In che modo essere un ingegnere di machine learning può essere gratificante nel 2022?

Il Machine Learning (ML) è cresciuto in modo esponenziale nell'ultimo decennio fino a diventare la tecnologia più esigente per la prossima generazione. Il ML, considerato come un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale (AI), viene utilizzato per sviluppare sistemi o algoritmi che possono prima imparare dai dati, scoprire modelli e concetti da queste informazioni e quindi pianificare o prendere decisioni sulla base di questi apprendimenti.

Oggi, i ricercatori di tutto il mondo utilizzano l'apprendimento automatico nelle loro applicazioni in diversi verticali, come agricoltura, banche, marketing, motori di ricerca, linguistica, diagnosi medica, ecc.

Il ML è una carriera popolare del 21° secolo con portata illimitata e potenziale per la prossima generazione poiché sempre più organizzazioni fanno affidamento sui dati per scalare la propria crescita. Machine Learning Engineer è un termine associato a una carriera di costruzione professionale in questo campo. Molte aziende utilizzano anche Machine Learning Scientist, ingegneri del software o esperti di ML nelle loro descrizioni dei lavori. Secondo Glassdoor , una persona che lavora come Machine Learning Engineer nel 2022 guadagna in media $ 114.000 all'anno negli Stati Uniti con vantaggi, bonus e altro ancora.

L'apprendimento automatico ha diversi sottoinsiemi, tra cui Reti neurali, Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e Deep Learning (DL). Molti settori verticali del settore stanno sfruttando il ML in vari aspetti per migliorare le proprie prospettive di business per il futuro.

Possibilità di nuove applicazioni ML

Machine Learning ha aperto il vaso di Pandora per le tecnologie per l'apprendimento e la creazione di modelli sofisticati. Ecco alcune delle principali possibilità che possono avere un impatto significativo sulla nostra vita complessivamente:

1. Analisi del sentimento

L'analisi dei sentimenti o delle emozioni dalle applicazioni basate su ML aiuterà a definire il tono del documento o una recensione del cliente. Questa applicazione decisionale avrà la capacità di realizzare lo stile del cliente leggendo la sua recensione o qualsiasi modulo e fornendo previsioni basate sulla sua valutazione.

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2. Traduzione in lingua

Anche l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è progredita rapidamente nell'ultimo decennio nella costruzione di un collegamento di comunicazione tra il linguaggio umano e il computer. Alcuni degli ostacoli cruciali nella PNL sono la generazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e la comprensione della progressione del linguaggio naturale.

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3. Comportamento dell'utente e consigli: prodotti e film

I modelli basati su ML vengono utilizzati anche per studiare le tendenze mutevoli e il comportamento degli utenti corrispondenti al mercato. La raccomandazione del prodotto è tra le applicazioni di maggior successo di ML. Ogni anno vediamo nuovi design e cambiamenti nei prodotti. Questi modelli ML consentono al sistema di comprendere il comportamento in base a diversi parametri come tempi, umore, stagionalità, scelta, riferimento e molti altri.

4. Diagnosi medica: assistenza sanitaria

La diagnosi medica è tra le possibilità più vantaggiose per il Machine Learning. Inoltre, l'ML-AI nel settore sanitario ha dimostrato il suo successo nella definizione di protocolli di trattamento, cure personalizzate, monitoraggio e sviluppo di farmaci. La previsione dell'insufficienza cardiaca dai referti degli esami e la scoperta dei modelli dai record cardiovascolari sta guadagnando popolarità nel settore sanitario.

La maggior parte delle aziende globali utilizza il machine learning nella propria architettura IT in diversi aspetti: Pinterest per la scoperta di contenuti unici e accattivanti, Yelp per la cura delle immagini, la rete neurale in Google, la ricerca vocale Baidu, il CRMS altamente intelligente presso Salesforce, la conversione e-commerce presso Edgecase, timeline curate su Twitter, Chatbot su Facebook, Netflix per consigliare film, Amazon per promuovere prodotti, ecc.

Al più tardi, l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) e il Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno utilizzato ML e AI per studiare e rispondere alle epidemie di Corona per comprenderne il comportamento di diffusione.

In che modo è aumentata la domanda di machine learning nel 2022 e oltre?

L'apprendimento automatico è in continua evoluzione poiché le aziende si stanno spostando verso dati e algoritmi per studiare le informazioni. Questi modelli di studio sono altamente significativi e forniscono informazioni sui fattori cruciali nella crescita del business. Il mercato globale dell'apprendimento automatico (ML), dalla sua proiezione di 8,43 miliardi di dollari nel 2019, aumenterà a un tasso allarmante del 39,2% (CAGR) a 117,19 miliardi di dollari entro il 2027.

Dimensioni e crescita del mercato dell'apprendimento automatico: fonte

Il machine learning apre molti percorsi di carriera per data science, intelligenza artificiale, data architect, cloud computing, machine learning as a service (MLaaS), big data e top executive nelle organizzazioni. Con il rapido progresso del deep learning nei settori, diverse aziende globali stanno ampliando il proprio ambito con soluzioni basate su ML e analisi dei dati.

Alcune delle principali multinazionali per il machine learning includono IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu e altre ancora.

Applicazioni nei settori della vendita al dettaglio, della sanità e dell'e-commerce

Oggi, Machine Learning si è integrato in più di 100 settori e continua a crescere. Questi aspetti toccano la nostra vita ogni giorno e facilitano le nostre capacità decisionali. E con la ricerca continua, questa tendenza ML si raffinerà ulteriormente per costruire modelli più sofisticati per il futuro.

Quota di mercato globale dell'apprendimento automatico per settore nel 2019

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1. Vendita al dettaglio

L'uso della tecnologia di Machine Learning è notevolmente aumentato nel settore della vendita al dettaglio negli ultimi anni. Le piattaforme online di oggi hanno un'esperienza utente incredibile con i motori di raccomandazione per aggiungere maggiore visibilità ai loro prodotti o servizi. La ricerca visiva aggiunge più credibilità nel raggiungere più facilmente i risultati desiderati. Gli utenti possono caricare senza problemi l'immagine per trovare il prodotto esatto, come Google Lens e ricerca di immagini, Pinterest Lens Your Look, ecc.

Con le economie moderne che cambiano il comportamento degli utenti, gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano le aziende nelle strategie di prezzo, offrendo sconti e diverse tecniche di ottimizzazione dei costi. I sistemi basati su ML hanno dimostrato un incredibile successo nel prevedere il comportamento dei clienti e nel fornire loro offerte pertinenti per ottenere più conversioni di aziende.

2. Assistenza sanitaria

L'apprendimento automatico ha mostrato un notevole successo nel settore sanitario. La registrazione digitale su dispositivi intelligenti aiuta i professionisti sanitari a ottimizzare le competenze, standardizzare le decisioni e diagnosticare gli elementi del cancro nel corpo umano con maggiore precisione e velocità per ottenere i risultati desiderati. Nei sistemi sanitari sono emersi vari modelli di dati e analisi che aggiungono maggiore affidabilità e fiducia.

Nel complesso, gli algoritmi basati su ML hanno svolto un ruolo enorme nella valutazione del trattamento delle malattie e nell'impostazione dei loro protocolli con una pianificazione a lungo termine; numerosi vantaggi sono derivati ​​dall'uso della combinazione ML-AI, tra cui una minore degenza ospedaliera, predizione di malattie croniche, tasso di mortalità più basso, analisi della mancata presentazione, riammissioni inferiori, probabili complicanze delle condizioni e così via.

3. Industrie di commercio elettronico

La personalizzazione è uno dei principali vantaggi derivanti dall'integrazione del Machine Learning. Ecco i ruoli essenziali in cui il Machine Learning è coinvolto nei settori dell'e-commerce:

1. Ottimizzazione della ricerca web con risultati intelligenti con indicatori unici.
2. Rilevare le frodi da centinaia e migliaia di transazioni che avvengono ogni giorno.
3. Consigli sui prodotti basati sullo storico passato dei clienti e sulle attività di navigazione.
4. Campagne mirate specifiche con tempo, luogo, comportamento di spesa degli utenti.
5. Costruire sofisticate strategie di prezzo per ottenere più conversioni
6. L'assistenza clienti con i chatbot ha raggiunto un livello incredibile.
7. Mantenere un equilibrio regolare tra domanda e offerta con pianificazione e strategia omnicanale.

Motivi per scegliere Machine Learning nel 2022 come carriera

Sebbene il ML richieda una curva di apprendimento ripida e un miglioramento continuo, accompagnato da una pletora di competenze e istruzione, oggi è un'offerta redditizia per le giovani generazioni. I professionisti che lavorano come ingegneri ML fanno enormi guadagni.

Ecco i motivi principali per scegliere Machine Learning Engineer nel 2022 e avere la possibilità di avere un brillante futuro davanti a te:

1. Scelte di carriera impeccabili e opportunità di crescita con diverse aziende, sfruttando il ML per migliorare la loro portata per il futuro.
2. L'apprendimento automatico, insieme alla scienza dei dati e all'intelligenza artificiale (AI), è considerata la tecnologia futura che guiderà la crescita del business.
3. I professionisti possono guadagnare il loro potenziale con una carriera in ML.
4. Ogni settore sta ora sfruttando i dati per aiutarli a costruire strategie e pianificare per il futuro. Con Machine Learning, puoi risolvere sfide della vita reale e
5. Il machine learning è una curva di apprendimento continua con nuove opportunità in arrivo per settori verticali più esclusivi.

Conclusione

Nel complesso, l' apprendimento automatico nel 2022 è una delle carriere più gratificanti con un potenziale senza pari. Le aziende di oggi stanno cercando di ottenere un vantaggio competitivo per il futuro. ML con deep learning, analisi dei dati e vantaggio artificiale sono i pilastri della prossima generazione. Quindi, se vuoi essere il leader di domani, allora l'apprendimento automatico è la tua scelta.

Anche l'attuale situazione pandemica COVID irripetibile ha scarso impatto sulla domanda di opportunità di carriera nell'apprendimento automatico. Nel 2022 i lavori di Machine Learning Engineer si moltiplicano, con le industrie che spostano la loro attenzione verso questa incredibile tecnologia pronta per le sfide futuristiche. Con l'apprendimento automatico come parte essenziale dell'intelligenza artificiale, puoi aspettarti che il ML offra nuove opportunità ed espanda le aree di ricerca a livelli scalabili.

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