Wie lange dauert es, maschinelles Lernen zu lernen?

In der heutigen disruptiven Atmosphäre hat ein analytischer Ansatz zur Entscheidungsfindung Unternehmen auf der ganzen Welt dabei geholfen, Wachstum und Skalierbarkeit anzustreben. Da aufgrund dieser wesentlichen Veränderung zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten geschaffen werden, wird maschinelles Lernen schnell zu einem der unverzichtbarsten Werkzeuge, um Geschäftsziele zu erreichen. Die Marktgröße für maschinelles Lernen ist exponentiell gewachsen und wird voraussichtlich bis 2022 8,81 Milliarden USD erreichen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44,1 %.

ML ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der die Programmierung für jeden Schritt eliminiert. Da ML die Datenanalyse basierend auf Algorithmen automatisiert, die keine wiederholte Programmierung erfordern, wird es in vielen Organisationen bevorzugt, um die Arbeit von Datenwissenschaftlern, Statistikern, KI-Ingenieuren usw. zu erleichtern.

Die empfangenen Rohdaten werden von der Maschine leicht in nützliche Informationen umgewandelt, um potenzielle Ergebnisse genau vorherzusagen. Eine große Anzahl von Anwendungen, die Data Mining beinhalten, werden mithilfe von Machine Learning und seinen Algorithmen entwickelt.

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Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit überwachtem oder unüberwachtem Lernen aus verfügbaren Daten und dem Aufbau funktionaler Genauigkeit im Laufe der Zeit befasst.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen trainiert, um Trends oder Muster in großen Datenmengen zu erkennen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern. Es ist ein unglaublich weites Feld, das es fast jeder Branche ermöglicht, die Entwicklung von Computersystemen zu nutzen, um Wachstum und Skalierbarkeit voranzutreiben. Machine Learning verwendet Algorithmen und Modelle, die auf Statistiken basieren. Diese bilden die Grundlage für das Extrahieren genauer Informationen aus verfügbaren Daten.

Es gibt drei Arten von Lernalgorithmen:

1. Überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen: Diese werden verwendet, um prädiktive Analysen durchzuführen, indem Muster in Datenpunkt-Wertbezeichnungen identifiziert werden.

2. Unsupervised Machine Learning Algorithms: Hier haben wir Daten in Form von Clustern. Diese organisierten Daten ermöglichen die Analyse komplexer Datenstrukturen.

3. Reinforcement Machine Learning Algorithms: In diesem Algorithmus wählen wir Aktionen basierend auf Datenpunkten aus.

Ein Ingenieur mit Erfahrung im maschinellen Lernen ist in der Lage, Anwendungen zu programmieren, die nützliche Informationen aus beliebigen Daten abrufen können.

Wie lange dauert es, maschinelles Lernen zu lernen?

Nachdem wir einen Einblick in die lukrativen Perspektiven des maschinellen Lernens als Disziplin erhalten haben, werden wir nun ermitteln, wie lange es dauert, das maschinelle Lernen zu beherrschen.

Machine-Learning-Kurse variieren in einem Zeitraum von 6 Monaten bis 18 Monaten. Der Lehrplan variiert jedoch mit der Art des Abschlusses oder der Zertifizierung, für die Sie sich entscheiden.

Durch 6-monatige Kurse können Sie sich ausreichende Kenntnisse über maschinelles Lernen aneignen, die Ihnen den Zugang zu Einstiegspositionen bei Top-Unternehmen ermöglichen. Sie gewinnen Klarheit in Bezug auf die Grundlagen von Machine Learning, Python, SQL und werden in andere Konzepte wie NLP, Deep Learning, Datenanalyse etc. eingeführt.

Mehr ist jedoch immer weniger, wenn Sie ein dynamisches Feld wie maschinelles Lernen verfolgen, das sich positiv auf Bildung, Finanzen, Informatik, Lieferkette und eine Vielzahl anderer Branchen ausgewirkt hat. Und um in Ihrer Karriere weiter voranzukommen und ein höheres Profil in diesem Bereich anzustreben, benötigen Sie umfangreiches Fachwissen und praktische Erfahrung.

Karriere im maschinellen Lernen

Das Aufkommen der Digitalisierung war in fast allen Bereichen revolutionär. Diese radikale Veränderung hat eine neue Welle von Softwareentwicklern hervorgebracht, die geneigt sind, ML und KI zu verfolgen, um in ihrer Karriere voranzukommen. Glücklicherweise gibt es einen lohnenden Karriereweg für Software-Experten mit Expertise im maschinellen Lernen:

Hier sind die beliebten Karriereoptionen, die Sie nach Abschluss eines Machine Learning-Kurses in Betracht ziehen können:

1. Big-Data-Ingenieur

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹808.000/Jahr

Ein Big Data Engineer ist für die Pflege der Big Data einer Organisation verantwortlich. In dieser Zeit, in der jede Arbeit von Daten abhängt, werden Daten in der Cloud gespeichert. Es muss von jemandem verwaltet werden, damit es bei Bedarf abgerufen werden kann. Diese Arbeit wird von einem Big-Data-Ingenieur erledigt, und maschinelles Lernen spielt eine wichtige Rolle, da die zum Abrufen von Daten verwendeten Algorithmen durch ML gelernt werden.

2. Business Intelligence-Entwickler

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹514.000/Jahr

Zusammen mit Geschäftssinn können Sie maschinelles Lernen erlernen, um Ihre Exzellenz im Umgang mit einem Geschäft zu verbessern. Dieser Zusammenfluss ist unerlässlich, um Daten so zu verwalten und zu regulieren, dass die Gewinne eines Unternehmens steigen.

3. KI-Datenanalyst

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹1320.000/Jahr

Data Mining, Dateninterpretation und Datenbereinigung sind einige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein KI-Datenanalyst zu sein. Neben guten Kenntnissen in Mathematik und Informatik ist ML eine weitere Voraussetzung, um Daten richtig interpretieren zu können.

4. Produktmanager

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹1407K /Jahr

In allen Bereichen besteht ein Bedarf an Produktmanagern, der dieses Profil sehr begehrt macht. Es kann eine produktorientierte Branche oder eine dienstleistungsorientierte Branche sein. Als Produktmanager müssen Sie Daten sammeln und interpretieren. Um Daten zu interpretieren, ist Fachwissen im maschinellen Lernen erforderlich, um die Funktionalität einer Organisation zu verbessern.

5. Forschungswissenschaftler

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹702.000/Jahr

Wenn Sie neugierig sind und zur Forschung neigen, wird das Betreiben von maschinellem Lernen Ihre Fähigkeiten stärken und verbessern. Ein Hintergrund im maschinellen Lernen kann Ihnen eine einflussreiche Position in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung einer Organisation einbringen.

6. Ingenieur für maschinelles Lernen

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹686.000/Jahr

Wenn Sie Big Data verwalten und mit Vorhersagemodellen arbeiten können, ist dies das richtige Profil für Sie. Machine Learning Engineers sind ständig in Bereichen gefragt, die unter anderem prädiktionsbasierte Modelle für Bildgebung, Spracherkennung und Cybersicherheit erfordern.

7. Datenwissenschaftler

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹817.000/Jahr

Fachwissen im maschinellen Lernen sowie Kompetenz in mehreren Programmiersprachen können Ihre Fähigkeiten zur Vorhersage von Mustern in großen Datenmengen verbessern. Es ist eine Aufgabe von Datenwissenschaftlern, Kaufmuster, Kaufgewohnheiten usw. von Verbrauchern vorherzusagen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, datengesteuerte, intelligente Entscheidungen zu treffen, um Conversions und Verkäufe zu steigern.

8. KI-Ingenieur

Durchschnittliches Grundgehalt: ₹839.000/Jahr

KI-Ingenieure sind Problemlöser, die Algorithmen des maschinellen Lernens zusammen mit dem neuronalen Netzwerk verwenden, um KI-Modelle zu entwickeln, die die Daten korrekt vorhersagen können.

Fähigkeiten benötigt

Maschinelles Lernen ist ein eher logisches Fach und gehört zum Curriculum von Informatik-Studiengängen. Auch wenn akademische Projekte fundiertes Wissen über die Praxis vermitteln können, erfordert es beim maschinellen Lernen Ausdauer und umfangreiches Lernen, um das Thema zu meistern.

Dies ist möglich durch Online-Kurse oder einen spezialisierten Kurs, der unter anderem durch andere Disziplinen wie künstliche Intelligenz und den Lebenszyklus der Softwareentwicklung ergänzt wird.

Zu den Qualifikationen und Fähigkeiten gehören:

• Grundlegende Computerkenntnisse
• Programmiersprachen wie C, C++, Python und Java
• Datenmodellierung
• Datenauswertung
• Grundlagen der Softwaretechnik
• Wahrnehmung von Daten und Statistiken
• Mathematische Fähigkeiten

Abgesehen von diesen technischen Fähigkeiten sind hier einige immaterielle Fähigkeiten, die für den Erfolg in diesem Bereich von größter Bedeutung sind.

• Problemlösende Fähigkeiten
• Analytische Kapazitäten
• Logisches Denkvermögen

Zukünftiger Umfang des maschinellen Lernens

Da Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Grundlage ihrer Geschäftstätigkeit einsetzen, um die Effizienz und das Tempo zu steigern, verspricht die Zukunft eine noch größere Zunahme der Beschäftigungsmöglichkeiten in diesem Bereich. Laut Gartner wurden weltweit bereits 2,3 Millionen Arbeitsplätze geschaffen, und bis 2025 wird es satte 2 Millionen neue Beschäftigungsmöglichkeiten für Anwärter geben.

Damit sind wir am Ende des Artikels angelangt. Für weitere Informationen zu Konzepten des maschinellen Lernens wenden Sie sich über das Programm „Master of Science in Machine Learning & AI“ von upGrad an die Spitzenfakultät des IIIT Bangalore und der Liverpool John Moores University.