sú široko dostupné prostredníctvom knižníc / balíkov / API, sú jednou z najoddeliteľnejších častí strojového učenia.
Dátové štruktúry
Ďalšou sadou zručností, ktorú musíte absolvovať na ceste stať sa inžinierom strojového učenia, sú „dátové štruktúry“. Profesionáli v oblasti strojového učenia by mali počas celej svojej kariéry pracovať na riešení problémov v reálnom svete, preto by mali mať dôkladné znalosti o koncepciách dátových štruktúr (stohy, fronty, stromy, grafy, zápis veľkých písmen, vyhľadávanie, triedenie). , atď.).
Analýza a návrh systému
Aký by bol typický výstup inžiniera strojového učenia? Na konci dňa je dodávkou inžiniera strojového učenia samozrejme softvér. To je dôvod, prečo sú pre sľubnú kariéru v strojovom učení nevyhnutné hlboké znalosti koncepcií softvérového inžinierstva a návrhu systému.
Profily pracovných úloh strojového učenia
Aký typ pracovného profilu by ste mali začať hľadať, keď získate správne zručnosti v oblasti strojového učenia? Pozrime sa bližšie na niektoré z pracovných rolí strojového učenia, ktoré sú najžiadanejšie.
Inžinier strojového učenia
Jedným z najvyhľadávanejších pracovných profilov v oblasti strojového učenia je inžinier strojového učenia. Inžinier strojového učenia je zodpovedný za návrh a implementáciu algoritmov strojového učenia, aby pomohol dešifrovať zmysluplné vzory z obrovského množstva údajov.
Vedec dát
Hlavnou úlohou Data Scientist je zhromažďovať, analyzovať a interpretovať veľké množstvo neštruktúrovaných údajov pomocou strojového učenia a prediktívnej analýzy s cieľom získať prehľad a pomôcť navrhnúť budúce stratégie. Šanca na zamestnanie ako vedca v oblasti dát sa zvyšuje, ak má niekto dobrú praktickú skúsenosť s prácou so strojovým učením, technológiou Big Data a analytickými nástrojmi.
Analytik údajov
Analytik údajov dáva hodnotu svojej organizácii tak, že najskôr získa informácie o konkrétnej téme, potom ich interpretuje a analyzuje a nakoniec svoje zistenia prezentuje v komplexných správach. Svoje zručnosti a nástroje používajú na vykonávanie konkurenčných analýz a identifikáciu trendov. Analytici dát majú silné základy v odbore kalkul, ekonomika, štatistika, strojové učenie a programovanie.
Dátový architekt
Jeden z najžiadanejších odborníkov na strojové učenie v súčasnosti, dátový architekt, sa stará o ekosystém veľkých dát v organizáciách. Vyvíjajú, konštruujú, testujú audržiavať vysoko škálovateľné systémy správy údajov pomocou algoritmov strojového učenia. Po zhromaždení údajov a hromadnom spracovaní ich prostredníctvom API odošlú na analýzu dátovému vedcovi.
Strojové učenie Pracovné miesta Plat
Svet sa uberá smerom k AI pri takmer všetkých druhoch rozhodovania, a to tak začínajúcim podnikateľom, ako aj veľkým technologickým gigantom, ktoré ponúkajú lukratívne platy pracovným miestam strojového učenia na požiadanie, ako sú ML Engineers, Data Scientist atď.
java je vs má a
Pokiaľ ide o odmenu za pracovnú pozíciu Data Scientist, na všetkých úrovniach skúseností a zručností je stredná mzda Data Scientist with Machine Learning Skills v Indii okolo 9 lac a zatiaľ čo v USA je to okolo 92 000 dolárov.
Nasledujúce grafy z Payscale.com to znázorňujú:
Na druhej strane, ak hovoríme o pracovnej pozícii strojného učiteľa, stredný plat strojného učiteľa v Indii je na všetkých úrovniach skúseností a zručností okolo 7 lac, zatiaľ čo v USA je okolo 1 12 000 dolárov.
Nasledujúce grafy z Payscale.com to znázorňujú:
Budúci rozsah strojového učenia
Budúcnosť strojového učenia vyzerá sľubne, pretože skupina kvalifikovaných talentov pre technikov strojového učenia ešte nestačí na uspokojenie rastúceho dopytu po vyškolených profesionáloch. Správa popredného online pracovného portálu „Skutočne“ hovorí, že od začiatku roka 2018 bol dopyt zamestnávateľov po zručnostiach v oblasti AI a ML konzistentný s dvojnásobkom ponuky takýchto kvalifikovaných odborníkov.
Výskum spoločnosti MarketsandMarkets navyše uvádza, že do roku 2022 bude rast veľkosti trhu strojového učenia predstavovať 8,81 miliárd USD.
Ako teda vidíte, v tejto oblasti existuje veľa príležitostí, je správny čas na zvýšenie kvalifikácie v strojovom učení. Pripravte sa na získanie certifikácie a práce na vyvrcholeniach skutočného života, aby ste využili príležitosti v oblasti strojového učenia, ktoré vám prídu do cesty.
Týmto sa dostávame na koniec tohto článku o kariére v strojovom učení a budúcom rozsahu. Dúfam, že tento článok bol prenikavý!
Edureka má špeciálne upravené vďaka čomu ovládate techniky, ako je supervidované učenie, nekontrolované učenie a spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.
Máte na nás otázku? Uveďte to prosím v sekcii komentárov v článku „Kariéra strojového učenia a budúci rozsah“ a my sa vám ozveme.