En quoi être un ingénieur en apprentissage automatique peut-il être gratifiant en 2022 ?

L'apprentissage automatique (ML) a connu une croissance exponentielle au cours de la dernière décennie pour devenir la technologie la plus exigeante pour la prochaine génération. Le ML, considéré comme un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), est utilisé pour développer des systèmes ou des algorithmes qui peuvent d'abord apprendre des données, découvrir des modèles et des concepts à partir de ces informations, puis planifier ou prendre des décisions en fonction de ces apprentissages.

Aujourd'hui, les chercheurs du monde entier utilisent l'apprentissage automatique dans leurs applications dans plusieurs secteurs verticaux, tels que l'agriculture, la banque, le marketing, les moteurs de recherche, la linguistique, le diagnostic médical, etc.

Le ML est une carrière populaire du 21e siècle avec une portée et un potentiel illimités pour la prochaine génération, car de plus en plus d'organisations s'appuient sur les données pour faire évoluer leur croissance. Machine Learning Engineer est un terme associé à une carrière professionnelle dans ce domaine. De nombreuses entreprises utilisent également des scientifiques en apprentissage automatique, des ingénieurs en logiciel ou des experts en ML dans leurs descriptions de poste. Selon Glassdoor , une personne travaillant comme ingénieur en apprentissage automatique en 2022 gagne en moyenne 114 000 $ par an aux États-Unis avec des avantages supplémentaires, des bonus, etc.

L'apprentissage automatique comprend différents sous-ensembles, notamment les réseaux de neurones, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage en profondeur (DL). De nombreux secteurs verticaux de l'industrie tirent parti du ML sous divers aspects pour améliorer leurs perspectives commerciales pour l'avenir.

Possibilités de nouvelles applications ML

L'apprentissage automatique a ouvert la boîte de Pandore pour les technologies permettant d'apprendre et de créer des modèles sophistiqués. Voici quelques-unes des principales possibilités qui peuvent avoir un impact significatif sur notre vie :

1. Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments ou des émotions à partir d'applications basées sur ML aidera à définir le ton du document ou un avis client. Cette application décisionnelle aura la capacité de réaliser le style du client en lisant son avis ou tout autre formulaire et en donnant une prédiction basée sur son évaluation.

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2. Traduction linguistique

Le traitement du langage naturel (TAL) a également progressé rapidement au cours de la dernière décennie dans la construction d'un lien de communication entre le langage humain et l'ordinateur. Certains des obstacles cruciaux de la PNL sont la génération du langage naturel, la reconnaissance de la parole et la compréhension de la progression du langage naturel.

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3. Comportement de l'utilisateur et recommandations : produits et films

Des modèles basés sur ML sont également utilisés pour étudier les tendances changeantes et le comportement des utilisateurs correspondant au marché. La recommandation de produits fait partie des applications les plus réussies du ML. Chaque année, nous voyons de nouveaux designs et des changements dans les produits. Ces modèles ML permettent au système de comprendre le comportement en fonction de différents paramètres tels que le moment, l'humeur, la saisonnalité, le choix, la référence et bien d'autres.

4. Diagnostic médical—Soins de santé

Le diagnostic médical fait partie des possibilités les plus avantageuses pour le Machine Learning. De plus, ML-AI dans les soins de santé a prouvé son succès dans la définition de protocole de traitement, les soins personnalisés, le suivi et le développement de médicaments. La prédiction de l'insuffisance cardiaque à partir des rapports d'examen et la découverte de modèles à partir des dossiers cardiovasculaires gagnent en popularité dans le domaine de la santé.

La plupart des entreprises mondiales utilisent l'apprentissage automatique dans leur architecture informatique sous plusieurs aspects : Pinterest pour découvrir un contenu unique et engageant, Yelp pour la curation d'images, le réseau de neurones dans Google, la recherche vocale Baidu, le CRMS hautement intelligent chez Salesforce, la conversion du commerce électronique chez Edgecase, chronologies organisées sur Twitter, Chatbots sur Facebook, Netflix pour recommander des films, Amazon pour promouvoir des produits, etc.

Au plus tard, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) et le Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont utilisé le ML et l'IA pour étudier et répondre aux épidémies de Corona afin de comprendre son comportement de propagation.

Comment la demande d'apprentissage automatique en 2022 et au-delà a-t-elle augmenté ?

L'apprentissage automatique est en constante évolution, car les entreprises se tournent désormais vers les données et les algorithmes pour étudier les informations. Ces modèles d'étude sont très significatifs et donnent un aperçu des facteurs cruciaux de la croissance des entreprises. Le marché mondial de l'apprentissage automatique (ML), à partir de sa projection de 8,43 milliards de dollars américains en 2019, augmentera à un taux alarmant de 39,2 % (TCAC) pour atteindre 117,19 milliards de dollars américains d'ici 2027.

Taille et croissance du marché de l'apprentissage automatique: source

L'apprentissage automatique ouvre de nombreuses perspectives de carrière pour la science des données, l'intelligence artificielle, l'architecte de données, le cloud computing, l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), le Big Data et les cadres supérieurs des organisations. Avec les progrès rapides de l'apprentissage en profondeur dans les industries, plusieurs entreprises mondiales élargissent leur portée avec des solutions axées sur le ML et l'analyse de données.

Certaines des meilleures multinationales pour le ML incluent IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu, etc.

Applications dans les secteurs de la vente au détail, de la santé et du commerce électronique

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est intégré dans plus de 100 industries et ce n'est pas fini. Ces aspects touchent notre vie au quotidien et facilitent nos capacités de prise de décision. Et grâce à des recherches continues, cette tendance ML s'affinera davantage pour créer des modèles plus sophistiqués pour l'avenir.

Part de marché mondiale de l'apprentissage automatique par industrie en 2019

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1. Vente au détail

L'utilisation de la technologie d'apprentissage automatique a considérablement augmenté dans le secteur de la vente au détail au cours des dernières années. Les plateformes en ligne d'aujourd'hui ont une expérience utilisateur incroyable avec des moteurs de recommandation pour ajouter plus de visibilité à leurs produits ou services. La recherche visuelle ajoute plus de crédibilité pour atteindre plus facilement les résultats souhaités. Les utilisateurs peuvent facilement télécharger l'image pour trouver leur produit exact, comme Google Lens et la recherche d'images, Pinterest Lens Your Look, etc.

Alors que les économies modernes modifient le comportement des utilisateurs, les algorithmes d'apprentissage automatique aident les entreprises à établir des stratégies de tarification, à proposer des remises et plusieurs techniques d'optimisation des coûts. Les systèmes dirigés par ML ont montré un succès incroyable pour prédire le comportement des clients et leur proposer des offres pertinentes pour obtenir plus de conversions d'entreprises.

2. Santé

L'apprentissage automatique a connu un succès remarquable dans le secteur de la santé. L'enregistrement numérique sur des appareils intelligents aide les professionnels de la santé à optimiser leurs compétences, à normaliser leurs décisions et à diagnostiquer les éléments cancéreux dans le corps humain avec plus de précision et de rapidité pour obtenir les résultats souhaités. Divers modèles de données et d'analyse sont apparus dans les systèmes de santé qui ajoutent plus de fiabilité et de confiance.

Dans l'ensemble, les algorithmes basés sur ML ont joué un rôle considérable dans l'évaluation du traitement des maladies et la définition de leurs protocoles avec une planification à long terme ; plusieurs avantages découlent de l'utilisation de la combinaison ML-AI, notamment une durée d'hospitalisation réduite, la prédiction des maladies chroniques, un taux de mortalité plus faible, l'analyse des absences, des réadmissions plus faibles, une complication probable des conditions, etc.

3. Industries du commerce électronique

La personnalisation est l'un des principaux avantages de l'intégration de l'apprentissage automatique. Voici les rôles essentiels dans lesquels le Machine Learning est impliqué concernant les industries du commerce électronique :

1. Optimisation de la recherche Web avec des résultats intelligents avec des indicateurs uniques.
2. Détecter la fraude parmi des centaines et des milliers de transactions effectuées chaque jour.
3. Recommandations de produits basées sur les activités historiques et de navigation passées des clients.
4. Campagnes ciblées spécifiques avec heure, lieu, comportement de dépenses des utilisateurs.
5. Construire des stratégies de tarification sophistiquées pour obtenir plus de conversion
6. Le support client avec les chatbots a atteint un niveau incroyable.
7. Maintenir un équilibre harmonieux entre la demande et l'offre grâce à une planification et une stratégie omnicanales.

Raisons de choisir l'apprentissage automatique en 2022 comme carrière

Bien que le ML nécessite une courbe d'apprentissage abrupte et une amélioration continue, accompagnée d'une pléthore de compétences et d'éducation, il s'agit aujourd'hui d'une offre lucrative pour la jeune génération. Les professionnels travaillant en tant qu'ingénieurs ML gagnent d'énormes revenus.

Voici les principales raisons de choisir Machine Learning Engineer en 2022 et d'avoir une chance d'avoir un avenir radieux :

1. Des choix de carrière impeccables et des opportunités de croissance avec plusieurs entreprises, tirant parti du ML pour améliorer leur portée pour l'avenir.
2. L'apprentissage automatique, ainsi que la science des données et l'intelligence artificielle (IA), sont considérés comme la future technologie qui stimulera la croissance des entreprises.
3. Les professionnels peuvent gagner leur potentiel avec une carrière en ML.
4. Chaque industrie exploite désormais les données pour les aider à élaborer des stratégies et à planifier l'avenir. Avec Machine Learning, vous pouvez résoudre des défis réels et
5. Le ML est une courbe d'apprentissage continu avec de nouvelles opportunités à venir pour des secteurs verticaux plus uniques.

Conclusion

Dans l' ensemble, l'apprentissage automatique en 2022 est l'une des carrières les plus enrichissantes avec un potentiel inégalé. Les entreprises d'aujourd'hui s'efforcent d'acquérir un avantage concurrentiel pour l'avenir. Le ML avec apprentissage en profondeur, l'analyse de données et l'avantage artificiel sont les piliers de la prochaine génération. Donc, si vous voulez être les leaders de demain, alors l'apprentissage automatique est votre choix.

Même la situation actuelle de pandémie de COVID, qui ne se produit qu'une fois dans une vie, a peu d'impact sur la demande d'opportunités de carrière en apprentissage automatique. Les emplois d'ingénieur en apprentissage machine en 2022 se multiplient, les industries se concentrant sur cette incroyable technologie prête à relever les défis futuristes. L' apprentissage automatique étant un élément essentiel de l'intelligence artificielle, vous pouvez vous attendre à ce que le ML offre de nouvelles opportunités et élargisse les domaines de recherche à des niveaux évolutifs.

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