Jak długo trwa nauka uczenia maszynowego?

W dzisiejszej destrukcyjnej atmosferze analityczne podejście do podejmowania decyzji pomogło firmom na całym świecie w dążeniu do wzrostu i skalowalności. Ponieważ w wyniku tej istotnej zmiany powstaje wiele możliwości zatrudnienia, uczenie maszynowe szybko staje się jednym z najbardziej niezbędnych narzędzi do osiągnięcia celów biznesowych. Wielkość rynku uczenia maszynowego wzrosła wykładniczo i oczekuje się, że do 2022 r. osiągnie 8,81 mld USD przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej 44,1%.

ML to sekcja sztucznej inteligencji, która eliminuje programowanie na każdym kroku. Ponieważ ML automatyzuje analizę danych w oparciu o algorytmy, które nie wymagają wielokrotnego programowania, w wielu organizacjach preferowane jest ułatwienie pracy analitykom danych, statystykom, inżynierom AI i tak dalej.

Otrzymywane surowe dane są łatwo przekształcane przez maszynę w przydatne informacje w celu dokładnego prognozowania potencjalnych wyników. Wiele aplikacji wykorzystujących eksplorację danych jest opracowywanych przy użyciu uczenia maszynowego i jego algorytmów.

Dołącz do internetowego kursu sztucznej inteligencji z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej oraz zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia się maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to dział sztucznej inteligencji (AI), który zajmuje się nadzorowanym lub nienadzorowanym uczeniem się na podstawie dostępnych danych i budowaniem dokładności funkcjonalnej w czasie.

Uczenie maszynowe obejmuje uczenie algorytmów w celu identyfikacji trendów lub wzorców w danych wielkoskalowych w celu zapewnienia wglądu i zwiększenia precyzji przewidywania. Jest to niezwykle rozległa dziedzina, która pozwala prawie każdej branży korzystać z rozwoju systemów komputerowych w celu napędzania wzrostu i skalowalności. Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy i modele oparte na statystykach. Stanowią one podstawę do wydobywania dokładnych informacji z dostępnych danych.

Istnieją trzy rodzaje algorytmów uczenia się:

1. Nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego: są używane do przeprowadzania analiz predykcyjnych poprzez identyfikowanie wzorców w etykietach wartości punktów danych.

2. Nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego: Tutaj mamy dane w postaci klastrów. Te uporządkowane dane umożliwiają analizę złożonych struktur danych.

3. Wzmacnianie algorytmów uczenia maszynowego: W tym algorytmie wybieramy działania na podstawie punktów danych.

Inżynier posiadający doświadczenie w uczeniu maszynowym jest w stanie programować aplikacje, które mogą pobierać przydatne informacje z dowolnych danych.

Jak długo trwa nauka uczenia maszynowego?

Po zdobyciu wglądu w lukratywne perspektywy uczenia maszynowego jako dyscypliny, określimy teraz, ile czasu zajmie opanowanie uczenia maszynowego.

Kursy uczenia maszynowego trwają od 6 miesięcy do 18 miesięcy. Jednak program nauczania różni się w zależności od wybranego stopnia lub certyfikatu.

Możesz zdobyć wystarczającą wiedzę na temat uczenia maszynowego dzięki 6-miesięcznym kursom, które zapewnią Ci dostęp do podstawowych stanowisk w najlepszych firmach. Zyskujesz jasność w odniesieniu do podstaw uczenia maszynowego, Pythona, SQL i poznasz inne pojęcia, takie jak NLP, głębokie uczenie, analiza danych itp.

Jednak więcej oznacza zawsze mniej, gdy zajmujesz się dynamiczną dziedziną, taką jak uczenie maszynowe, która pozytywnie wpłynęła na edukację, finanse, informatykę, łańcuch dostaw i różnorodne inne branże. Aby przejść dalej w swojej karierze i zdobywać wyższe kwalifikacje w tej dziedzinie, będziesz potrzebować znacznej wiedzy i praktycznego doświadczenia.

Kariera w uczeniu maszynowym

Pojawienie się cyfryzacji było rewolucyjne w niemal każdej dziedzinie. Ta radykalna zmiana przyniosła nową falę inżynierów oprogramowania, którzy są skłonni realizować ML i sztuczną inteligencję, aby dążyć do przodu w swojej karierze. Na szczęście istnieje satysfakcjonująca ścieżka kariery dla specjalistów ds. oprogramowania z doświadczeniem w uczeniu maszynowym:

Oto popularne opcje kariery, które możesz rozważyć po ukończeniu kursu uczenia maszynowego:

1. Inżynier Big Data

Średnia pensja podstawowa : ₹808K /rok

Inżynier Big Data odpowiada za utrzymanie Big Data organizacji. W tej epoce, w której każda praca jest zależna od danych, dane są przechowywane w chmurze. Musi być przez kogoś administrowany, aby można go było odzyskać w razie potrzeby. Ta praca jest wykonywana przez inżyniera Big Data, a uczenie maszynowe odgrywa znaczącą rolę, ponieważ algorytmy używane do pobierania danych są uczone za pomocą ML.

2. Programista Business Intelligence

Średnia pensja podstawowa : ₹514K /rok

Wraz ze znajomością biznesu możesz nauczyć się uczenia maszynowego, aby zwiększyć swoją doskonałość w prowadzeniu biznesu. Ta konfluencja jest niezbędna do zarządzania danymi i regulowania ich w taki sposób, aby zyski organizacji wzrastały.

3. Analityk danych AI

Średnia pensja podstawowa : ₹1320K /rok

Eksploracja danych, interpretacja danych i czyszczenie danych to kilka umiejętności wymaganych do bycia analitykiem danych AI. Oprócz dobrej znajomości matematyki i informatyki, ML jest kolejnym warunkiem koniecznym do prawidłowej interpretacji danych.

4. Menedżer produktu

Średnia pensja podstawowa : ₹1407K /rok

W każdej dziedzinie istnieje zapotrzebowanie na menedżerów produktu, co sprawia, że ​​ten profil jest bardzo poszukiwany. Może to być branża zorientowana na produkt lub na usługi. Jako menedżer produktu będziesz musiał zbierać i interpretować dane. Aby interpretować dane, wymagana jest wiedza z zakresu uczenia maszynowego w celu zwiększenia funkcjonalności organizacji.

5. Naukowiec

Średnia pensja podstawowa : ₹702K /rok

Jeśli jesteś dociekliwy i masz tendencję do prowadzenia badań, dążenie do uczenia maszynowego wzmocni i zwiększy Twoje umiejętności. Doświadczenie w uczeniu maszynowym może zapewnić Ci wpływową pozycję w Dziale Badań i Rozwoju organizacji.

6. Inżynier uczenia maszynowego

Średnia pensja podstawowa : ₹686K /rok

Jeśli potrafisz zarządzać dużymi zbiorami danych i pracować z modelami predykcyjnymi, to jest to odpowiedni profil dla Ciebie. Inżynierowie uczenia maszynowego są stale poszukiwani w dziedzinach, które wymagają, między innymi, modeli obrazowania opartych na predykcji, rozpoznawania mowy i cyberbezpieczeństwa.

7. Naukowiec ds. danych

Średnia pensja podstawowa : ₹817K /rok

Doświadczenie w uczeniu maszynowym wraz z kompetencjami w zakresie wielu języków programowania może zwiększyć Twoje umiejętności przewidywania wzorców w dużych ilościach danych. Zadaniem naukowców zajmujących się danymi jest przewidywanie wzorców zakupowych konsumentów, nawyków zakupowych itp., aby pomóc organizacjom w podejmowaniu inteligentnych decyzji opartych na danych w celu zwiększenia konwersji i sprzedaży.

8. Inżynier AI

Średnia pensja podstawowa : ₹839K /rok

Inżynierowie AI to osoby rozwiązujące problemy, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego wraz z siecią neuronową do opracowywania modeli AI, które mogą poprawnie przewidywać dane.

Wymagane umiejętności

Uczenie maszynowe jest dość logicznym przedmiotem i jest częścią programu studiów na kierunkach Informatyka. Chociaż projekty akademickie mogą przekazywać dogłębną wiedzę na temat jego praktyczności, w przypadku uczenia maszynowego, opanowanie tematu wymaga wytrwałości i intensywnej nauki.

Jest to możliwe dzięki kursom online lub specjalistycznym kursom rozszerzonym o inne dyscypliny, takie jak m.in. sztuczna inteligencja i cykl rozwoju oprogramowania.

Kwalifikacje i umiejętności obejmują:

• Podstawy obsługi komputera
• Języki programowania, takie jak C, C++, Python i Java
• Modelowanie danych
• Ocena danych
• Podstawy inżynierii oprogramowania
• Postrzeganie danych i statystyki
• Umiejętności matematyczne

Oprócz tych umiejętności technicznych, oto kilka niematerialnych umiejętności, które są kluczowe dla osiągnięcia sukcesu w tej dziedzinie.

• Umiejętność rozwiązywania problemów
• Możliwości analityczne
• Umiejętności logicznego rozumowania

Przyszły zakres uczenia maszynowego

Dzięki firmom stosującym sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe u podstaw swoich operacji w celu zwiększenia wydajności i tempa, przyszłość obiecuje jeszcze większy wzrost możliwości zatrudnienia w tej dziedzinie. Według Gartnera na całym świecie stworzono już 2,3 miliona miejsc pracy, a do 2025 r. kandydaci będą mogli skorzystać z aż 2 milionów nowych miejsc pracy.

To prowadzi nas do końca artykułu. Aby uzyskać więcej informacji na temat koncepcji uczenia maszynowego, skontaktuj się z najlepszymi wydziałami IIIT Bangalore i Liverpool John Moores University w ramach programu upGrad Master of Science in Machine Learning & AI.