機械学習エンジニアになることで、2022年にどのようにやりがいを感じることができますか？

機械学習（ML）は、過去10年間で指数関数的に成長し、次世代にとって最も要求の厳しいテクノロジーになりました。 MLは、人工知能（AI）のサブセットとして使用され、最初にデータから学習し、この情報からパターンと概念を発見し、次にこれらの学習に基づいて計画または決定を行うことができるシステムまたはアルゴリズムを開発するために使用されます。

今日、世界中の研究者は、農業、銀行、マーケティング、検索エンジン、言語学、医療診断など、さまざまな分野のアプリケーションで機械学習を使用しています。

MLは人気のある21世紀のキャリアであり、成長を拡大するためにデータに依存する組織が増えるにつれ、無限の範囲と次世代の可能性があります。 機械学習エンジニアは、この分野でのプロの建築キャリアに関連する用語です。 多くの企業は、職務記述書に機械学習科学者、ソフトウェアエンジニア、またはMLエキスパートも使用しています。 Glassdoorによると、2022年に機械学習エンジニアとして働いていた人は、追加の特典やボーナスなどを含めて、米国で年間平均114,000ドルを稼いでいます。

機械学習には、ニューラルネットワーク、自然言語処理（NLP）、ディープラーニング（DL）などのさまざまなサブセットがあります。 多くの業界では、MLをさまざまな側面で活用して、将来のビジネスの見通しを高めています。

新しいMLアプリケーションの可能性

機械学習は、洗練されたモデルを学習して構築するためのテクノロジーのためのパンドラの箱を開きました。 これが私たちの生活に大きな影響を与える可能性のある主な可能性のいくつかです：

1.感情分析

MLベースのアプリケーションからの感情または感情の分析は、ドキュメントのトーンまたは顧客レビューを定義するのに役立ちます。 この意思決定アプリケーションは、顧客のレビューまたは任意のフォームを読み、その評価に基づいて予測を行うことにより、顧客のスタイルを実現する機能を備えています。

ソース

2.言語翻訳

自然言語処理（NLP）も、人間の言語とコンピューターの間の通信リンクを構築する上で、過去10年間で急速に進歩しました。 NLPの重要なハードルのいくつかは、自然言語の生成、音声認識、および自然言語の進行の理解です。

世界のトップ大学（修士、エグゼクティブ大学院プログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラム）からオンラインでML認定を取得して、キャリアを早急に進めましょう。

3.ユーザーの行動と推奨事項—製品と映画

MLベースのモデルは、市場に対応する変化する傾向とユーザーの行動を研究するためにも使用されます。 製品の推奨事項は、MLの最も成功したアプリケーションの1つです。 毎年、新しいデザインや製品の変更が見られます。 これらのMLモデルにより、システムは、タイミング、気分、季節、選択、参照などのさまざまなパラメーターに基づいて動作を理解できます。

4.医療診断—ヘルスケア

医学的診断は、機械学習にとって最も有利な可能性の1つです。 さらに、ヘルスケアにおけるML-AIは、治療プロトコルの定義、個別ケア、モニタリング、および医薬品開発における成功を証明しています。 検査レポートから心不全を予測し、心血管記録からパターンを発見することは、ヘルスケアで人気を集めています。

グローバル企業のほとんどは、ITアーキテクチャで機械学習をいくつかの側面で使用しています。たとえば、ユニークで魅力的なコンテンツを見つけるためのPinterest、画像キュレーション用のYelp、Googleのニューラルネットワーク、Baidu Voice検索、Salesforceの高度なインテリジェントCRMS、Edgecaseのeコマースコンバージョン、 Twitterで厳選されたタイムライン、Facebookでチャットボット、映画を推薦するためのNetflix、製品を宣伝するためのAmazonなど。

遅くとも、世界保健機関（WHO）とマサチューセッツ工科大学（MIT）は、MLとAIを使用して、コロナの発生を調査し、対応して、その拡散行動を理解しました。

2022年以降の機械学習の需要はどのように増加しましたか？

機械学習は、企業が情報を研究するためのデータとアルゴリズムにシフトしているため、継続的に進化しています。 これらの調査モデルは非常に重要であり、ビジネスの成長における重要な要因への洞察を提供します。 世界の機械学習市場（ML）は、2019年の84億3000万米ドルの予測から、2027年までに39.2％（CAGR）の驚くべき割合で1171.9億米ドルに増加します。

機械学習の市場規模と成長：出典

機械学習は、データサイエンス、人工知能、データアーキテクト、クラウドコンピューティング、サービスとしての機械学習（MLaaS）、ビッグデータ、および組織のトップエグゼクティブレベルに多くのキャリアパスを開きます。 業界でのディープラーニングの急速な進歩に伴い、いくつかのグローバル企業がMLおよびデータ分析主導のソリューションでその範囲を拡大しています。

MLのトップMNCには、IBM、ヒューレットパッカード（HP）、アマゾンウェブサービス（AWS）、Google LLC、H2o.AI、インテルコーポレーション、オラクルコーポレーション、マイクロソフトコーポレーション、SASインスティテュート、バイドゥなどがあります。

小売、ヘルスケア、Eコマース業界でのアプリケーション

今日、機械学習は100を超える業界に統合され、数えられています。 これらの側面は私たちの日常生活に影響を与え、意思決定能力を容易にします。 そして、継続的な調査により、このMLトレンドはさらに洗練され、将来に向けてより洗練されたモデルを構築します。

2019年の業界別の世界の機械学習市場シェア

ソース

1.小売

機械学習テクノロジーの使用は、過去数年間で小売業界で大幅に増加しています。 今日のオンラインプラットフォームは、製品やサービスの可視性を高めるための推奨エンジンを備えた素晴らしいユーザーエクスペリエンスを備えています。 視覚的検索により、目的の結果に簡単に到達できるという信頼性が高まります。 ユーザーは画像をシームレスにアップロードして、Googleレンズや画像検索、Pinterest LensYourLookなどの正確な商品を見つけることができます。

現代経済ではユーザーの行動が変化しているため、機械学習アルゴリズムは、価格戦略、割引の提供、およびいくつかのコスト最適化手法において企業を支援します。 ML主導のシステムは、顧客の行動を予測し、より多くのビジネスコンバージョンを獲得するための関連するオファーを提供することで、信じられないほどの成功を収めています。

2.ヘルスケア

機械学習は、ヘルスケア業界で目覚ましい成功を収めています。 スマートデバイスでのデジタル録音は、医療専門家が習熟度を最適化し、決定を標準化し、人体のがん要素をより正確かつ迅速に診断して、望ましい結果を得るのに役立ちます。 医療システムには、信頼性と信頼性を高めるさまざまなデータおよび分析モデルが登場しています。

全体として、MLベースのアルゴリズムは、疾患の治療を評価し、長期計画でプロトコルを設定する上で大きな役割を果たしてきました。 MLとAIの組み合わせを使用することで、入院期間の短縮、慢性疾患の予測、死亡率の低下、ノーショーの分析、再入院の減少、状態の合併症の可能性など、いくつかの利点がもたらされました。

3.Eコマース産業

パーソナライズは、機械学習の統合によってもたらされた主なメリットの1つです。 機械学習がeコマース業界に関与する重要な役割は次のとおりです。

1. 独自のインジケーターを備えたインテリジェントな結果でウェブ検索を最適化します。
2. 毎日行われている何百、何千ものトランザクションからの不正を検出します。
3. 顧客の過去の履歴およびブラウジングアクティビティに基づく製品の推奨事項。
4. 時間、場所、ユーザーの支出行動を伴う特定のターゲットキャンペーン。
5. より多くのコンバージョンを得るための洗練された価格戦略の構築
6. チャットボットによるカスタマーサポートは、信じられないほどのレベルに達しました。
7. オムニチャネルの計画と戦略により、需要と供給のスムーズなバランスを維持します。

2022年にキャリアとして機械学習を選択した理由

MLは、多くのスキルと教育を伴う、急な学習曲線と継続的な改善を必要としますが、今日の若い世代にとっては有利なオファーです。 MLエンジニアとして働く専門家は莫大な収入を上げます。

2022年に機械学習エンジニアを選択し、明るい未来を迎えるチャンスがある主な理由は次のとおりです。

1. MLを活用して将来の範囲を拡大する、複数の企業での非の打ちどころのないキャリアの選択と成長の機会。
2. 機械学習は、データサイエンスと人工知能（AI）とともに、ビジネスの成長を促進する将来のテクノロジーと見なされています。
3. 専門家はMLでのキャリアで彼らの可能性を獲得することができます。
4. 現在、すべての業界がデータを活用して、戦略の構築と将来の計画を支援しています。 機械学習を使用すると、実際の課題を解決し、
5. MLは継続的な学習曲線であり、よりユニークな業界に新しい機会が訪れます。

結論

全体として、 2022年の機械学習は、比類のない可能性を秘めた最もやりがいのあるキャリアの1つです。 今日の企業は、将来に向けて競争上の優位性を獲得する方向に進んでいます。 ディープラーニング、データ分析、人工的な利点を備えたMLは、次世代の柱です。 したがって、明日のリーダーになりたいのであれば、機械学習がそのリーダーになるための選択です。

現在の一生に一度のパンデミックCOVIDの状況でさえ、機械学習のキャリア機会の需要にほとんど影響を与えません。 2022年の機械学習エンジニアの仕事は増え、業界は未来の課題に対応できるこの信じられないほどのテクノロジーに焦点を移しています。 機械学習は人工知能の重要な部分であるため、MLが新しい機会をもたらし、研究領域をスケーラブルな高さに拡大することを期待できます。

機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題、IIITを提供しています。 -B卒業生のステータス、および10の実践的な実践的なキャップストーンプロジェクト。