¿Cómo puede ser gratificante ser un ingeniero de aprendizaje automático en 2022?

Machine Learning (ML) ha crecido exponencialmente en la última década para convertirse en la tecnología más exigente para la próxima generación. ML, tomado como un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA), se utiliza para desarrollar sistemas o algoritmos que pueden aprender primero de los datos, descubrir patrones y conceptos a partir de esta información y luego planificar o tomar decisiones basadas en estos aprendizajes.

Hoy en día, los investigadores de todo el mundo utilizan el aprendizaje automático en sus aplicaciones en varias verticales, como la agricultura, la banca, el marketing, los motores de búsqueda, la lingüística, el diagnóstico médico, etc.

ML es una carrera popular del siglo XXI con alcance y potencial ilimitados para la próxima generación a medida que más y más organizaciones confían en los datos para escalar su crecimiento. Ingeniero de aprendizaje automático es un término asociado con una carrera de construcción profesional en este campo. Muchas empresas también utilizan científicos de aprendizaje automático, ingenieros de software o expertos en aprendizaje automático en sus descripciones de trabajo. Según Glassdoor , una persona que trabaje como ingeniero de aprendizaje automático en 2022 ganará un promedio de $114 000 por año en los EE. UU. con beneficios adicionales, bonificaciones y más.

El aprendizaje automático tiene diferentes subconjuntos, incluidas las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo (DL). Muchas verticales de la industria están aprovechando ML en varios aspectos para mejorar sus perspectivas comerciales para el futuro.

Posibilidades de Nuevas Aplicaciones ML

Machine Learning ha abierto la caja de Pandora para que las tecnologías aprendan y construyan modelos sofisticados. Estas son algunas de las principales posibilidades que pueden tener un impacto significativo en nuestra vida por completo:

1. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimientos o emociones de las aplicaciones basadas en ML ayudará a definir el tono del documento o la reseña de un cliente. Esta aplicación de toma de decisiones tendrá la capacidad de darse cuenta del estilo del cliente al leer su reseña o cualquier formulario y dar predicciones basadas en su evaluación.

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2. Traducción de idiomas

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) también ha progresado rápidamente en la última década en la construcción de un vínculo de comunicación entre el lenguaje humano y la computadora. Algunos de los obstáculos cruciales en la PNL son la generación del lenguaje natural, el reconocimiento del habla y la comprensión de la progresión del lenguaje natural.

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3. Comportamiento del usuario y recomendaciones: productos y películas

Los modelos basados ​​en ML también se utilizan para estudiar las tendencias cambiantes y el comportamiento de los usuarios correspondientes al mercado. La recomendación de productos se encuentra entre las aplicaciones más exitosas de ML. Cada año, vemos nuevos diseños y cambios en los productos. Estos modelos de ML hacen que el sistema comprenda el comportamiento en función de diferentes parámetros, como el tiempo, el estado de ánimo, la estacionalidad, la elección, la referencia y muchos otros.

4. Diagnóstico médico—Cuidado de la salud

El diagnóstico médico se encuentra entre las posibilidades más ventajosas para el aprendizaje automático. Además, ML-AI en atención médica ha demostrado su éxito en la definición de protocolos de tratamiento, atención personalizada, monitoreo y desarrollo de medicamentos. La predicción de la insuficiencia cardíaca a partir de los informes de los exámenes y el descubrimiento de patrones a partir de los registros cardiovasculares está ganando popularidad en la atención médica.

La mayoría de las empresas globales están utilizando Machine Learning en su arquitectura de TI en varios aspectos: Pinterest para descubrir contenido único y atractivo, Yelp para curación de imágenes, red neuronal en Google, búsqueda por voz de Baidu, CRMS altamente inteligente en Salesforce, conversión de comercio electrónico en Edgecase, líneas de tiempo seleccionadas en Twitter, Chatbots en Facebook, Netflix para recomendar películas, Amazon para promocionar productos, etc.

A más tardar, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) utilizaron ML e IA para estudiar y responder a los brotes de Corona para comprender su comportamiento de propagación.

¿Cómo ha aumentado la demanda de aprendizaje automático en 2022 y más allá?

El aprendizaje automático evoluciona continuamente a medida que las empresas ahora se están desplazando hacia datos y algoritmos para estudiar la información. Estos modelos de estudio son muy significativos y arrojan información sobre factores cruciales en el crecimiento empresarial. El mercado global de aprendizaje automático (ML), desde su proyección de US$ 8,43 mil millones en 2019, aumentará a una tasa alarmante del 39,2% (CAGR) a US$ 117,19 mil millones para 2027.

Tamaño y crecimiento del mercado de aprendizaje automático: fuente

El aprendizaje automático abre muchos caminos profesionales para la ciencia de datos, la inteligencia artificial, el arquitecto de datos, la computación en la nube, el aprendizaje automático como servicio (MLaaS), los grandes datos y los altos ejecutivos de las organizaciones. Con el rápido progreso del aprendizaje profundo en las industrias, varias compañías globales están ampliando su alcance con soluciones impulsadas por ML y análisis de datos.

Algunas de las principales MNC para ML incluyen IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu y más.

Aplicaciones en industrias minoristas, de atención médica y de comercio electrónico

Hoy, Machine Learning se ha integrado en más de 100 industrias y contando. Estos aspectos tocan nuestra vida cotidiana y facilitan nuestra capacidad de toma de decisiones. Y con la investigación continua, esta tendencia de ML se perfeccionará aún más para crear modelos más sofisticados para el futuro.

Cuota de mercado global de aprendizaje automático por industria en 2019

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1. Venta al por menor

El uso de la tecnología de Machine Learning ha aumentado significativamente en la industria minorista en los últimos años. Las plataformas en línea de hoy tienen una experiencia de usuario increíble con motores de recomendación para agregar más visibilidad a sus productos o servicios. La búsqueda visual agrega más credibilidad para alcanzar los resultados deseados más fácilmente. Los usuarios pueden cargar la imagen sin problemas para encontrar su producto exacto, como Google Lens y la búsqueda de imágenes, Pinterest Lens Your Look, etc.

Con las economías modernas cambiando el comportamiento de los usuarios, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las empresas en las estrategias de precios, ofreciendo descuentos y varias técnicas de optimización de costos. Los sistemas dirigidos por ML han demostrado un éxito increíble al predecir el comportamiento de los clientes y ofrecerles ofertas relevantes para obtener más conversiones comerciales.

2. Salud

El aprendizaje automático ha demostrado un éxito notable en la industria de la salud. La grabación digital en dispositivos inteligentes ayuda a los profesionales médicos a optimizar su competencia, estandarizar decisiones y diagnosticar elementos cancerosos en el cuerpo humano con mayor precisión y rapidez para obtener los resultados deseados. Han surgido varios modelos de datos y análisis en los sistemas de atención médica que agregan más confiabilidad y confianza.

En general, los algoritmos basados ​​en ML han jugado un papel tremendo en la evaluación del tratamiento de enfermedades y el establecimiento de sus protocolos con una planificación a largo plazo; Se han obtenido varios beneficios del uso de la combinación ML-IA, incluida una menor estancia hospitalaria, la predicción de enfermedades crónicas, una tasa de mortalidad más baja, el análisis de ausencias, reingresos más bajos, probable complicación de las condiciones, etc.

3. Industrias de comercio electrónico

La personalización es uno de los principales beneficios que ha surgido con la integración de Machine Learning. Estos son los roles esenciales en los que Machine Learning está involucrado en las industrias de comercio electrónico:

1. Optimización de la búsqueda web con resultados inteligentes con indicadores únicos.
2. Detectar el fraude de cientos y miles de transacciones que tienen lugar todos los días.
3. Recomendaciones de productos basadas en las actividades históricas y de navegación del cliente.
4. Campañas de objetivos específicos con tiempo, ubicación, comportamiento de gasto del usuario.
5. Creación de estrategias de precios sofisticadas para obtener más conversiones
6. La atención al cliente con chatbots ha alcanzado un nivel increíble.
7. Mantener un equilibrio fluido entre la oferta y la demanda con la planificación y la estrategia omnicanal.

Razones para elegir el aprendizaje automático en 2022 como carrera

Aunque ML requiere una curva de aprendizaje empinada y una mejora continua, acompañada de una gran cantidad de habilidades y educación, es una oferta lucrativa para la generación más joven de hoy. Los profesionales que trabajan como ingenieros de ML obtienen grandes ganancias.

Estas son las principales razones para elegir Machine Learning Engineer en 2022 y tener la oportunidad de tener un futuro brillante por delante:

1. Opciones de carrera impecables y oportunidades de crecimiento con varios negocios, aprovechando ML para mejorar su alcance para el futuro.
2. El aprendizaje automático, junto con la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA), se considera la tecnología del futuro que impulsará el crecimiento empresarial.
3. Los profesionales pueden ganar su potencial con una carrera en ML.
4. Todas las industrias ahora están aprovechando los datos para ayudarlos a construir estrategias y planificar para el futuro. Con Machine Learning, puede resolver desafíos de la vida real y
5. ML es una curva de aprendizaje continuo con nuevas oportunidades que vienen para verticales de la industria más únicos.

Conclusión

En general, Machine Learning en 2022 es una de las carreras más gratificantes con un potencial inigualable. Las empresas de hoy están avanzando hacia la obtención de una ventaja competitiva para el futuro. ML con aprendizaje profundo, análisis de datos y ventaja artificial son pilares de la próxima generación. Entonces, si quiere ser el líder del mañana, entonces el aprendizaje automático es su elección para estar en uno.

Incluso la actual situación de pandemia de COVID, única en la vida, tiene poco impacto en la demanda de oportunidades profesionales en Machine Learning. Los trabajos de ingeniero de aprendizaje automático en 2022 se multiplican, y las industrias cambian su enfoque hacia esta increíble tecnología lista para los desafíos futuristas. Dado que Machine Learning es una parte esencial de la inteligencia artificial, puede esperar que ML brinde nuevas oportunidades y amplíe las áreas de investigación a alturas escalables.

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