Cât timp durează să înveți învățarea automată?

În atmosfera disruptivă de astăzi, o abordare analitică a procesului decizional a ajutat companiile din întreaga lume să urmărească creșterea și scalabilitatea. Deoarece se creează numeroase oportunități de angajare din cauza acestei schimbări substanțiale, Machine Learning devine rapid unul dintre cele mai indispensabile instrumente pentru atingerea obiectivelor de afaceri. Dimensiunea pieței pentru învățarea automată a crescut exponențial și se așteaptă în continuare să atingă 8,81 miliarde USD până în 2022 la o rată anuală de creștere compusă (CAGR) de 44,1%.

ML este o secțiune a Inteligenței Artificiale care elimină programarea pentru fiecare pas. Deoarece ML automatizează analiza datelor pe baza algoritmilor care nu necesită programare repetată, este de preferat în multe organizații să ușureze munca cercetătorilor de date, a statisticienilor, a inginerilor AI și așa mai departe.

Datele brute care sunt primite sunt ușor transformate în informații utile de către mașină pentru a prognoza cu exactitate potențialele rezultate. Un număr mare de aplicații care implică data mining sunt dezvoltate folosind Machine Learning și algoritmii săi.

Alăturați-vă cursului de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată este o divizie a inteligenței artificiale (AI) care se ocupă de învățarea supravegheată sau nesupravegheată din datele disponibile și de a construi acuratețe funcțională în timp.

Învățarea automată implică antrenarea algoritmilor pentru a identifica tendințele sau modelele în datele la scară largă pentru a oferi informații și pentru a îmbunătăți precizia predicției. Este un domeniu incredibil de vast care permite aproape fiecărei industrii să folosească dezvoltarea sistemelor informatice pentru a stimula creșterea și scalabilitatea. Machine Learning utilizează algoritmi și modele care se bazează pe statistici. Acestea formează baza extragerii de informații exacte din datele disponibile.

Algoritmii de învățare sunt de trei tipuri:

1. Algoritmi de învățare automată supravegheați: aceștia sunt utilizați pentru a efectua analize predictive prin identificarea tiparelor în etichetele de valori ale punctelor de date.

2. Algoritmi de învățare automată nesupravegheată: Aici avem date sub formă de clustere. Aceste date organizate permit analiza structurilor complexe de date.

3. Întărirea algoritmilor de învățare automată: În acest algoritm, alegem acțiuni pe baza punctelor de date.

Un inginer cu experiență în învățarea automată este capabil să programeze aplicații care pot prelua informații utile din date arbitrare.

Cât timp durează să înveți învățarea automată?

După ce am obținut o perspectivă asupra perspectivelor profitabile pe care le aduce învățarea automată ca disciplină, vom determina acum cât timp este nevoie pentru a stăpâni învățarea automată.

Cursurile de învățare automată variază într-o perioadă de la 6 luni la 18 luni. Cu toate acestea, curriculum-ul variază în funcție de tipul de diplomă sau de certificare pentru care optați.

Veți dobândi cunoștințe suficiente despre învățarea automată prin cursuri de 6 luni, care vă pot oferi acces la posturi de nivel de intrare la firme de top. Obțineți claritate în ceea ce privește elementele fundamentale ale învățării automate, Python, SQL și sunteți introdus în alte concepte precum NLP, Deep Learning, Analiza datelor etc.

Cu toate acestea, mai mult este întotdeauna mai puțin atunci când urmăriți un domeniu dinamic, cum ar fi învățarea automată, care a avut un impact pozitiv asupra educației, finanțelor, informaticii, lanțului de aprovizionare și a unei game variate de alte industrii. Și pentru a avansa mai mult în carieră și pentru a urmări profiluri mai înalte în domeniu, veți avea nevoie de expertiză substanțială și experiență practică.

Cariere în învățare automată

Apariția digitalizării a fost revoluționară în aproape toate domeniile. Această schimbare radicală a adus un nou val de ingineri software care sunt înclinați să urmeze ML și AI pentru a se strădui înainte în cariera lor. Din fericire, există o carieră plină de satisfacții pentru profesioniștii din software cu experiență în învățarea automată:

Iată opțiunile de carieră populare pe care le puteți lua în considerare după finalizarea unui curs de învățare automată:

1. Inginer Big Data

Salariul de bază mediu : 808.000 INR/an

Un inginer Big Data este responsabil pentru menținerea Big Data a unei organizații. În această epocă în care fiecare lucrare depinde de date, datele sunt stocate pe cloud. Trebuie să fie administrat de cineva, astfel încât să poată fi recuperat după cum este necesar. Această muncă este realizată de un inginer de date mari, iar învățarea automată joacă un rol important, deoarece algoritmii utilizați în preluarea datelor sunt învățați prin ML.

2. Dezvoltator de Business Intelligence

Salariul de bază mediu : 514.000 INR/an

Pe lângă perspicacitatea afacerilor, puteți învăța Machine Learning pentru a vă îmbunătăți excelența în gestionarea unei afaceri. Această confluență este imperativă pentru gestionarea și reglementarea datelor într-o manieră care să crească profiturile unei organizații.

3. Analist de date AI

Salariul de bază mediu : 1320.000 INR/an

Exploatarea datelor, interpretarea datelor și curățarea datelor sunt câteva abilități necesare pentru a fi un analist de date AI. În afară de cunoștințe bune de matematică și computere, ML este o altă condiție prealabilă pentru a putea interpreta corect datele.

4. Manager de produs

Salariul de bază mediu : 1407K INR/an

Există o cerință de manageri de produs în fiecare domeniu care face ca acest profil să fie foarte căutat. Poate fi o industrie orientată pe produse sau una orientată spre servicii. În calitate de manager de produs, va trebui să colectați și să interpretați date. Pentru a interpreta datele, este necesară experiența în Machine Learning pentru a îmbunătăți funcționalitatea unei organizații.

5. Cercetare

Salariul de bază mediu : 702.000 INR/an

Dacă sunteți curios și tindeți spre cercetare, urmărirea învățării automate vă va împuternici și vă va îmbunătăți setul de abilități. O experiență în învățarea automată vă poate aduce o poziție influentă în departamentul de cercetare și dezvoltare al unei organizații.

6. Inginer de învățare automată

Salariul de bază mediu : 686.000 INR/an

Dacă puteți gestiona datele mari și puteți lucra cu modele predictive, acesta este profilul potrivit pentru dvs. Inginerii de învățare automată sunt în mod constant solicitați în domenii care necesită modele bazate pe predicții de imagistică, recunoaștere a vorbirii și securitate cibernetică, printre altele.

7. Data Scientist

Salariul de bază mediu : 817.000 INR/an

Experiența în învățarea automată, împreună cu competența în mai multe limbaje de programare, vă pot îmbunătăți abilitățile de a prezice modele în cantități mari de date. Este o sarcină a cercetătorilor de date să prezică modelele de cumpărare ale consumatorilor, obiceiurile de cumpărare etc. pentru a ajuta organizațiile să ia decizii inteligente bazate pe date pentru a genera conversii și vânzări.

8. Inginer AI

Salariul de bază mediu : 839.000 INR/an

Inginerii AI rezolvă problemele care utilizează algoritmi de învățare automată împreună cu rețeaua neuronală pentru a concepe modele AI care pot prezice datele corect.

Abilitati cerute

Învățarea automată este un subiect destul de logic și face parte din programa de studii a diplomelor de informatică. Chiar dacă proiectele academice pot oferi cunoștințe aprofundate despre caracterul său practic, atunci când vine vorba de învățarea automată, este nevoie de perseverență și de învățare extinsă pentru a stăpâni subiectul.

Acest lucru este posibil prin cursuri online sau prin intermediul unui curs de specialitate completat cu alte discipline precum Inteligența artificială și Ciclul de viață al dezvoltării software, printre altele.

Calificările și abilitățile includ:

• Cunoștințe de bază pe calculator
• Limbaje de programare precum C, C++, Python și Java
• Modelarea datelor
• Evaluarea datelor
• Fundamentele ingineriei software
• Percepția datelor și a statisticilor
• Abilități matematice

Pe lângă aceste abilități tehnice, iată câteva abilități intangibile care sunt esențiale pentru a obține succesul în acest domeniu.

• Abilități de rezolvare a problemelor
• Capacități analitice
• Abilități de raționament logic

Domeniul viitor al învățării automate

Cu companiile care adoptă inteligența artificială și învățarea automată la baza operațiunilor lor pentru a crește eficiența și ritmul, viitorul promite o creștere și mai mare a oportunităților de angajare în acest domeniu. Conform Gartner, 2,3 milioane de locuri de muncă au fost deja create în întreaga lume și, până în 2025, vor exista 2 milioane de noi oportunități de angajare pentru aspiranți.

Asta ne duce la finalul articolului. Pentru mai multe informații despre conceptele de învățare automată, luați legătura cu facultatea de top de la IIIT Bangalore și Universitatea John Moores din Liverpool prin programul de Master of Science în învățare automată și AI al upGrad.