Је ли каријера у уносан или не? Ако вам је ово питање на уму, онда размислите, јер Извештај ПвЦ каже да је 31% руководилаца забринуто због немогућности да задовоље потражњу за вештинама вештачке интелигенције у наредних 5 година. У овом чланку ћу изнети ову тему „Каријера машинског учења и будући обим“
У овом чланку ће бити речи о следећим упутама,
- Чињенице и бројке
- Основне вештине постављене да постану стручњак за машинско учење
- Профили посла за машинско учење
- Плата послова за машинско учење
- Будуће досеге машинског учења
Каријера машинског учења и будући обим
Чињенице и бројке
Штавише, занемарујући све ове пропусте да ће АИ / МЛ стално и неизбежно заузимати велике секторе радне снаге и доносити масовну незапосленост, извештај водеће светске истраживачке и саветодавне компаније, Гартнер приказује да се од АИ очекује да отвори пут за близу 2,3 милиона радних места до 2020. године.
Стручњаци за интелигенцију, посебно у пољу машинског учења, веома су тражени, јер скоро сваки стартуп (заснован на софтверу), као и велико предузеће, жели да запосли људе који имају знање о Машинско учење .
Да би било ефикасно оружје редовног пословања, машинско учење је прешло дуг пут кроз ову деценију. Али на срећу, још увек је далеко од свог вероватног зенита иод ње можемо очекивати темељни напредак и у блиској будућности. Дакле, ако сте кандидат за АИ који жели да запосли посао у индустрији, најбоље је време да се вештите са једним од кључних аспеката АИ, названим машинско учење.
Основне вештине постављене да постану стручњак за машинско учење
Можда сте чули за неке митове око вештина машинског учења да „Лош сам у математици, па не могу да постанем професионалац машинског учења“, „Програмирање за машинско учење могу да раде само хардцоре програмери, а не почетник“, „ За то је потребан штребер да постане стручњак за машинско учење “итд.
Па, све су то стварно митови јер уз одговарајућу посвећеност свако може стећи вештине машинског учења. Уз ваљане напоре и преданост, не само да ћете бити инжењер машинског учења, већ ћете играти важну улогу у стварању утопијског света.
Дакле, хајде да знамо основне вештине за изградњу каријере у машинском учењу.
Програмски језик
Иако не постоји програмски језик посвећен само машинском учењу, у поређењу карактеристика сваког програмског језика способног за машинско учење, Питхон изгледа супериорно међу њима.
Учитавање и играње података, визуализација података, претварање уноса у нумеричку матрицу, па чак и процена, неки су основни задаци које би стручњак за машинско учење свакодневно радио. Није ни чудо, Питхон је способан да уради све тешке дизања за нас. Штавише, Питхон такође има огромну подршку за библиотеке машинског учења.
Зато, ако желите да будете професионалац машинског учења, ' би сигурно променило игру.
Математичке вештине
Машинско учење је огромно поље изграђено на неким сложеним математичким компонентама као што су рачун, линеарна алгебра, статистика, вероватноћа и оптимизација. То је разлог, да бисте убрзали криву учења машинског учења, морате да имате основно знање о овим сложеним математичким вештинама.
ц ++ гото изјава
Алгоритми машинског учења
Ако неко жели да настави каријеру у пољу машинског учења, требало би да буде добро упознат са стандардним применама алгоритама машинског учења. Ови алгоритми, који су широко доступни кроз библиотеке / пакете / АПИ-је, један су од најкомплетнијих делова машинског учења.
Структуре података
Још један скуп вештина који морате провести на путу да бисте постали инжењер машинског учења је „Структуре података“. Стручњаци за машинско учење у целој својој каријери требало би да раде на решавању проблема из стварног света, зато би требали да имају детаљно знање о концептима структура података (хрпе, редови, стабла, графикони, велика О ознака, претрага, сортирање итд.).
Анализа и дизајн система
Шта би био типичан резултат инжењера машинског учења? Наравно, на крају дана, испорука инжењера машинског учења је софтвер. То је разлог, детаљно познавање концепата софтверског инжењерства и дизајна система од суштинског је значаја за обећавајућу каријеру у машинском учењу.
Профили посла за машинско учење
Какав профил посла треба да почнете да тражите када стекнете праве вештине машинског учења? Погледајмо изблиза неке од најтраженијих улога за рад у машинском учењу.
Инжењер машинског учења
Један од најтраженијих профила посла у области машинског учења је инжењер машинског учења. Инжењер машинског учења одговоран је за дизајнирање и примену алгоритама машинског учења који помажу у дешифровању значајних образаца из огромних количина података.
Дата Сциентист
Главна улога Дата Сциентист-а је да прикупља, анализира и тумачи велике количине неструктурираних података користећи машинско учење и предиктивну анализу, да би стекао увид и помогао у дизајнирању будућих стратегија. Шансе за запошљавање као научника за податке повећавају се ако неко има добро практично искуство у раду са машинским учењем, технологијом великих података и аналитичким алатима.
Аналитичар података
Аналитичар података доноси вредност њиховој организацији тако што прво прикупља информације о одређеној теми, а затим их тумачи, као и анализира, и на крају представља своја открића у свеобухватним извештајима. Они користе своје вештине и алате за пружање конкурентске анализе и препознавање трендова. Аналитичари података имају снажну позадину рачуна, економије, статистике, машинског учења и програмирања.
Дата Арцхитецт
Један од најтраженијих стручњака за машинско учење данас, архитекте података брине о организацијама екосистема великих података. Они развијају, конструишу, тестирају иодржавати високо скалабилне системе за управљање подацима користећи алгоритме за машинско учење. Након прикупљања података и групне обраде, шаљу их на анализу научнику података путем АПИ-ја.
Плата послова за машинско учење
Свијет се окреће ка умјетној интелигенцији за готово све врсте доношења одлука, како новооснована предузећа, тако и велики технолошки гиганти, нуде уносне плате за тражене послове машинског учења попут МЛ инжењера, научника података итд.
Што се тиче плата за улогу Дата Сциентист-а, у свим нивоима искуства и скупу вештина, средња зарада Дата Сциентист-а са вештинама машинског учења у Индији износи око 9 лацс-а, док је у САД-у око 92,000 $.
Испод графикони са Паисцале.цом приказују ово:
С друге стране, ако говоримо о улози посла инжењера машинског учења, средња зарада инжењера машинског учења у Индији, за све нивое искуства и скуп вештина је око 7 лацс, док је у САД око $ 1,12,000.
која су ограничења у скл-у
Испод графикони са Паисцале.цом приказују ово:
Будуће досеге машинског учења
Будућност машинског учења изгледа обећавајуће, јер квалификовани кадар за инжењере машинског учења још увек није довољан да задовољи растућу потражњу за обученим професионалцима. Извештај водећег портала за запошљавање на мрежи „Заиста“ каже да је од почетка 2018. године потражња послодаваца за вештинама вештине интелигенције и МЛ била двоструко већа од понуде таквих квалификованих стручњака.
Штавише, истраживање МаркетсандМаркетс показује да ће до 2022. године раст тржишта машинског учења износити 8,81 милијарди УСД.
Дакле, као што видите на овом пољу постоји много прилика, право је време за усавршавање у машинском учењу. Припремите се тако што ћете добити сертификат и радити на стварним главним пројектима како бисте искористили могућности за каријерно машинско учење које вам се нађу на путу.
Сада смо овим дошли до краја овог чланка о каријери машинског учења и будућем обиму. Надам се да је овај чланак био проницљив!
Едурека има посебно курирану то ће вас оспособити за технике попут учења под надзором, учења без надзора и обраде природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.
Имате питање за нас? Молимо вас да га спомињете у одељку за коментаре чланка „Каријера машинског учења и будући обим“ и јавићемо вам се.