Jak bycie inżynierem uczenia maszynowego może być satysfakcjonujące w 2022 roku?

Uczenie maszynowe (ML) rozwinęło się wykładniczo w ciągu ostatniej dekady, stając się najbardziej wymagającą technologią dla następnej generacji. ML, traktowana jako podzbiór sztucznej inteligencji (AI), służy do opracowywania systemów lub algorytmów, które mogą najpierw uczyć się na podstawie danych, odkrywać wzorce i koncepcje na podstawie tych informacji, a następnie planować lub podejmować decyzje w oparciu o te informacje.

Obecnie naukowcy na całym świecie wykorzystują uczenie maszynowe w swoich aplikacjach w kilku branżach, takich jak rolnictwo, bankowość, marketing, wyszukiwarki, lingwistyka, diagnostyka medyczna itp.

ML to popularna kariera XXI wieku o nieograniczonym zakresie i potencjale dla następnej generacji, ponieważ coraz więcej organizacji polega na danych, aby skalować swój rozwój. Inżynier uczenia maszynowego to termin związany z zawodową karierą budowlaną w tej dziedzinie. Wiele firm używa również naukowców zajmujących się uczeniem maszynowym, inżynierów oprogramowania lub ekspertów ML w swoich opisach stanowisk. Według Glassdoor osoba pracująca jako inżynier uczenia maszynowego w 2022 r. zarabia średnio 114 000 USD rocznie w Stanach Zjednoczonych z dodatkowymi korzyściami, premiami i nie tylko.

Uczenie maszynowe ma różne podzbiory, w tym sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i głębokie uczenie (DL). Wiele pionów branżowych wykorzystuje ML w różnych aspektach, aby poprawić swoje perspektywy biznesowe na przyszłość.

Możliwości nowych aplikacji ML

Uczenie maszynowe otworzyło puszkę Pandory dla technologii do uczenia się i budowania wyrafinowanych modeli. Oto niektóre z głównych możliwości, które mogą mieć znaczący wpływ na nasze życie:

1. Analiza sentymentu

Analiza nastrojów lub emocji z aplikacji opartych na ML pomoże określić ton dokumentu lub ocenę klienta. Ta aplikacja decyzyjna będzie miała możliwość urzeczywistnienia stylu klienta poprzez przeczytanie jego recenzji lub dowolnej formy i predykcję na podstawie jej oceny.

Źródło

2. Tłumaczenie na język

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) również szybko się rozwinęło w ciągu ostatniej dekady w budowaniu połączenia komunikacyjnego między ludzkim językiem a komputerem. Niektóre z kluczowych przeszkód w NLP to generowanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i rozumienie progresji języka naturalnego.

Uzyskaj certyfikat ML online z najlepszych uniwersytetów na świecie — Masters, Executive Post Graduate Programs i Advanced Certificate Program w ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. Zachowanie i rekomendacje użytkowników — produkty i filmy

Modele oparte na ML służą również do badania zmieniających się trendów i zachowań użytkowników odpowiadających rynkowi. Rekomendacja produktów jest jednym z najbardziej udanych zastosowań ML. Co roku obserwujemy nowe wzory i zmiany w produktach. Te modele ML sprawiają, że system rozumie zachowanie w oparciu o różne parametry, takie jak czas, nastrój, sezonowość, wybór, referencje i wiele innych.

4. Diagnoza medyczna — opieka zdrowotna

Diagnoza medyczna jest jedną z najkorzystniejszych możliwości uczenia maszynowego. Co więcej, ML-AI w opiece zdrowotnej udowodniły swój sukces w definiowaniu protokołu leczenia, spersonalizowanej opiece, monitorowaniu i opracowywaniu leków. Przewidywanie niewydolności serca na podstawie raportów z badań i odkrywanie wzorców z zapisów sercowo-naczyniowych zyskuje na popularności w opiece zdrowotnej.

Większość światowych firm korzysta z uczenia maszynowego w swojej architekturze IT w kilku aspektach — Pinterest do odkrywania unikalnych i angażujących treści, Yelp do zarządzania obrazami, sieć neuronowa w Google, wyszukiwanie głosowe Baidu, wysoce inteligentne CRMS w Salesforce, konwersja e-commerce w Edgecase, wyselekcjonowane osie czasu na Twitterze, Chatboty na Facebooku, Netflix do polecania filmów, Amazon do promowania produktów itp.

Najpóźniej Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) i Massachusetts Institute of Technology (MIT) wykorzystały ML i sztuczną inteligencję do badania i reagowania na epidemie korony, aby zrozumieć jej rozprzestrzenianie się.

Jak wzrosło zapotrzebowanie na uczenie maszynowe w 2022 r. i później?

Uczenie maszynowe nieustannie ewoluuje, ponieważ firmy przestawiają się obecnie na dane i algorytmy do badania informacji. Te modele badawcze są bardzo istotne i dają wgląd w kluczowe czynniki rozwoju biznesu. Globalny rynek uczenia maszynowego (ML), z prognozowanych 8,43 mld USD w 2019 r., wzrośnie w alarmującym tempie 39,2% (CAGR) do 117,19 mld USD do 2027 r.

Rozmiar i wzrost rynku uczenia maszynowego: źródło

Uczenie maszynowe otwiera wiele ścieżek kariery dla nauki o danych, sztucznej inteligencji, architekta danych, przetwarzania w chmurze, uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS), Big Data i najwyższego szczebla kierowniczego w organizacjach. Wraz z szybkim postępem głębokiego uczenia się w branżach kilka globalnych firm poszerza swój zakres dzięki rozwiązaniom opartym na ML i analizie danych.

Niektóre z czołowych MNC dla ML to IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu i inne.

Zastosowania w handlu detalicznym, opiece zdrowotnej i handlu elektronicznym

Dziś uczenie maszynowe zostało zintegrowane z ponad 100 branżami i wciąż rośnie. Te aspekty codziennie wpływają na nasze życie i ułatwiają nam podejmowanie decyzji. A dzięki ciągłym badaniom ten trend ML będzie dalej udoskonalany, aby budować bardziej wyrafinowane modele na przyszłość.

Udział w globalnym rynku uczenia maszynowego według branży w 2019 r.

źródło

1. Sprzedaż detaliczna

Wykorzystanie technologii Machine Learning znacznie wzrosło w branży detalicznej w ciągu ostatnich kilku lat. Dzisiejsze platformy internetowe zapewniają niesamowite wrażenia użytkownika dzięki wyszukiwarkom rekomendacji, które zwiększają widoczność ich produktów lub usług. Wyszukiwanie wizualne zwiększa wiarygodność w łatwiejszym dotarciu do pożądanych wyników. Użytkownicy mogą bezproblemowo przesłać obraz, aby znaleźć dokładny produkt, taki jak Google Lens i wyszukiwarka obrazów, Pinterest Lens Your Look itp.

W sytuacji, gdy współczesne gospodarki zmieniają zachowania użytkowników, algorytmy uczenia maszynowego pomagają firmom w strategiach cenowych, oferowaniu rabatów i kilku technikach optymalizacji kosztów. Systemy oparte na ML wykazały niesamowity sukces w przewidywaniu zachowań klientów i dostarczaniu im odpowiednich ofert, aby uzyskać więcej konwersji biznesowych.

2. Opieka zdrowotna

Uczenie maszynowe odniosło niezwykły sukces w branży opieki zdrowotnej. Cyfrowe nagrywanie na inteligentnych urządzeniach pomaga specjalistom medycznym optymalizować biegłość, standaryzować decyzje i diagnozować elementy nowotworowe w ludzkim ciele z większą dokładnością i szybkością, aby uzyskać pożądane wyniki. W systemach opieki zdrowotnej pojawiły się różne modele danych i analiz, które zwiększają niezawodność i zaufanie.

Ogólnie rzecz biorąc, algorytmy oparte na ML odegrały ogromną rolę w ocenie leczenia chorób i ustalaniu ich protokołów z długoterminowym planowaniem; Kilka korzyści przyniosło stosowanie kombinacji ML-AI, w tym krótszy czas hospitalizacji, przewidywanie chorób przewlekłych, niższa śmiertelność, analiza nieobecności, mniejsza liczba ponownych hospitalizacji, prawdopodobne powikłania stanów i tak dalej.

3. Branże handlu elektronicznego

Personalizacja jest jedną z głównych korzyści wynikających z integracji uczenia maszynowego. Oto kluczowe role, w jakie odgrywa Machine Learning w branżach e-commerce:

1. Optymalizacja wyszukiwania w sieci dzięki inteligentnym wynikom z unikalnymi wskaźnikami.
2. Wykrywanie oszustw z setek i tysięcy transakcji odbywających się każdego dnia.
3. Rekomendacje produktów na podstawie przeszłych działań klientów i przeglądania.
4. Konkretna kampania docelowa z czasem, lokalizacją, zachowaniem użytkowników w zakresie wydatków.
5. Tworzenie wyrafinowanych strategii cenowych w celu uzyskania większej konwersji
6. Obsługa klienta za pomocą chatbotów osiągnęła niesamowity poziom.
7. Utrzymywanie płynnej równowagi między popytem a podażą dzięki planowaniu i strategii wielokanałowej.

Powody, dla których warto wybrać uczenie maszynowe w 2022 r. jako karierę zawodową

Chociaż ML wymaga stromej krzywej uczenia się i ciągłego doskonalenia, wraz z mnóstwem umiejętności i edukacji, jest dziś lukratywną ofertą dla młodszego pokolenia. Profesjonaliści pracujący jako inżynierowie ML zarabiają ogromne pieniądze.

Oto główne powody, dla których warto wybrać inżyniera uczenia maszynowego w 2022 roku i mieć szansę na świetlaną przyszłość:

1. Nienaganne wybory zawodowe i możliwości rozwoju w kilku firmach, wykorzystujące ML, aby zwiększyć ich możliwości na przyszłość.
2. Uczenie maszynowe, wraz z nauką o danych i sztuczną inteligencją (AI), jest uważane za technologię przyszłości, która będzie napędzać rozwój biznesu.
3. Profesjonaliści mogą zapracować na swój potencjał dzięki karierze w ML.
4. Każda branża wykorzystuje teraz dane, aby pomóc im w tworzeniu strategii i planowaniu na przyszłość. Dzięki uczeniu maszynowemu możesz rozwiązywać rzeczywiste wyzwania i
5. ML to ciągła krzywa uczenia się z nowymi możliwościami, które pojawiają się w bardziej unikalnych branżach.

Wniosek

Ogólnie rzecz biorąc, uczenie maszynowe w 2022 r . to jedna z najbardziej satysfakcjonujących karier o niezrównanym potencjale. Dzisiejsze firmy dążą do zdobycia przewagi konkurencyjnej na przyszłość. ML z głębokim uczeniem, analityką danych i sztuczną przewagą to filary nowej generacji. Jeśli więc chcesz być liderami jutra, uczenie maszynowe to Twój wybór.

Nawet obecna, jedyna w życiu sytuacja pandemiczna COVID ma niewielki wpływ na zapotrzebowanie na możliwości kariery w uczeniu maszynowym. Inżynier uczenia maszynowego w 2022 r. mnoży się liczba miejsc pracy, a branże skupiają się na tej niesamowitej technologii, gotowej na futurystyczne wyzwania. Dzięki uczeniu maszynowemu, które jest istotną częścią sztucznej inteligencji, możesz oczekiwać, że ML przyniesie nowe możliwości i poszerzy obszary badawcze do skalowalnych wyżyn.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem IIIT-B i upGrad Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT -B Status absolwentów i 10 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia.