Quanto tempo ci vuole per imparare l'apprendimento automatico?

Nell'atmosfera dirompente di oggi, un approccio analitico al processo decisionale ha aiutato le aziende di tutto il mondo a perseguire la crescita e la scalabilità. Poiché numerose opportunità di lavoro vengono create a causa di questo cambiamento sostanziale, il Machine Learning sta rapidamente diventando uno degli strumenti più indispensabili per raggiungere gli obiettivi aziendali. La dimensione del mercato dell'apprendimento automatico è cresciuta in modo esponenziale e si prevede che raggiungerà ulteriormente gli 8,81 miliardi di dollari entro il 2022 con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 44,1%.

ML è una sezione dell'Intelligenza Artificiale che elimina la programmazione per ogni passaggio. Poiché il ML automatizza l'analisi dei dati sulla base di algoritmi che non richiedono una programmazione ripetuta, in molte organizzazioni è preferibile facilitare il lavoro di data scientist, statistici, ingegneri di intelligenza artificiale e così via.

I dati grezzi ricevuti vengono facilmente trasformati dalla macchina in informazioni utili per prevedere con precisione i potenziali risultati. Un gran numero di applicazioni che coinvolgono il data mining vengono sviluppate utilizzando Machine Learning e i suoi algoritmi.

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Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una divisione dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa dell'apprendimento supervisionato o non supervisionato dai dati disponibili e della costruzione dell'accuratezza funzionale nel tempo.

L'apprendimento automatico prevede l'addestramento di algoritmi per identificare tendenze o modelli nei dati su larga scala per fornire informazioni dettagliate e migliorare la precisione nella previsione. È un campo incredibilmente vasto che consente a quasi tutti i settori di avvalersi dello sviluppo di sistemi informatici per guidare la crescita e la scalabilità. Machine Learning utilizza algoritmi e modelli basati su statistiche. Questi costituiscono la base per estrarre informazioni accurate dai dati disponibili.

Gli algoritmi di apprendimento sono di tre tipi:

1. Algoritmi di apprendimento automatico supervisionato: vengono utilizzati per condurre analisi predittive identificando modelli nelle etichette dei valori dei punti dati.

2. Algoritmi di apprendimento automatico senza supervisione: qui abbiamo dati sotto forma di cluster. Questi dati organizzati consentono l'analisi di strutture dati complesse.

3. Algoritmi di apprendimento automatico di rinforzo: in questo algoritmo scegliamo le azioni in base ai punti dati.

Un ingegnere con esperienza nell'apprendimento automatico è in grado di programmare applicazioni in grado di recuperare informazioni utili da dati arbitrari.

Quanto tempo ci vuole per imparare l'apprendimento automatico?

Avendo acquisito una visione delle prospettive redditizie che l'apprendimento automatico offre come disciplina, determineremo ora quanto tempo ci vuole per padroneggiare l'apprendimento automatico.

I corsi di machine learning variano in un periodo da 6 mesi a 18 mesi. Tuttavia, il curriculum varia a seconda del tipo di laurea o certificazione che si opta.

Potrai acquisire conoscenze sufficienti sull'apprendimento automatico attraverso corsi di 6 mesi che potrebbero darti accesso a posizioni di livello base presso le migliori aziende. Ottieni chiarezza rispetto ai fondamenti di Machine Learning, Python, SQL e vengono introdotti altri concetti come NLP, Deep Learning, Data Analysis, ecc.

Tuttavia, più è sempre meno quando si persegue un campo dinamico come l'apprendimento automatico che ha avuto un impatto positivo su istruzione, finanza, informatica, catena di approvvigionamento e una vasta gamma di altri settori. E per avanzare ulteriormente nella tua carriera e perseguire profili più elevati nel campo, avrai bisogno di una notevole competenza ed esperienza pratica.

Carriere nell'apprendimento automatico

L'avvento della digitalizzazione è stato rivoluzionario in quasi tutti i campi. Questo cambiamento radicale ha portato una nuova ondata di ingegneri del software che sono inclini a perseguire ML e AI per andare avanti nelle loro carriere. Fortunatamente, esiste un percorso professionale gratificante per i professionisti del software con esperienza nell'apprendimento automatico:

Ecco le opzioni di carriera più popolari che puoi prendere in considerazione dopo aver completato un corso di Machine Learning:

1. Ingegnere di Big Data

Stipendio base medio : ₹ 808.000 /anno

Un Big Data Engineer è responsabile della manutenzione dei Big Data di un'organizzazione. In questa epoca in cui ogni lavoro dipende dai dati, i dati vengono archiviati sul cloud. Deve essere amministrato da qualcuno in modo che possa essere recuperato secondo necessità. Questo lavoro viene svolto da un Big Data Engineer e l'apprendimento automatico gioca un ruolo significativo poiché gli algoritmi utilizzati per il recupero dei dati vengono appresi tramite ML.

2. Sviluppatore di business intelligence

Stipendio base medio : ₹ 514.000 /anno

Insieme al senso degli affari, puoi imparare il Machine Learning per migliorare la tua eccellenza nella gestione di un'azienda. Questa confluenza è fondamentale per gestire e regolare i dati in modo da aumentare i profitti di un'organizzazione.

3. Analista di dati AI

Stipendio base medio : ₹ 1320.000 /anno

Data mining, interpretazione dei dati e pulizia dei dati sono alcune competenze richieste per essere un analista di dati AI. Oltre ad avere una buona conoscenza di Matematica e Informatica, il ML è un altro prerequisito per essere in grado di interpretare correttamente i dati.

4. Responsabile del prodotto

Stipendio base medio : ₹1407K /anno

C'è un requisito di product manager in ogni campo che rende questo profilo molto ricercato. Può essere un settore orientato al prodotto o orientato ai servizi. In qualità di product manager, dovrai raccogliere e interpretare i dati. Per interpretare i dati, è necessaria esperienza in Machine Learning per migliorare la funzionalità di un'organizzazione.

5. Ricercatore

Stipendio base medio : ₹ 702.000 /anno

Se sei curioso e tendi alla ricerca, perseguire l'apprendimento automatico rafforzerà e aumenterà le tue competenze. Un background in Machine Learning può farti guadagnare una posizione influente nel dipartimento di ricerca e sviluppo di un'organizzazione.

6. Ingegnere di apprendimento automatico

Stipendio base medio : ₹686K /anno

Se puoi gestire i big data e lavorare con modelli predittivi, questo è il profilo giusto per te. Gli ingegneri dell'apprendimento automatico sono costantemente richiesti in campi che richiedono modelli di imaging, riconoscimento vocale e sicurezza informatica basati sulla previsione, tra gli altri.

7. Scienziato dei dati

Stipendio di base medio : ₹ 817.000 /anno

L'esperienza nell'apprendimento automatico insieme alla competenza in più linguaggi di programmazione possono migliorare le tue abilità nel prevedere i modelli in grandi quantità di dati. È un compito dei data scientist prevedere i modelli di acquisto dei consumatori, le abitudini di acquisto, ecc. per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni intelligenti basate sui dati per promuovere conversioni e vendite.

8. Ingegnere AI

Stipendio base medio : ₹ 839.000 /anno

Gli ingegneri di intelligenza artificiale sono risolutori di problemi che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico insieme alla rete neurale per ideare modelli di intelligenza artificiale in grado di prevedere correttamente i dati.

Abilità richieste

L'apprendimento automatico è una materia piuttosto logica e fa parte del curriculum delle lauree in Informatica. Anche se i progetti accademici possono impartire una conoscenza approfondita della sua praticità, quando si tratta di apprendimento automatico, richiede perseveranza e apprendimento approfondito per padroneggiare la materia.

Ciò è possibile attraverso corsi online o un corso specializzato ampliato con altre discipline come l'intelligenza artificiale e il ciclo di vita dello sviluppo del software, tra le altre.

Le qualifiche e le competenze comprendono:

• Competenze informatiche di base
• Linguaggi di programmazione come C, C++, Python e Java
• Modellazione dei dati
• Valutazione dei dati
• Fondamenti di ingegneria del software
• Percezione dei dati e statistica
• Abilità matematiche

Oltre a queste abilità tecniche, ecco alcune abilità immateriali che sono fondamentali per raggiungere il successo in questo campo.

• Capacità di risoluzione dei problemi
• Capacità analitiche
• Capacità di ragionamento logico

Ambito futuro dell'apprendimento automatico

Con le aziende che adottano l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning alla base delle loro operazioni per aumentare efficienza e ritmo, il futuro promette un incremento ancora maggiore delle opportunità di lavoro in questo campo. Secondo Gartner, 2,3 milioni di posti di lavoro sono già stati creati in tutto il mondo ed entro il 2025 ci saranno ben 2 milioni di nuove opportunità di lavoro da perseguire per gli aspiranti.

Questo ci porta alla fine dell'articolo. Per ulteriori informazioni sui concetti di Machine Learning, contatta i migliori docenti di IIIT Bangalore e Liverpool John Moores University attraverso il programma di Master of Science in Machine Learning e AI di upGrad.