Чем может быть полезна работа инженера по машинному обучению в 2022 году?

Машинное обучение (ML) за последнее десятилетие выросло в геометрической прогрессии и стало самой требовательной технологией следующего поколения. Машинное обучение, рассматриваемое как подмножество искусственного интеллекта (ИИ), используется для разработки систем или алгоритмов, которые могут сначала учиться на данных, обнаруживать шаблоны и концепции из этой информации, а затем планировать или принимать решения на основе этих знаний.

Сегодня исследователи во всем мире используют машинное обучение в своих приложениях в нескольких областях, таких как сельское хозяйство, банковское дело, маркетинг, поисковые системы, лингвистика, медицинская диагностика и т. д.

Машинное обучение — популярная карьера 21-го века с неограниченными возможностями и потенциалом для следующего поколения, поскольку все больше и больше организаций полагаются на данные для масштабирования своего роста. Инженер по машинному обучению — это термин, связанный с профессиональной карьерой в этой области. Многие компании также используют специалистов по машинному обучению, инженеров-программистов или экспертов по машинному обучению в своих должностных инструкциях. Согласно Glassdoor , человек, работающий инженером по машинному обучению в 2022 году , зарабатывает в США в среднем 114 000 долларов в год с дополнительными привилегиями, бонусами и многим другим.

Машинное обучение имеет различные подмножества, включая нейронные сети, обработку естественного языка (NLP) и глубокое обучение (DL). Многие отраслевые вертикали используют машинное обучение в различных аспектах, чтобы улучшить перспективы своего бизнеса в будущем.

Возможности новых приложений машинного обучения

Машинное обучение открыло ящик Пандоры для технологий, позволяющих изучать и создавать сложные модели. Вот некоторые из основных возможностей, которые могут оказать существенное влияние на нашу жизнь в целом:

1. Анализ настроений

Анализ настроений или эмоций из приложений на основе машинного обучения поможет определить тон документа или отзыв клиента. Это приложение для принятия решений будет иметь возможность реализовать стиль клиента, читая его обзор или любую форму и давая прогноз на основе его оценки.

Источник

2. Языковой перевод

Обработка естественного языка (NLP) также быстро прогрессировала в последнее десятилетие в построении коммуникативной связи между человеческим языком и компьютером. Некоторые из важнейших препятствий в НЛП — это генерация естественного языка, распознавание речи и понимание развития естественного языка.

Получите онлайн- сертификат ML в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутую программу сертификации в области ML и AI, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Поведение пользователей и рекомендации — продукты и фильмы

Модели на основе машинного обучения также используются для изучения меняющихся тенденций и поведения пользователей, соответствующих рынку. Рекомендация продукта — одно из самых успешных применений машинного обучения. Каждый год мы видим новые дизайны и изменения в продуктах. Эти модели машинного обучения позволяют системе понимать поведение на основе различных параметров, таких как время, настроение, сезонность, выбор, ссылка и многие другие.

4. Медицинский диагноз — здравоохранение

Медицинская диагностика — одна из самых выгодных возможностей для машинного обучения. Более того, ML-AI в здравоохранении доказали свою эффективность в определении протокола лечения, персонализированного ухода, мониторинга и разработки лекарств. Прогнозирование сердечной недостаточности на основе отчетов об исследованиях и выявление закономерностей сердечно-сосудистых заболеваний становится все более популярным в здравоохранении.

Большинство мировых компаний используют машинное обучение в своей ИТ-архитектуре в нескольких аспектах: Pinterest для поиска уникального и привлекательного контента, Yelp для подбора изображений, нейронная сеть в Google, голосовой поиск Baidu, высокоинтеллектуальная CRMS в Salesforce, преобразование электронной торговли в Edgecase, кураторские графики в Twitter, чат-боты в Facebook, Netflix для рекомендации фильмов, Amazon для продвижения продуктов и т. д.

Недавно Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) и Массачусетский технологический институт (MIT) использовали машинное обучение и искусственный интеллект для изучения вспышек коронавируса и реагирования на них, чтобы понять характер его распространения.

Как вырос спрос на машинное обучение в 2022 году и далее?

Машинное обучение постоянно развивается, поскольку предприятия в настоящее время переходят на данные и алгоритмы для изучения информации. Эти модели исследования очень важны и дают представление о важнейших факторах роста бизнеса. Мировой рынок машинного обучения (ML) с его прогноза в 8,43 млрд долларов США в 2019 году вырастет с угрожающей скоростью на 39,2% (CAGR) до 117,19 млрд долларов США к 2027 году.

Размер и рост рынка машинного обучения: источник

Машинное обучение открывает множество карьерных возможностей для специалистов по науке о данных, искусственному интеллекту, архитектору данных, облачным вычислениям, машинному обучению как услуге (MLaaS), большим данным и руководителям высшего звена в организациях. В связи с быстрым прогрессом глубокого обучения в отраслях несколько глобальных компаний расширяют свои возможности с помощью решений, основанных на машинном обучении и анализе данных.

Некоторые из ведущих MNC для машинного обучения включают IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu и другие.

Применение в розничной торговле, здравоохранении и электронной коммерции

Сегодня машинное обучение интегрировано в более чем 100 отраслей, и их число продолжает расти. Эти аспекты ежедневно затрагивают нашу жизнь и облегчают нам способность принимать решения. И благодаря непрерывным исследованиям эта тенденция машинного обучения будет совершенствоваться для создания более сложных моделей будущего.

Доля мирового рынка машинного обучения по отраслям в 2019 г.

источник

1. Розничная торговля

За последние несколько лет использование технологии машинного обучения в розничной торговле значительно возросло. Сегодняшние онлайн-платформы имеют невероятный пользовательский опыт с механизмами рекомендаций, чтобы сделать их продукты или услуги более заметными. Визуальный поиск повышает вероятность более легкого достижения желаемых результатов. Пользователи могут беспрепятственно загружать изображение, чтобы найти нужный продукт, например Google Lens и поиск изображений, Pinterest Lens Your Look и т. д.

В условиях, когда современная экономика меняет поведение пользователей, алгоритмы машинного обучения помогают компаниям в разработке стратегий ценообразования, предоставлении скидок и нескольких методов оптимизации затрат. Системы на основе машинного обучения продемонстрировали невероятный успех в прогнозировании поведения клиентов и предоставлении им релевантных предложений для увеличения конверсии бизнеса.

2. Здравоохранение

Машинное обучение продемонстрировало замечательные успехи в сфере здравоохранения. Цифровая запись на интеллектуальных устройствах помогает медицинским работникам оптимизировать свои навыки, стандартизировать решения и диагностировать раковые элементы в организме человека с большей точностью и скоростью для получения желаемых результатов. В системах здравоохранения появились различные модели данных и аналитики, которые повышают надежность и доверие.

В целом, алгоритмы на основе машинного обучения сыграли огромную роль в оценке лечения заболеваний и разработке их протоколов с долгосрочным планированием; Комбинация машинного обучения и искусственного интеллекта дает ряд преимуществ, в том числе меньшее время пребывания в больнице, прогнозирование хронических заболеваний, более низкий уровень смертности, анализ неявок, более низкие повторные госпитализации, вероятные осложнения состояний и так далее.

3. Отрасли электронной коммерции

Персонализация — одно из основных преимуществ интеграции машинного обучения. Вот основные роли машинного обучения в сфере электронной коммерции:

1. Оптимизация веб-поиска с помощью интеллектуальных результатов с уникальными индикаторами.
2. Обнаружение мошенничества с сотнями и тысячами транзакций, происходящих каждый день.
3. Рекомендации по продуктам, основанные на прошлых историях клиентов и действиях в Интернете.
4. Конкретные целевые кампании с указанием времени, местоположения, покупательского поведения пользователей.
5. Создание сложных стратегий ценообразования для увеличения конверсии
6. Поддержка клиентов с помощью чат-ботов достигла невероятного уровня.
7. Поддержание плавного баланса между спросом и предложением с помощью многоканального планирования и стратегии.

Причины выбрать машинное обучение в 2022 году в качестве карьеры

Хотя машинное обучение требует крутой кривой обучения и постоянного совершенствования, сопровождаемого множеством навыков и образования, сегодня это выгодное предложение для молодого поколения. Профессионалы, работающие инженерами машинного обучения, зарабатывают огромные деньги.

Вот основные причины выбрать инженера по машинному обучению в 2022 году и получить шанс на светлое будущее:

1. Безупречный выбор карьеры и возможности роста в нескольких компаниях, использующих машинное обучение для расширения своих возможностей в будущем.
2. Машинное обучение, наряду с наукой о данных и искусственным интеллектом (ИИ), рассматривается как технология будущего, которая будет стимулировать рост бизнеса.
3. Профессионалы могут реализовать свой потенциал, работая в сфере машинного обучения.
4. В настоящее время каждая отрасль использует данные для разработки стратегий и планов на будущее. С помощью машинного обучения вы можете решать реальные задачи и
5. Машинное обучение — это непрерывная кривая обучения с появлением новых возможностей для более уникальных отраслевых вертикалей.

Заключение

В целом машинное обучение в 2022 году — одна из самых прибыльных профессий с непревзойденным потенциалом. Сегодня компании стремятся получить конкурентное преимущество в будущем. Машинное обучение с глубоким обучением, аналитикой данных и преимуществами искусственного интеллекта — это столпы следующего поколения. Поэтому, если вы хотите стать лидерами завтрашнего дня, машинное обучение — ваш выбор.

Даже текущая ситуация с пандемией COVID, которая случается раз в жизни, мало влияет на спрос на возможности карьерного роста в области машинного обучения. Вакансий инженера по машинному обучению в 2022 году становится все больше, и отрасли переключают свое внимание на эту невероятную технологию, готовую к футуристическим вызовам. Поскольку машинное обучение является неотъемлемой частью искусственного интеллекта, вы можете ожидать, что машинное обучение откроет новые возможности и расширит области исследований до масштабируемых высот.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -Статус выпускника B и 10 практических практических проектов.