Е кариера в доходоносен или не? Ако този въпрос е в ума ви, тогава преосмислете, защото Доклад на PwC казва, че 31% от ръководителите са притеснени от невъзможността да отговорят на търсенето на умения за изкуствен интелект през следващите 5 години. В тази статия ще изложа тази тема „Кариера на машинното обучение и бъдещ обхват“
Следните указания ще бъдат обсъдени в тази статия,
- Факти и фигури
- Основни умения, зададени да станат експерт по машинно обучение
- Профили на задания за машинно обучение
- Заплата за работни места в машинно обучение
- Бъдещ обхват на машинното обучение
Кариера в машинното обучение и бъдещ обхват
Факти и фигури
Нещо повече, пренебрегвайки всички тези престъпления, че AI / ML непрекъснато и неизбежно ще завладее големи сектори от работната сила и ще доведе до масова безработица, доклад от водещата световна изследователска и консултантска компания, Гартнер показва, че AI се очаква да проправи пътя за близо 2,3 милиона работни места до 2020 година.
Специалистите по изкуствен интелект, особено в областта на машинното обучение, са много търсени, тъй като почти всеки стартъп (базиран на софтуер), както и голямо предприятие, иска да наеме хора, които имат познания по Машинно обучение .
За да бъде ефективно оръжие на масовия бизнес, машинното обучение измина дълъг път през това десетилетие. Но за щастие все още е далеч от вероятния си зенит иможем да очакваме цялостен напредък от него и в близко бъдеще. Така че, ако сте кандидат за изкуствен интелект, който иска да намери работа в индустрията, най-доброто време е да се справите с един от ключовите аспекти на изкуствения интелект, наречен машинно обучение.
Основни умения, зададени да станат експерт по машинно обучение
Може би сте чували за някои митове около уменията за машинно обучение, че „зле съм в математиката, така че не мога да стана професионалист в машинното обучение“, „Само хардкор кодерите могат да правят програмиране за машинно обучение, а не начинаещ“, „ Изисква се ум на ум, за да стане експерт по машинно обучение ”и т.н.
програма за планиране на кръгове в c
Е, всичко това е наистина ли митове защото с подходяща отдаденост всеки може да придобие умения за машинно обучение. С валидни усилия и отдаденост вие не просто ще бъдете инженер по машинно обучение, но и ще играете важна роля в създаването на един утопичен свят.
И така, нека да знаем основните умения за изграждане на кариера в машинното обучение.
Програмен език
Въпреки че няма език за програмиране, посветен само на машинно обучение, при сравняване на характеристиките на всеки език за програмиране, способен да извършва машинно обучение, Python изглежда превъзходен сред тях.
Зареждането и възпроизвеждането на данни, визуализирането на данните, трансформирането на входовете в цифрова матрица и дори оценка, са някои основни задачи, които експертът по машинно обучение би направил ежедневно. Нищо чудно, че Python е способен да направи всички тези тежки повдигания за нас. Освен това Python също има огромна поддръжка за библиотеки за машинно обучение.
Ето защо, ако искате да сте професионалист по машинно обучение, ' със сигурност ще промени играта.
Математически умения
Машинното обучение е огромно поле, изградено върху някои сложни математически компоненти като смятане, линейна алгебра, статистика, вероятност и оптимизация. Това е причината, за да ускорите кривата на обучение на машинното обучение, трябва да имате основни познания за тези сложни математически умения.
Алгоритми за машинно обучение
Ако някой иска да продължи кариера в областта на машинното обучение, той / тя трябва да е добре запознат със стандартните реализации на алгоритмите за машинно обучение. Тези алгоритми, които са широко достъпни чрез библиотеки / пакети / API, са една от най-неразделните части на машинното обучение.
Структури на данни
Друг набор от умения, който трябва да извършите по време на пътуването, за да станете инженер по машинно обучение, е „Структури на данни“. Професионалистите от машинното обучение през цялата си кариера трябва да работят за решаване на реални проблеми, затова те трябва да имат задълбочени познания за концепциите за структурите на данни (стекове, опашки, дървета, графики, големи O-нотации, търсене, сортиране и т.н.).
Анализ и дизайн на системата
Какъв би бил типичният изход на инженер по машинно обучение? Разбира се, в крайна сметка резултатът на инженера по машинно обучение е софтуер. Това е причината, задълбочените познания за концепциите на софтуерното инженерство и системния дизайн са от съществено значение за обещаваща кариера в машинното обучение.
Профили на задания за машинно обучение
Какъв профил на работа трябва да започнете да търсите, след като сте получили правилните умения за машинно обучение? Нека разгледаме по-отблизо някои от най-търсените роли на машинно обучение.
Инженер по машинно обучение
Един от най-търсените профили за работа в областта на машинното обучение е инженерът по машинно обучение. Инженерът по машинно обучение е отговорен за проектирането и внедряването на алгоритми за машинно обучение, за да помогне за дешифрирането на смислени модели от огромни количества данни.
урок за големи данни за начинаещи
Data Scientist
Основната роля на Data Scientist е да събира, анализира и интерпретира големи количества неструктурирани данни, като използва машинно обучение и прогнозен анализ, за да извлече прозрение и да помогне за разработването на бъдещи стратегии. Шансовете за наемане като учен за данни се увеличават, ако някой има добър практически опит в работата с машинно обучение, технология за големи данни и аналитични инструменти.
Анализатор на данни
Анализаторът на данни предоставя стойност на тяхната организация, като първо придобива информация за конкретна тема, след това интерпретира, както и анализира, и накрая представя своите констатации в изчерпателни доклади. Те използват своите умения и инструменти, за да предоставят конкурентен анализ и да идентифицират тенденциите. Анализаторите на данни имат силен опит в смятането, икономиката, статистиката, машинното обучение и програмирането.
Архитект на данни
Един от най-търсените професионалисти в областта на машинното обучение днес, архитектите на данни се грижат за екосистемата за големи данни на организации. Те разработват, конструират, тестват иподдържат силно мащабируеми системи за управление на данни, като използват алгоритми за машинно обучение. След събиране на данни и извършване на групова обработка, те ги изпращат за анализ на учен за данни чрез API.
Заплата за работни места в машинно обучение
Светът се обръща към изкуствен интелект за почти всички видове вземане на решения, както стартиращите, така и големите технологични гиганти предлагат доходоносни заплати за търсени работни места като машинно обучение като ML Engineers, Datalogist и др.
Що се отнася до заплащането за ролята на Data Scientist, при всички нива на опит и набор от умения, средната заплата на Data Scientist с умения за машинно обучение в Индия е около 9 лака, докато в САЩ тя е около 92 000 долара.
По-долу графиките от Payscale.com показват това:
От друга страна, ако говорим за ролята на инженер по машинно обучение, средната заплата на инженера по машинно обучение в Индия за всички нива на опит и набор от умения е около 7 лака, докато в САЩ е около $ 1,12,000.
По-долу графиките от Payscale.com показват това:
Бъдещ обхват на машинното обучение
Бъдещето на машинното обучение изглежда обещаващо, тъй като наборът от квалифицирани таланти за инженери по машинно обучение все още не е достатъчен, за да отговори на нарастващото търсене на обучени специалисти. Доклад от водещия онлайн портал за работа „Наистина“ казва, че от началото на 2018 г. търсенето от работодателите на умения за изкуствен интелект и обучение е двойно по-голямо от предлагането на такива квалифицирани специалисти.
Освен това изследванията на MarketsandMarkets показват, че до 2022 г. ръстът на пазара на машинно обучение ще бъде 8,81 милиарда щатски долара.
Така че, както виждате, в тази област има много възможности, това е подходящият момент за повишаване на уменията в машинното обучение. Подгответе се, като се сертифицирате и работите по проекти от реалния живот, за да се възползвате от възможностите за кариера в машинното обучение, които ви се случват.
Сега, с това, стигнахме до края на тази статия за Кариера на машинно обучение и бъдещ обхват. Надявам се, че тази статия е проницателна!
Edureka има специално подготвен което ще ви накара да владеете техники като контролирано обучение, учене без надзор и обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари в статията „Кариера на машинното обучение и бъдещ обхват“ и ние ще се свържем с вас.