機械学習の学習にはどのくらい時間がかかりますか？

今日の破壊的な雰囲気の中で、意思決定に向けた分析的アプローチは、世界中の企業が成長と拡張性を追求するのに役立っています。 この大幅な変化により多くの雇用機会が創出されているため、機械学習はビジネス目標を達成するための最も不可欠なツールの1つになりつつあります。 機械学習の市場規模は飛躍的に成長し、年平均成長率（CAGR）44.1％で2022年までに88億1,000万米ドルに達するとさらに予想されています。

MLは、すべてのステップのプログラミングを排除する人工知能のセクションです。 MLは、プログラミングを繰り返す必要のないアルゴリズムに基づいてデータ分析を自動化するため、多くの組織では、データサイエンティスト、統計家、AIエンジニアなどの作業を容易にすることが推奨されています。

受信した生データは、機械によって簡単に有用な情報に変換され、潜在的な結果を正確に予測します。 データマイニングを含む多数のアプリケーションは、機械学習とそのアルゴリズムを使用して開発されています。

世界のトップ大学であるマスター、エグゼクティブポストグラデュエイトプログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラムからオンラインで人工知能コースに参加して、キャリアを早めましょう。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、人工知能（AI）の一部門であり、利用可能なデータからの教師あり学習または教師なし学習を処理し、時間の経過とともに機能の精度を高めます。

機械学習には、大規模データの傾向やパターンを特定して洞察を提供し、予測の精度を向上させるためのアルゴリズムのトレーニングが含まれます。 これは非常に広大な分野であり、ほぼすべての業界がコンピュータシステムの開発を利用して成長と拡張性を促進することができます。 機械学習は、統計に基づくアルゴリズムとモデルを使用します。 これらは、利用可能なデータから正確な情報を抽出するための基盤を形成します。

学習アルゴリズムには次の3つのタイプがあります。

1.教師あり機械学習アルゴリズム：これらは、データポイントの値ラベルのパターンを識別することによって予測分析を実行するために使用されます。

2.教師なし機械学習アルゴリズム：ここでは、クラスター形式のデータがあります。 この整理されたデータにより、複雑なデータ構造の分析が可能になります。

3.強化機械学習アルゴリズム：このアルゴリズムでは、データポイントに基づいてアクションを選択します。

機械学習の専門知識を持つエンジニアは、任意のデータから有用な情報を取得できるアプリケーションをプログラミングできます。

機械学習の学習にはどのくらい時間がかかりますか？

分野としての機械学習がもたらす収益性の高い見通しについての洞察を得たので、次に、機械学習を習得するのにかかる時間を決定します。

機械学習コースは、6か月から18か月の期間で異なります。 ただし、カリキュラムは、選択する学位や認定の種類によって異なります。

あなたは、トップ企業のエントリーレベルのポジションへのアクセスを提供する可能性のある6か月のコースを通じて、機械学習に関する十分な知識を得る立場にあります。 機械学習、Python、SQLの基礎について明確になり、NLP、ディープラーニング、データ分析などの他の概念を紹介します。

ただし、教育、金融、コンピュータサイエンス、サプライチェーン、その他のさまざまな業界にプラスの影響を与えた機械学習などの動的な分野を追求している場合は、常に多くのことが少なくなります。 そして、あなたのキャリアをさらに前進させ、この分野でより高い知名度を追求するには、かなりの専門知識と実践的な経験が必要になります。

機械学習のキャリア

デジタル化の到来は、ほぼすべての分野で革命的です。 この根本的な変化により、MLとAIを追求してキャリアを前進させる傾向のあるソフトウェアエンジニアの新しい波が生まれました。 幸いなことに、機械学習の専門知識を持つソフトウェアの専門家には、やりがいのあるキャリアパスがあります。

機械学習コースを修了した後に検討できる人気のあるキャリアオプションは次のとおりです。

1.ビッグデータエンジニア

平均基本給：年間808Kポンド

ビッグデータエンジニアは、組織のビッグデータを維持する責任があります。 すべての作業がデータに依存しているこの時代では、データはクラウドに保存されます。 必要に応じて取得できるように、誰かが管理する必要があります。 この作業はビッグデータエンジニアによって行われ、データの取得に使用されるアルゴリズムはMLを通じて学習されるため、機械学習は重要な役割を果たします。

2.ビジネスインテリジェンス開発者

平均基本給：£514K/年

ビジネスの洞察力に加えて、機械学習を学び、ビジネスの取り扱いにおける卓越性を高めることができます。 この合流点は、組織の利益が増加するような方法でデータを管理および規制するために不可欠です。

3.AIデータアナリスト

平均基本給：£1320K/年

データマイニング、データ解釈、およびデータクリーニングは、AIデータアナリストになるために必要ないくつかのスキルです。 MLは、数学とコンピューターに関する十分な知識があること以外に、データを正しく解釈できるようにするためのもう1つの前提条件です。

4.プロダクトマネージャー

平均基本給：£1407K/年

このプロファイルを非常に求められているようにするすべての分野で製品マネージャーの要件があります。 それは、製品指向の業界でもサービス指向の業界でもかまいません。 プロダクトマネージャーは、データを収集して解釈する必要があります。 データを解釈するには、組織の機能を強化するために機械学習の専門知識が必要です。

5.研究科学者

平均基本給：年間70万2000ポンド

好奇心旺盛で研究に傾倒している場合は、機械学習を追求することでスキルセットに力を与え、向上させることができます。 機械学習のバックグラウンドは、組織の研究開発部門で影響力のある地位を獲得することができます。

6.機械学習エンジニア

平均基本給：£686K/年

ビッグデータを管理し、予測モデルを操作できる場合、これは適切なプロファイルです。 機械学習エンジニアは、とりわけ、イメージング、音声認識、サイバーセキュリティの予測ベースのモデルを必要とする分野で常に需要があります。

7.データサイエンティスト

平均基本給：£817K/年

機械学習の専門知識と複数のプログラミング言語の能力により、大量のデータのパターンを予測するスキルを向上させることができます。 データサイエンティストの仕事は、消費者の購入パターンや購入習慣などを予測して、組織がデータ主導のインテリジェントな意思決定を行い、コンバージョンと販売を促進できるようにすることです。

8.AIエンジニア

平均基本給：£839K/年

AIエンジニアは、機械学習アルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、データを正しく予測できるAIモデルを考案する問題解決者です。

必要なスキル

機械学習はかなり論理的な科目であり、コンピュータサイエンスの学位のカリキュラムの一部です。 学術プロジェクトはその実用性に関する深い知識を与えることができますが、機械学習に関しては、主題を習得するために忍耐力と広範な学習が必要です。

これは、オンラインコース、または人工知能やソフトウェア開発ライフサイクルなどの他の分野で強化された専門コースを通じて可能になります。

資格とスキルは次のとおりです。

• 基本的なコンピュータースキル
• C、C ++、Python、Javaなどのプログラミング言語
• データモデリング
• データ評価
• ソフトウェア工学の基礎
• データと統計の認識
• 数学的スキル

これらの技術的スキルとは別に、この分野で成功を収めるために最も重要ないくつかの無形のスキルがあります。

• 問題解決スキル
• 分析能力
• 論理的推論能力

機械学習の将来の範囲

企業が業務の基盤に人工知能と機械学習を採用して効率とペースを向上させることで、将来的にはこの分野での雇用機会がさらに増えることが期待されます。 Gartnerによると、世界中で230万人の雇用がすでに創出されており、2025年までに、志願者が追求するためのなんと200万人の新しい雇用機会が生まれるでしょう。

これで記事は終わりです。 機械学習の概念の詳細については、upGradの機械学習とAIプログラムの科学のマスターを通じて、IIITバンガロアとリバプールジョンムーア大学のトップ教員に連絡してください。