Wie lohnend kann es sein, ein Ingenieur für maschinelles Lernen im Jahr 2022 zu sein?

Maschinelles Lernen (ML) ist in den letzten zehn Jahren exponentiell gewachsen und hat sich zur anspruchsvollsten Technologie für die nächste Generation entwickelt. ML, als eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet, wird verwendet, um Systeme oder Algorithmen zu entwickeln, die zunächst aus Daten lernen, Muster und Konzepte aus diesen Informationen entdecken und dann basierend auf diesen Erkenntnissen planen oder Entscheidungen treffen können.

Heute nutzen Forscher weltweit maschinelles Lernen in ihren Anwendungen in mehreren Branchen, wie Landwirtschaft, Bankwesen, Marketing, Suchmaschinen, Linguistik, medizinische Diagnose usw.

ML ist eine beliebte Karriere des 21. Jahrhunderts mit unbegrenztem Umfang und Potenzial für die nächste Generation, da sich immer mehr Unternehmen auf Daten verlassen, um ihr Wachstum zu skalieren. Machine Learning Engineer ist ein Begriff, der mit einer professionellen Aufbaukarriere in diesem Bereich verbunden ist. Viele Unternehmen verwenden in ihren Stellenbeschreibungen auch Machine Learning Scientists, Software Engineers oder ML-Experten. Laut Glassdoor verdient eine Person, die im Jahr 2022 als Machine Learning Engineer arbeitet , in den USA durchschnittlich 114.000 US-Dollar pro Jahr mit zusätzlichen Vergünstigungen, Boni und mehr.

Maschinelles Lernen hat verschiedene Untergruppen, darunter neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Deep Learning (DL). Viele Branchenvertikale nutzen ML in verschiedenen Aspekten, um ihre Geschäftsaussichten für die Zukunft zu verbessern.

Möglichkeiten neuer ML-Anwendungen

Maschinelles Lernen hat die Büchse der Pandora für Technologien zum Lernen und Erstellen anspruchsvoller Modelle geöffnet. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, die einen erheblichen Einfluss auf unser Leben insgesamt haben können:

1. Stimmungsanalyse

Stimmungs- oder Emotionsanalysen aus ML-basierten Anwendungen helfen dabei, den Ton des Dokuments oder eine Kundenbewertung zu definieren. Diese Anwendung zur Entscheidungsfindung kann den Stil des Kunden erkennen, indem sie seine Bewertung oder ein beliebiges Formular liest und auf der Grundlage seiner Bewertung eine Vorhersage trifft.

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2. Sprachübersetzung

Auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat in den letzten zehn Jahren große Fortschritte beim Aufbau einer Kommunikationsverbindung zwischen der menschlichen Sprache und dem Computer gemacht. Einige der entscheidenden Hürden im NLP sind die Generierung natürlicher Sprache, die Spracherkennung und das Verständnis der Progression der natürlichen Sprache.

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3. Nutzerverhalten und Empfehlungen – Produkte und Filme

ML-basierte Modelle werden auch verwendet, um die sich ändernden Trends und das dem Markt entsprechende Benutzerverhalten zu untersuchen. Produktempfehlungen gehören zu den erfolgreichsten Anwendungen von ML. Jedes Jahr sehen wir neue Designs und Produktänderungen. Diese ML-Modelle lassen das System das Verhalten basierend auf verschiedenen Parametern wie Timing, Stimmung, Saison, Auswahl, Referenz und vielen anderen verstehen.

4. Medizinische Diagnose – Gesundheitswesen

Die medizinische Diagnose gehört zu den vorteilhaftesten Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Darüber hinaus hat ML-AI im Gesundheitswesen ihren Erfolg bei der Definition von Behandlungsprotokollen, der personalisierten Pflege, Überwachung und Entwicklung von Medikamenten bewiesen. Die Vorhersage von Herzinsuffizienz anhand von Untersuchungsberichten und die Erkennung von Mustern aus kardiovaskulären Aufzeichnungen wird im Gesundheitswesen immer beliebter.

Die meisten globalen Unternehmen verwenden maschinelles Lernen in ihrer IT-Architektur in mehreren Aspekten – Pinterest zum Entdecken einzigartiger und ansprechender Inhalte, Yelp für die Kuration von Bildern, neuronale Netzwerke in Google, Baidu Voice-Suche, hochintelligentes CRMS bei Salesforce, E-Commerce-Konvertierung bei Edgecase, kuratierte Timelines bei Twitter, Chatbots bei Facebook, Netflix zum Empfehlen von Filmen, Amazon zum Bewerben von Produkten usw.

Spätestens die Weltgesundheitsorganisation (WHO) und das Massachusetts Institute of Technology (MIT) nutzten ML und KI, um Corona-Ausbrüche zu untersuchen und darauf zu reagieren, um ihr Ausbreitungsverhalten zu verstehen.

Wie hat sich die Nachfrage nach maschinellem Lernen im Jahr 2022 und darüber hinaus erhöht?

Maschinelles Lernen entwickelt sich ständig weiter, da Unternehmen jetzt auf Daten und Algorithmen umsteigen, um Informationen zu untersuchen. Diese Studienmodelle sind von hoher Aussagekraft und geben Aufschluss über entscheidende Faktoren des Unternehmenswachstums. Der weltweite Markt für maschinelles Lernen (ML) wird von seiner Prognose von 8,43 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 bis 2027 mit einer alarmierenden Rate von 39,2 % (CAGR) auf 117,19 Milliarden US-Dollar steigen.

Größe und Wachstum des Marktes für maschinelles Lernen: Quelle

Machine Learning eröffnet viele Karrierewege für Data Science, Künstliche Intelligenz, Datenarchitekten, Cloud Computing, Machine Learning as a Service (MLaaS), Big Data und Top-Führungskräfte in Organisationen. Mit dem schnellen Fortschritt des Deep Learning in der Industrie erweitern mehrere globale Unternehmen ihren Umfang mit ML- und Datenanalyse-basierten Lösungen.

Einige der führenden MNCs für ML sind IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu und mehr.

Anwendungen im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und in der E-Commerce-Branche

Heute ist maschinelles Lernen in mehr als 100 Branchen integriert, Tendenz steigend. Diese Aspekte berühren unser Leben täglich und erleichtern unsere Entscheidungsfähigkeit. Und mit kontinuierlicher Forschung wird dieser ML-Trend weiter verfeinert, um anspruchsvollere Modelle für die Zukunft zu bauen.

Globaler Marktanteil des maschinellen Lernens nach Branche im Jahr 2019

Quelle

1. Einzelhandel

Der Einsatz von Machine-Learning-Technologie hat im Einzelhandel in den letzten Jahren stark zugenommen. Die heutigen Online-Plattformen haben eine unglaubliche Benutzererfahrung mit Empfehlungsmaschinen, um ihren Produkten oder Dienstleistungen mehr Sichtbarkeit zu verleihen. Die visuelle Suche fügt mehr Glaubwürdigkeit hinzu, um die gewünschten Ergebnisse einfacher zu erreichen. Benutzer können das Bild nahtlos hochladen, um ihr genaues Produkt zu finden, z. B. Google Lens und Bildsuche, Pinterest Lens Your Look usw.

Da moderne Volkswirtschaften das Benutzerverhalten ändern, helfen maschinelle Lernalgorithmen Unternehmen bei Preisstrategien, Rabatten und verschiedenen Kostenoptimierungstechniken. ML-geführte Systeme haben einen unglaublichen Erfolg bei der Vorhersage des Kundenverhaltens gezeigt und ihnen relevante Angebote gemacht, um mehr Geschäftskonversionen zu erzielen.

2. Gesundheitswesen

Maschinelles Lernen hat in der Gesundheitsbranche bemerkenswerte Erfolge gezeigt. Die digitale Aufzeichnung auf intelligenten Geräten hilft Medizinern, ihre Fähigkeiten zu optimieren, Entscheidungen zu standardisieren und Krebselemente im menschlichen Körper genauer und schneller zu diagnostizieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. In Gesundheitssystemen sind verschiedene Daten- und Analysemodelle entstanden, die für mehr Zuverlässigkeit und Vertrauen sorgen.

Insgesamt haben ML-basierte Algorithmen eine enorme Rolle bei der Bewertung der Behandlung von Krankheiten und der Festlegung ihrer Protokolle mit langfristiger Planung gespielt; Mehrere Vorteile haben sich aus der Verwendung der ML-AI-Kombination ergeben, einschließlich kürzerer Krankenhausaufenthalte, Vorhersage chronischer Krankheiten, niedrigerer Sterblichkeitsrate, Analyse von Nichterscheinen, geringerer Wiederaufnahme, wahrscheinlicher Komplikationen von Erkrankungen und so weiter.

3. E-Commerce-Branchen

Personalisierung ist einer der Hauptvorteile, die sich aus der Integration von maschinellem Lernen ergeben haben. Hier sind die wesentlichen Rollen, an denen Machine Learning in Bezug auf E-Commerce-Branchen beteiligt ist:

1. Optimierung der Websuche mit intelligenten Ergebnissen mit einzigartigen Indikatoren.
2. Erkennung von Betrug aus Hunderten und Tausenden von Transaktionen, die jeden Tag stattfinden.
3. Produktempfehlungen basierend auf vergangenen Kundenaktivitäten und Browsing-Aktivitäten.
4. Spezifische Zielkampagnen mit Zeit, Ort, Ausgabeverhalten der Benutzer.
5. Erstellen Sie ausgeklügelte Preisstrategien, um mehr Konversion zu erzielen
6. Der Kundensupport mit Chatbots hat ein unglaubliches Niveau erreicht.
7. Sorgen Sie mit Omnichannel-Planung und -Strategie für ein reibungsloses Gleichgewicht zwischen Nachfrage und Angebot.

Gründe für die Wahl des maschinellen Lernens im Jahr 2022 als Karriere

Obwohl ML eine steile Lernkurve und kontinuierliche Verbesserung erfordert, begleitet von einer Fülle von Fähigkeiten und Bildung, ist es heute ein lukratives Angebot für die jüngere Generation. Fachleute, die als ML-Ingenieure arbeiten, erzielen enorme Einnahmen.

Hier sind die Hauptgründe, sich 2022 für Machine Learning Engineer zu entscheiden und eine Chance auf eine glänzende Zukunft zu haben:

1. Einwandfreie Berufswahl und Wachstumschancen bei mehreren Unternehmen, die ML nutzen, um ihren Spielraum für die Zukunft zu erweitern.
2. Maschinelles Lernen wird zusammen mit Data Science und künstlicher Intelligenz (KI) als die Zukunftstechnologie angesehen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben wird.
3. Fachleute können ihr Potenzial mit einer Karriere im ML verdienen.
4. Jede Branche nutzt jetzt Daten, um Strategien zu entwickeln und für die Zukunft zu planen. Mit maschinellem Lernen können Sie reale Herausforderungen lösen und
5. ML ist eine kontinuierliche Lernkurve mit neuen Möglichkeiten für einzigartige Branchenvertikalen.

Fazit

Insgesamt ist Machine Learning im Jahr 2022 eine der lohnendsten Karrieren mit unübertroffenem Potenzial. Unternehmen sind heute bestrebt, sich einen Wettbewerbsvorteil für die Zukunft zu verschaffen. ML mit Deep Learning, Data Analytics und Artificial Advantage sind Säulen der nächsten Generation. Wenn Sie also die Führungskräfte von morgen sein wollen, dann ist maschinelles Lernen Ihre Wahl.

Selbst die aktuelle COVID-Pandemie, die nur einmal im Leben vorkommt, hat wenig Einfluss auf die Nachfrage nach Karrieremöglichkeiten im Bereich maschinelles Lernen. Die Jobs als Machine Learning Engineer im Jahr 2022 vervielfachen sich, da die Industrie ihren Fokus auf diese unglaubliche Technologie verlagert, die für die futuristischen Herausforderungen bereit ist. Da maschinelles Lernen ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz ist, können Sie davon ausgehen, dass ML neue Möglichkeiten eröffnet und Forschungsbereiche auf skalierbare Höhen erweitert.

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