Сколько времени нужно, чтобы научиться машинному обучению?

В сегодняшней разрушительной атмосфере аналитический подход к принятию решений помогает компаниям по всему миру добиваться роста и масштабируемости. Поскольку из-за этого существенного сдвига создается множество рабочих мест, машинное обучение быстро становится одним из самых незаменимых инструментов для достижения бизнес-целей. Объем рынка машинного обучения вырос в геометрической прогрессии, и ожидается, что к 2022 году он достигнет 8,81 миллиарда долларов США при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 44,1%.

ML — это раздел искусственного интеллекта, который исключает программирование на каждом этапе. Поскольку машинное обучение автоматизирует анализ данных на основе алгоритмов, не требующих повторного программирования, во многих организациях предпочитают облегчить работу специалистов по данным, статистиков, инженеров по искусственному интеллекту и т. д.

Полученные необработанные данные легко преобразуются машиной в полезную информацию для точного прогнозирования потенциальных результатов. Большое количество приложений, связанных с интеллектуальным анализом данных, разрабатываются с использованием машинного обучения и его алгоритмов.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по искусственному интеллекту в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который занимается контролируемым или неконтролируемым обучением на основе доступных данных и повышением функциональной точности с течением времени.

Машинное обучение включает в себя обучающие алгоритмы для выявления тенденций или закономерностей в крупномасштабных данных, чтобы обеспечить понимание и повысить точность прогнозов. Это невероятно обширная область, которая позволяет почти каждой отрасли использовать разработку компьютерных систем для стимулирования роста и масштабируемости. Машинное обучение использует алгоритмы и модели, основанные на статистике. Они формируют основу для извлечения точной информации из имеющихся данных.

Алгоритмы обучения бывают трех типов:

1. Алгоритмы контролируемого машинного обучения: они используются для проведения прогнозного анализа путем выявления закономерностей в метках значений точек данных.

2. Алгоритмы машинного обучения без присмотра. Здесь у нас есть данные в виде кластеров. Эти организованные данные позволяют анализировать сложные структуры данных.

3. Алгоритмы машинного обучения с подкреплением: в этом алгоритме мы выбираем действия на основе точек данных.

Инженер с опытом машинного обучения способен программировать приложения, которые могут извлекать полезную информацию из произвольных данных.

Сколько времени нужно, чтобы научиться машинному обучению?

Получив представление о прибыльных перспективах машинного обучения как дисциплины, мы теперь определим, сколько времени потребуется, чтобы освоить машинное обучение.

Курсы машинного обучения варьируются в период от 6 месяцев до 18 месяцев. Тем не менее, учебная программа зависит от типа степени или сертификата, который вы выбираете.

Вы получите достаточные знания в области машинного обучения на 6-месячных курсах, которые могут дать вам доступ к позициям начального уровня в ведущих фирмах. Вы получаете ясность в отношении основ машинного обучения, Python, SQL и знакомитесь с другими концепциями, такими как НЛП, глубокое обучение, анализ данных и т. д.

Однако больше всегда означает меньше, когда вы работаете в такой динамичной области, как машинное обучение, которая положительно повлияла на образование, финансы, информатику, цепочку поставок и целый ряд других отраслей. А чтобы продвинуться дальше по карьерной лестнице и добиться более высоких результатов в этой области, вам потребуются существенные знания и практический опыт.

Карьера в машинном обучении

Появление цифровых технологий было революционным практически во всех областях. Это радикальное изменение привело к появлению новой волны инженеров-программистов, которые склонны заниматься машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы продвигаться вперед в своей карьере. К счастью, для специалистов по программному обеспечению, обладающих опытом в области машинного обучения, есть перспективная карьера:

Вот популярные варианты карьеры, которые вы можете рассмотреть после прохождения курса машинного обучения:

1. Инженер по большим данным

Средняя базовая зарплата : ₹808K/год

Инженер по большим данным отвечает за поддержание больших данных организации. В эту эпоху, когда каждая работа зависит от данных, данные хранятся в облаке. Им должен кто-то управлять, чтобы его можно было получить по мере необходимости. Эту работу выполняет инженер по работе с большими данными, и машинное обучение играет важную роль, поскольку алгоритмы, используемые для извлечения данных, изучаются с помощью машинного обучения.

2. Разработчик бизнес-аналитики

Средняя базовая зарплата : ₹514K/год.

Наряду с деловой хваткой вы можете изучить машинное обучение, чтобы повысить свое мастерство в управлении бизнесом. Это слияние необходимо для управления и регулирования данных таким образом, чтобы прибыль организации увеличивалась.

3. Аналитик данных ИИ

Средняя базовая зарплата : ₹ 1320K / год

Интеллектуальный анализ данных, интерпретация данных и очистка данных — это несколько навыков, необходимых для того, чтобы стать аналитиком данных ИИ. Помимо хорошего знания математики и компьютеров, машинное обучение является еще одним необходимым условием для правильной интерпретации данных.

4. Менеджер по продукту

Средняя базовая зарплата : ₹ 1407K / год

В каждой области требуются менеджеры по продукту, что делает этот профиль очень востребованным. Это может быть отрасль, ориентированная на продукт, или отрасль, ориентированная на услуги. Как продакт-менеджеру вам нужно будет собирать и интерпретировать данные. Для интерпретации данных требуется опыт в области машинного обучения для повышения функциональности организации.

5. Ученый-исследователь

Средняя базовая зарплата : ₹702K/год.

Если вы любознательны и склонны к исследованиям, машинное обучение расширит ваши возможности и повысит ваш набор навыков. Опыт работы в области машинного обучения может принести вам влиятельную должность в отделе исследований и разработок организации.

6. Инженер по машинному обучению

Средняя базовая заработная плата : ₹ 686K / год

Если вы умеете управлять большими данными и работать с прогностическими моделями, этот профиль для вас. Инженеры по машинному обучению постоянно востребованы в областях, где, помимо прочего, требуются модели визуализации, распознавания речи и кибербезопасности на основе прогнозирования.

7. Специалист по данным

Средняя базовая зарплата : ₹817K/год

Опыт в машинном обучении наряду со знанием нескольких языков программирования может улучшить ваши навыки прогнозирования закономерностей в больших объемах данных. Работа специалистов по обработке и анализу данных заключается в том, чтобы предсказывать модели потребительских покупок, покупательские привычки и т. д., чтобы помочь организациям принимать обоснованные решения, основанные на данных, для стимулирования конверсий и продаж.

8. Инженер ИИ

Средняя базовая зарплата : ₹839K/год.

Инженеры ИИ — это специалисты по решению проблем, которые используют алгоритмы машинного обучения вместе с нейронной сетью для разработки моделей ИИ, которые могут правильно предсказывать данные.

Требуются навыки

Машинное обучение является довольно логичным предметом и является частью учебной программы по компьютерным наукам. Несмотря на то, что академические проекты могут дать глубокие знания о его практичности, когда дело доходит до машинного обучения, для освоения предмета требуется настойчивость и обширные знания.

Это возможно с помощью онлайн-курсов или специализированного курса, дополненного другими дисциплинами, такими как искусственный интеллект и жизненный цикл разработки программного обеспечения.

Квалификация и навыки включают в себя:

• Базовые навыки работы с компьютером
• Языки программирования, такие как C, C++, Python и Java.
• Моделирование данных
• Оценка данных
• Основы разработки программного обеспечения
• Восприятие данных и статистики
• Математические навыки

Помимо этих технических навыков, вот несколько нематериальных навыков, которые имеют первостепенное значение для достижения успеха в этой области.

• Навыки решения проблем
• Аналитические возможности
• Способности к логическому мышлению

Будущая область машинного обучения

Поскольку компании внедряют искусственный интеллект и машинное обучение в основу своей деятельности для повышения эффективности и темпов, будущее обещает еще больший прирост возможностей трудоустройства в этой области. По данным Gartner, во всем мире уже создано 2,3 миллиона рабочих мест, а к 2025 году у соискателей появится целых 2 миллиона новых рабочих мест.

Это подводит нас к концу статьи. Для получения дополнительной информации о концепциях машинного обучения свяжитесь с ведущими преподавателями IIIT в Бангалоре и Ливерпульском университете Джона Мурса в рамках программы upGrad Master of Science in Machine Learning & AI.