Como ser um engenheiro de aprendizado de máquina pode ser recompensador em 2022?

Machine Learning (ML) cresceu exponencialmente na última década para se tornar a tecnologia mais exigente para a próxima geração. O ML, tomado como um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), é usado para desenvolver sistemas ou algoritmos que podem primeiro aprender com dados, descobrir padrões e conceitos a partir dessas informações e depois planejar ou tomar decisões com base nesses aprendizados.

Hoje, pesquisadores em todo o mundo usam aprendizado de máquina em seus aplicativos em várias verticais, como agricultura, bancos, marketing, mecanismos de pesquisa, linguística, diagnóstico médico etc.

ML é uma carreira popular do século 21 com escopo e potencial ilimitados para a próxima geração, à medida que mais e mais organizações dependem de dados para dimensionar seu crescimento. Engenheiro de Aprendizado de Máquina é um termo associado a uma carreira profissional de construção neste campo. Muitas empresas também usam cientistas de aprendizado de máquina, engenheiros de software ou especialistas em ML em suas descrições de trabalho. De acordo com o Glassdoor , uma pessoa que trabalha como engenheiro de aprendizado de máquina em 2022 está ganhando em média US$ 114.000 por ano nos EUA com vantagens adicionais, bônus e muito mais.

O aprendizado de máquina tem diferentes subconjuntos, incluindo redes neurais, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado profundo (DL). Muitas verticais do setor estão aproveitando o ML em vários aspectos para aprimorar suas perspectivas de negócios para o futuro.

Possibilidades de novos aplicativos de ML

Machine Learning abriu a caixa de pandora para tecnologias para aprender e construir modelos sofisticados. Aqui estão algumas das principais possibilidades que podem ter um impacto significativo em nossa vida:

1. Análise de sentimentos

A análise de sentimentos ou emoções de aplicativos baseados em ML ajudará a definir o tom do documento ou uma revisão do cliente. Este aplicativo de tomada de decisão terá a capacidade de perceber o estilo do cliente lendo sua avaliação ou qualquer formulário e fazendo previsões com base em sua avaliação.

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2. Tradução de idiomas

O processamento de linguagem natural (PLN) também progrediu rapidamente na última década na construção de um elo de comunicação entre a linguagem humana e o computador. Alguns dos obstáculos cruciais na PNL são a geração de linguagem natural, o reconhecimento de fala e a compreensão da progressão da linguagem natural.

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3. Comportamento e Recomendações do Usuário—Produtos e Filmes

Os modelos baseados em ML também são usados ​​para estudar as tendências de mudança e o comportamento do usuário correspondente ao mercado. A recomendação de produtos está entre as aplicações mais bem-sucedidas do ML. Todos os anos, vemos novos designs e mudanças nos produtos. Esses modelos de ML fazem com que o sistema entenda o comportamento com base em diferentes parâmetros, como tempo, humor, sazonal, escolha, referência e muitos outros.

4. Diagnóstico Médico - Saúde

O diagnóstico médico está entre as possibilidades mais vantajosas para o Machine Learning. Além disso, o ML–AI na área da saúde provou seu sucesso na definição do protocolo de tratamento, atendimento personalizado, monitoramento e desenvolvimento de medicamentos. Prever insuficiência cardíaca a partir de relatórios de exames e descobrir padrões de registros cardiovasculares está ganhando popularidade na área da saúde.

A maioria das empresas globais está usando Machine Learning em sua arquitetura de TI em vários aspectos - Pinterest para descobrir conteúdo exclusivo e envolvente, Yelp para curadoria de imagens, rede neural no Google, busca por voz Baidu, CRMS altamente inteligente no Salesforce, conversão de comércio eletrônico no Edgecase, cronogramas com curadoria no Twitter, Chatbots no Facebook, Netflix para recomendar filmes, Amazon para promover produtos, etc.

No mais tardar, a Organização Mundial da Saúde (OMS) e o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) usaram ML e IA para estudar e responder a surtos de Corona para entender seu comportamento de disseminação.

Como a demanda por aprendizado de máquina em 2022 e além aumentou?

O Machine Learning está evoluindo continuamente à medida que as empresas estão mudando para dados e algoritmos para estudar informações. Esses modelos de estudo são altamente significativos e fornecem insights sobre fatores cruciais para o crescimento dos negócios. O mercado global de Machine Learning (ML), de sua projeção de US$ 8,43 bilhões em 2019, aumentará a uma taxa alarmante de 39,2% (CAGR) para US$ 117,19 bilhões até 2027.

Tamanho e crescimento do mercado de aprendizado de máquina: fonte

O Machine Learning abre muitos caminhos de carreira para Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Arquiteto de Dados, Computação em Nuvem, Aprendizado de Máquina como Serviço (MLaaS), Big Data e altos executivos nas organizações. Com o rápido progresso do aprendizado profundo nos setores, várias empresas globais estão ampliando seu escopo com soluções orientadas por ML e análise de dados.

Algumas das principais multinacionais para ML incluem IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu e muito mais.

Aplicações nas indústrias de varejo, saúde e comércio eletrônico

Hoje, o Machine Learning foi integrado a mais de 100 setores e aumentando. Esses aspectos tocam nossas vidas diariamente e facilitam nossa capacidade de tomada de decisão. E com pesquisas contínuas, essa tendência de ML será refinada ainda mais para construir modelos mais sofisticados para o futuro.

Participação de mercado global de aprendizado de máquina por setor em 2019

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1. Varejo

O uso da tecnologia Machine Learning aumentou significativamente no setor de varejo nos últimos anos. As plataformas online de hoje têm uma experiência incrível do usuário com mecanismos de recomendação para adicionar mais visibilidade aos seus produtos ou serviços. A pesquisa visual adiciona mais credibilidade para alcançar os resultados desejados com mais facilidade. Os usuários podem fazer upload da imagem sem problemas para encontrar seu produto exato, como Google Lens e pesquisa de imagens, Pinterest Lens Your Look etc.

Com as economias modernas mudando o comportamento do usuário, os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam as empresas nas estratégias de precificação, oferecendo descontos e diversas técnicas de otimização de custos. Os sistemas liderados por ML mostraram um sucesso incrível na previsão do comportamento do cliente e na oferta de ofertas relevantes para obter mais conversões de negócios.

2. Saúde

O aprendizado de máquina mostrou um sucesso notável no setor de saúde. A gravação digital em dispositivos inteligentes ajuda os profissionais médicos a otimizar a proficiência, padronizar decisões e diagnosticar elementos de câncer no corpo humano com mais precisão e velocidade para obter os resultados desejados. Vários modelos de dados e análises surgiram em sistemas de saúde que agregam mais confiabilidade e confiança.

No geral, os algoritmos baseados em ML têm desempenhado um papel importante na avaliação do tratamento de doenças e na definição de seus protocolos com planejamento de longo prazo; vários benefícios vieram do uso da combinação ML-AI, incluindo menor permanência hospitalar, previsão de doenças crônicas, menor taxa de mortalidade, análise de não comparecimento, menor número de reinternações, provável complicação de condições e assim por diante.

3. Indústrias de comércio eletrônico

A personalização é um dos principais benefícios que surgiram com a integração do Machine Learning. Aqui estão as funções essenciais em que o Machine Learning está envolvido em relação aos setores de comércio eletrônico:

1. Otimizando a pesquisa na web com resultados inteligentes com indicadores exclusivos.
2. Detectando fraudes de centenas e milhares de transações que ocorrem todos os dias.
3. Recomendações de produtos com base no histórico e nas atividades de navegação anteriores do cliente.
4. Campanha de segmentação específica com tempo, local, comportamento de gastos do usuário.
5. Construindo estratégias de preços sofisticadas para obter mais conversão
6. O suporte ao cliente com chatbots atingiu um nível incrível.
7. Mantendo um equilíbrio suave entre demanda e oferta com planejamento e estratégia omnicanal.

Razões para escolher o aprendizado de máquina em 2022 como carreira

Embora o ML exija uma curva de aprendizado acentuada e melhoria contínua, acompanhada de uma infinidade de habilidades e educação, é uma oferta lucrativa para a geração mais jovem hoje. Profissionais que trabalham como Engenheiros de ML ganham enormes lucros.

Aqui estão os principais motivos para escolher o Machine Learning Engineer em 2022 e ter uma chance de um futuro brilhante pela frente:

1. Escolhas de carreira impecáveis ​​e oportunidades de crescimento com vários negócios, aproveitando o ML para aumentar seu escopo para o futuro.
2. O Machine Learning, juntamente com a Data Science e a Inteligência Artificial (IA), é tido como a tecnologia futura que impulsionará o crescimento dos negócios.
3. Os profissionais podem ganhar seu potencial com uma carreira no ML.
4. Todos os setores estão aproveitando os dados para ajudá-los a criar estratégias e planejar o futuro. Com o Machine Learning, você pode resolver desafios da vida real e
5. O ML é uma curva de aprendizado contínua com novas oportunidades chegando para verticais do setor mais exclusivas.

Conclusão

No geral, Machine Learning em 2022 é uma das carreiras mais gratificantes com potencial incomparável. As empresas de hoje estão caminhando para obter uma vantagem competitiva para o futuro. ML com aprendizado profundo, análise de dados e vantagem artificial são pilares da próxima geração. Portanto, se você deseja ser o líder de amanhã, o aprendizado de máquina é sua escolha.

Mesmo a atual situação pandêmica do COVID, única na vida, tem pouco impacto na demanda por oportunidades de carreira em Machine Learning. Os empregos de Engenheiro de Aprendizado de Máquina em 2022 se multiplicam, com as indústrias mudando seu foco para essa incrível tecnologia pronta para os desafios futuristas. Com o Machine Learning como parte essencial da Inteligência Artificial, você pode esperar que o ML traga novas oportunidades e expanda as áreas de pesquisa para alturas escaláveis.

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