Karrierje van jövedelmező vagy sem? Ha gondolkodik ez a kérdés, gondolja át, mert PwC jelentés azt mondja, hogy a vezetők 31% -a aggódik amiatt, hogy a következő 5 évben nem képes kielégíteni a mesterséges intelligencia iránti keresletet. Ebben a cikkben kiteszem ezt a témát: „Gépi tanulás karrierje és jövője”
A következő mutatókról ebben a cikkben lesz szó,
- Tények és számok
- Alapvető képességkészlet gépi tanulási szakértővé váláshoz
- Gépi tanulási munkaprofilok
- Gépi tanulási munkabér
- Gépi tanulás jövője
Gépi tanulás karrierje és jövője
Tények és számok
Ezen túlmenően, figyelmen kívül hagyva ezeket a problémákat, amelyek szerint az AI / ML folyamatosan és elkerülhetetlenül átveszi a munkaerő nagy szektorait, és tömeges munkanélküliséget eredményez, jelentés a világ vezető kutatási és tanácsadó cégétől, Gartner azt ábrázolja, hogy a mesterséges intelligencia várhatóan közel 2,3 millió munkahely számára nyitja meg az utat 2020-ig.
Az AI-szakemberekre, különösen a gépi tanulás területén, nagyon nagy a kereslet, mivel szinte minden (szoftveren alapuló) startup, valamint egy nagyvállalat olyan embereket akar felvenni, akik ismerik a Gépi tanulás .
Ahhoz, hogy a gépi tanulás hatékony fegyvere lehessen, a Géptanulás hosszú utat tett meg ebben az évtizedben. De szerencsére még mindig messze van a valószínű zenitjétől ésalapos előrelépést várhatunk tőle a közeljövőben is. Tehát, ha Ön egy mesterséges intelligencia-aspiráns, aki munkát szeretne szerezni az iparban, akkor a legjobb alkalom arra, hogy az AI egyik kulcsfontosságú aspektusával, a gépi tanulással elsajátítsa a képességeit.
Alapvető képességkészlet gépi tanulási szakértővé váláshoz
Lehet, hogy hallott a gépi tanulási készségek körüli mítoszokról, miszerint „rossz vagyok a matematikában, ezért nem válhatok gépi tanulási szakembergé”, „a gépi tanuláshoz csak a hardcore kódolók képesek programozni, és nem egy kezdő”, „ Egy majom elme megköveteli, hogy gépi tanulási szakértő legyen ”stb.
hogyan kell telepíteni a php - t az ablakra
Nos, ezek mind igazán mítoszok mert megfelelő odaadással bárki elsajátíthatja a gépi tanulási készségeket. Megfelelő erőfeszítésekkel és odaadással nemcsak gépi mérnök leszel, hanem fontos szerepet fog játszani az utópikus világ létrehozásában is.
Tehát ismerjük meg a gépi tanulás karrierjének kialakításához szükséges alapvető készségeket.
Programozási nyelv
Noha nincs egyetlen gépi tanulásnak szentelt programozási nyelv, a Python a gépi tanulásra képes programozási nyelv jellemzőinek összehasonlításában kiválónak tűnik.
Az adatok betöltése és lejátszása, az adatok vizualizálása, az inputok transzformálása numerikus mátrixgá, sőt értékelés is néhány alapvető feladat, amelyet a gépi tanulás szakértője nap mint nap elvégezne. Nem csoda, hogy a Python képes elvégezni ezeket a nehéz emeléseket helyettünk. Sőt, a Python hatalmas támogatást nyújt a gépi tanulási könyvtárak számára is.
Ezért, ha gépi tanulási szakember akarsz lenni, ' játékváltó lenne, az biztos.
Matematikai készségek
A gépi tanulás hatalmas terület, amely néhány összetett matematikai komponensre épül, mint például a számítás, a lineáris algebra, a statisztika, a valószínűség és az optimalizálás. Ez az oka annak, hogy a gépi tanulás görbéjének felgyorsításához meg kell ismernie ezeket az összetett matematikai készségeket.
Gépi tanulási algoritmusok
Ha valaki a gépi tanulás területén akar karriert folytatni, akkor jól ismernie kell a gépi tanulási algoritmusok standard megvalósításait. Ezek az algoritmusok, amelyek széles körben elérhetőek a könyvtárak / csomagok / API-k révén, a gépi tanulás egyik legösszetevőbb részét képezik.
Adatszerkezetek
Egy másik készség, amelyet a gépi tanulási mérnökként való utazás során meg kell tennie, a „Data Structures”. A gépi tanulás szakembereinek az egész pályafutásuk során a valós problémák megoldása érdekében kell dolgozniuk, ezért alapos ismeretekkel kell rendelkezniük az adatstruktúra fogalmairól (verem, sorok, fák, grafikonok, big-O jelölés, keresés, válogatás) stb.).
Rendszerelemzés és tervezés
Mi lenne a gépi tanulási mérnök tipikus eredménye? Természetesen a nap végén egy gépi tanulási mérnök szállítmánya egy szoftver. Ez az oka annak, hogy a szoftverfejlesztési koncepciók és a rendszertervezés mélyreható ismerete elengedhetetlen az ígéretes gépi tanulási karrierhez.
Gépi tanulási munkaprofilok
Milyen munkaprofilt kezdjen el keresni, ha megszerezte a megfelelő gépi tanulási készséget? Nézzük meg közelebbről a legigényesebb gépi tanulási munkaköröket.
Gépi tanulási mérnök
A gépi tanulás területén az egyik legkeresettebb munkaprofil a gépi tanulási mérnök. A gépi tanulási mérnök feladata a gépi tanulási algoritmusok megtervezése és megvalósítása, amelyek segítenek értelmes minták megfejtésében a rengeteg adatmennyiségből.
c ++ egyesítés rendezési algoritmus
Adattudós
Az Data Scientist fő feladata nagy mennyiségű strukturálatlan adat összegyűjtése, elemzése és értelmezése a gépi tanulás és a prediktív elemzés segítségével, betekintés megszerzése és a jövőbeli stratégiák megtervezése érdekében. Növeli annak esélyét, hogy adattudósnak alkalmazzák, ha valakinek jó gyakorlati tapasztalata van a gépi tanulással, a Big Data technológiával és az analitikai eszközökkel.
Adatelemző
Az adatelemző úgy értékeli szervezetét, hogy először információt szerez egy adott témáról, majd értelmezi és elemzi, végül pedig átfogó jelentésekben ismerteti eredményeit. Képességeiket és eszközeiket versenyszerű elemzésre és a trendek azonosítására használják. Az adatelemzők erős háttérrel rendelkeznek a számítás, a közgazdaságtan, a statisztika, a gépi tanulás és a programozás terén.
Data Architect
Az egyik legigényesebb gépi tanulási szakember ma, az adatépítészek gondoskodnak a szervezetek big data ökoszisztémájáról. Fejlesztenek, építenek, tesztelnek ésa Gépi tanulás algoritmusainak használatával rendkívül skálázható adatkezelési rendszereket tarthat fenn. Az adatok összegyűjtése és a kötegelt feldolgozás után API-n keresztül elemzésre elküldik őket az adatkutatónak.
Gépi tanulási munkabér
A világ szinte mindenfajta döntéshozatalban az AI felé fordul, mind az induló vállalkozások, mind a nagy technológiai óriások jövedelmező fizetést kínálnak az igényes gépi tanulási munkáknak, például az ML mérnököknek, az adatkutatóknak stb.
Ami a Data Scientist munkaköri díjazását illeti, az összes tapasztalati szint és képességkészlet esetében az indiai gépi tanulási készségekkel rendelkező Data Scientist átlagbére 9 lat körül van, míg az Egyesült Államokban körülbelül 92 000 dollár.
A Payscale.com alábbi grafikonjai ezt ábrázolják:
Másrészt, ha a Machine Learning mérnök munkaköréről beszélünk, az indiai Machine Learning mérnök fizetésének mediánja minden tapasztalati szint és készségszint körül 7 lat, míg az Egyesült Államokban kb. 1.12.000 USD.
A Payscale.com alábbi grafikonjai ezt ábrázolják:
Gépi tanulás jövője
A gépi tanulás jövője ígéretesnek tűnik, mivel a gépi tanulás mérnökeinek képzett tehetsége még nem elegendő a képzett szakemberek iránti növekvő igény kielégítésére. A vezető online állásportál, az „Indeed” jelentése szerint 2018 év eleje óta az AI és az ML készségek iránti munkaadói kereslet az ilyen képzett szakemberek kínálatának kétszerese.
Ezenkívül a MarketsandMarkets kutatásai azt mutatják, hogy 2022-ig a gépi tanulás piacának növekedése 8,81 milliárd USD lesz.
Tehát, amint láthatja, rengeteg lehetőség rejlik ezen a területen, ez a megfelelő alkalom a gépi tanulás fejlesztésére. Készüljön fel azzal, hogy tanúsítvánnyal rendelkezik, és valós életen alapuló projekteken dolgozik, hogy kihasználhassa a gépi tanulás karrierlehetőségeit.
Ezzel ezzel a gépi tanulási karrier és a jövő hatóköre című cikk végére értünk. Remélem, hogy ez a cikk éleslátó volt!
Az Edurekának van egy speciálisan kurátora amellyel jártas lesz az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, például a mély tanulásról, a grafikus modellekről és a megerősítő tanulásról.
Van egy kérdésünk? Kérjük, említse meg a „Gépi tanulás karrierje és jövőbeli hatóköre” cikk megjegyzés-szakaszában, és kapcsolatba lépünk Önnel.