การเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งสามารถให้รางวัลในปี 2022 ได้อย่างไร

Machine Learning (ML) เติบโตขึ้นอย่างมากในทศวรรษที่ผ่านมาจนกลายเป็นเทคโนโลยีที่มีความต้องการมากที่สุดสำหรับคนรุ่นต่อไป ML ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใช้เพื่อพัฒนาระบบหรืออัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลก่อน ค้นพบรูปแบบและแนวคิดจากข้อมูลนี้ จากนั้นจึงวางแผนหรือตัดสินใจตามการเรียนรู้เหล่านี้

ปัจจุบัน นักวิจัยทั่วโลกใช้แมชชีนเลิร์นนิงในแอปพลิเคชันของตนในหลากหลายแนวดิ่ง เช่น เกษตรกรรม การธนาคาร การตลาด เสิร์ชเอ็นจิ้น ภาษาศาสตร์ การวินิจฉัยทางการแพทย์ ฯลฯ

ML เป็นอาชีพที่ได้รับความนิยมในศตวรรษที่ 21 โดยมีขอบเขตและศักยภาพที่ไม่จำกัดสำหรับคนรุ่นต่อไป เนื่องจากองค์กรต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ต้องพึ่งพาข้อมูลเพื่อขยายการเติบโต Machine Learning Engineer เป็นคำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาชีพในสาขานี้ หลายๆ บริษัทยังใช้ Machine Learning Scientists วิศวกรซอฟต์แวร์ หรือผู้เชี่ยวชาญ ML ในการอธิบายลักษณะงาน ตามที่ Glassdoor ระบุ บุคคลที่ทำงานเป็น Machine Learning Engineer ในปี 2022 มีรายได้เฉลี่ย $114,000 ต่อปีในสหรัฐอเมริกาพร้อมสิทธิพิเศษ โบนัส และอื่นๆ อีกมากมาย

การเรียนรู้ของเครื่องมีชุดย่อยที่แตกต่างกัน รวมถึง Neural Networks, Natural Language Processing (NLP) และ Deep Learning (DL) ธุรกิจแนวดิ่งจำนวนมากกำลังใช้ประโยชน์จาก ML ในด้านต่างๆ เพื่อเพิ่มโอกาสทางธุรกิจในอนาคต

ความเป็นไปได้ของแอปพลิเคชัน ML ใหม่

แมชชีนเลิร์นนิงได้เปิดกล่องของ pandora สำหรับเทคโนโลยีเพื่อเรียนรู้และสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน ต่อไปนี้คือความเป็นไปได้หลักบางประการที่อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อชีวิตของเราทั้งหมด:

1. การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกหรืออารมณ์จากแอปพลิเคชันที่ใช้ ML จะช่วยกำหนดโทนของเอกสารหรือบทวิจารณ์ของลูกค้า แอปพลิเคชันเพื่อการตัดสินใจนี้จะมีความสามารถในการรับรู้ถึงสไตล์ของลูกค้าโดยการอ่านบทวิจารณ์หรือแบบฟอร์มใดๆ และให้การคาดการณ์ตามการประเมิน

แหล่งที่มา

2. การแปลภาษา

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ยังก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในทศวรรษที่ผ่านมาในการสร้างการเชื่อมโยงการสื่อสารระหว่างภาษามนุษย์และคอมพิวเตอร์ อุปสรรคสำคัญบางประการใน NLP คือ การสร้างภาษาธรรมชาติ การรู้จำคำพูด และการทำความเข้าใจความก้าวหน้าของภาษาธรรมชาติ

รับ ใบรับรอง ML ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท โปรแกรม Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

3. พฤติกรรมและคำแนะนำของผู้ใช้—ผลิตภัณฑ์และภาพยนตร์

โมเดลที่ใช้ ML ยังใช้เพื่อศึกษาแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงและพฤติกรรมของผู้ใช้ที่สอดคล้องกับตลาด คำแนะนำผลิตภัณฑ์เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดของ ML ทุกปี เราเห็นการออกแบบใหม่และการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์ โมเดล ML เหล่านี้ทำให้ระบบเข้าใจพฤติกรรมตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น เวลา อารมณ์ ฤดูกาล ตัวเลือก การอ้างอิง และอื่นๆ อีกมากมาย

4. การวินิจฉัยทางการแพทย์—การดูแลสุขภาพ

การวินิจฉัยทางการแพทย์เป็นหนึ่งในความเป็นไปได้ที่เป็นประโยชน์มากที่สุดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง นอกจากนี้ ML–AI ในการดูแลสุขภาพได้พิสูจน์ความสำเร็จในการกำหนดโปรโตคอลการรักษา การดูแลเฉพาะบุคคล การเฝ้าติดตาม และการพัฒนายา การทำนายภาวะหัวใจล้มเหลวจากรายงานการสอบและการค้นพบรูปแบบจากบันทึกโรคหัวใจและหลอดเลือดกำลังได้รับความนิยมในด้านการดูแลสุขภาพ

บริษัทระดับโลกส่วนใหญ่ใช้ Machine Learning ในสถาปัตยกรรมไอทีของตนในหลาย ๆ ด้าน—Pinterest สำหรับการค้นหาเนื้อหาที่ไม่ซ้ำใครและน่าดึงดูด, Yelp สำหรับการดูแลจัดการรูปภาพ, เครือข่าย Neural ใน Google, การค้นหา Baidu Voice, CRMS อัจฉริยะระดับสูงที่ Salesforce, การแปลงอีคอมเมิร์ซที่ Edgecase, ไทม์ไลน์ที่ดูแลจัดการที่ Twitter, Chatbots บน Facebook, Netflix สำหรับแนะนำภาพยนตร์, Amazon สำหรับโปรโมตผลิตภัณฑ์ ฯลฯ

ล่าสุด องค์การอนามัยโลก (WHO) และสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) ใช้ ML และ AI เพื่อศึกษาและตอบสนองต่อการระบาดของโคโรนาเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมการแพร่กระจาย

ความต้องการแมชชีนเลิร์นนิงในปี 2022 และหลังจากนั้นเพิ่มขึ้นอย่างไร?

แมชชีนเลิร์นนิงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเนื่องจากธุรกิจต่างๆ กำลังเปลี่ยนไปสู่ข้อมูลและอัลกอริทึมเพื่อศึกษาข้อมูล โมเดลการศึกษาเหล่านี้มีความสำคัญอย่างมากและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยสำคัญในการเติบโตทางธุรกิจ ตลาดแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ทั่วโลกจากที่คาดการณ์ไว้ที่ 8.43 พันล้านดอลลาร์ในปี 2562 จะเพิ่มขึ้นในอัตราที่น่าตกใจ 39.2% (CAGR) เป็น 117.19 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2570

ขนาดและการเติบโตของตลาดการเรียนรู้ของเครื่อง: แหล่งที่มา

Machine Learning เปิดเส้นทางอาชีพมากมายสำหรับ Data Science, Artificial Intelligence, Data Architect, Cloud Computing, Machine Learning as a Service (MLaaS), Big Data และระดับผู้บริหารระดับสูงในองค์กร ด้วย ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของการเรียนรู้เชิงลึกในอุตสาหกรรม บริษัทระดับโลกหลายแห่งกำลังผลักดันขอบเขตของตนด้วยโซลูชัน ML และโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

MNC อันดับต้นๆ สำหรับ ML ได้แก่ IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu และอื่นๆ

การใช้งานในอุตสาหกรรมค้าปลีก การดูแลสุขภาพ และอีคอมเมิร์ซ

วันนี้ Machine Learning ได้รวมเข้ากับมากกว่า 100 อุตสาหกรรมและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ แง่มุมเหล่านี้ส่งผลต่อชีวิตของเราทุกวันและทำให้ความสามารถในการตัดสินใจของเราง่ายขึ้น และด้วยการวิจัยอย่างต่อเนื่อง เทรนด์ ML นี้จะปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้นสำหรับอนาคต

ส่วนแบ่งตลาดการเรียนรู้ของเครื่องทั่วโลกตามอุตสาหกรรมในปี 2019

แหล่งที่มา

1. ขายปลีก

การใช้เทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นอย่างมากในอุตสาหกรรมค้าปลีกในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แพลตฟอร์มออนไลน์ในปัจจุบันมีประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าทึ่งด้วยเครื่องมือแนะนำเพื่อเพิ่มการมองเห็นผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนมากขึ้น การค้นหาด้วยภาพช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือในการเข้าถึงผลลัพธ์ที่ต้องการได้ง่ายขึ้น ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างต่อเนื่อง เช่น Google Lens และการค้นหารูปภาพ Pinterest Lens Your Look เป็นต้น

ด้วยเศรษฐกิจสมัยใหม่ที่เปลี่ยนพฤติกรรมของผู้ใช้ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยธุรกิจในกลยุทธ์การกำหนดราคา การเสนอส่วนลด และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนหลายอย่าง ระบบที่นำโดย ML ได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จที่เหลือเชื่อในการทำนายพฤติกรรมของลูกค้า และมอบข้อเสนอที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ได้รับ Conversion ธุรกิจมากขึ้น

2. การดูแลสุขภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องได้แสดงให้เห็นความสำเร็จที่โดดเด่นในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การบันทึกแบบดิจิทัลบนอุปกรณ์อัจฉริยะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ปรับความสามารถ กำหนดมาตรฐาน และวินิจฉัยองค์ประกอบของมะเร็งในร่างกายมนุษย์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ ข้อมูลและรูปแบบการวิเคราะห์ต่างๆ เกิดขึ้นในระบบการดูแลสุขภาพที่เพิ่มความเชื่อถือได้และความไว้วางใจมากขึ้น

โดยรวมแล้ว อัลกอริธึมที่ใช้ ML มีบทบาทอย่างมากในการประเมินการรักษาโรคและกำหนดโปรโตคอลด้วยการวางแผนระยะยาว ประโยชน์ หลายประการ มาจากการใช้ชุดค่าผสม ML–AI รวมถึงการพักรักษาตัวในโรงพยาบาลที่ลดลง การพยากรณ์โรคเรื้อรัง อัตราการเสียชีวิตที่ลดลง การวิเคราะห์การไม่ปรากฏตัว การเข้ารับการรักษาซ้ำที่ลดลง อาการแทรกซ้อนที่อาจเกิดขึ้น และอื่นๆ

3. อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นหนึ่งในประโยชน์หลักที่เกิดจากการผสานรวมของการเรียนรู้ของเครื่อง ต่อไปนี้คือบทบาทสำคัญที่แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ:

1. เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเว็บด้วยผลลัพธ์อันชาญฉลาดพร้อมตัวบ่งชี้ที่ไม่ซ้ำใคร
2. ตรวจจับการฉ้อโกงจากธุรกรรมหลายแสนรายการที่เกิดขึ้นทุกวัน
3. คำแนะนำผลิตภัณฑ์โดยอิงจากกิจกรรมที่ผ่านมาของลูกค้าและการสืบค้นข้อมูล
4. แคมเปญเป้าหมายเฉพาะกับเวลา สถานที่ พฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้ใช้
5. การสร้างกลยุทธ์การกำหนดราคาที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้รับ Conversion มากขึ้น
6. การสนับสนุนลูกค้าด้วยแชทบอทมาถึงระดับที่เหลือเชื่อแล้ว
7. รักษาสมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทานอย่างราบรื่นด้วยการวางแผนและกลยุทธ์จากทุกช่องทาง

เหตุผลในการเลือกแมชชีนเลิร์นนิงในปี 2022 เป็นอาชีพ

แม้ว่า ML จะต้องใช้เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชันและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ควบคู่ไปกับทักษะและการศึกษาอันมากมายเหลือเฟือ แต่ก็เป็นข้อเสนอที่ทำกำไรได้สำหรับคนรุ่นใหม่ในปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานเป็นวิศวกร ML สร้างรายได้มหาศาล

นี่คือเหตุผลหลักในการเลือก Machine Learning Engineer ในปี 2022 และมีโอกาสในอนาคตที่สดใสรออยู่:

1. ตัวเลือกอาชีพที่ไร้ที่ติและโอกาสในการเติบโตกับหลายธุรกิจ โดยใช้ประโยชน์จาก ML เพื่อเพิ่มขอบเขตสำหรับอนาคต
2. Machine Learning ร่วมกับ Data Science และ Artificial Intelligence (AI) ถือเป็นเทคโนโลยีในอนาคตที่จะขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ
3. ผู้ประกอบอาชีพสามารถได้รับศักยภาพด้วยอาชีพใน ML
4. ทุกอุตสาหกรรมกำลังใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อช่วยสร้างกลยุทธ์และวางแผนสำหรับอนาคต ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถแก้ปัญหาความท้าทายในชีวิตจริงและ
5. ML เป็นช่วงการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องพร้อมโอกาสใหม่ๆ สำหรับกลุ่มอุตสาหกรรมที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวมากขึ้น

บทสรุป

โดยรวมแล้ว Machine Learning ในปี 2022 เป็นหนึ่งในอาชีพที่คุ้มค่าที่สุดและมีศักยภาพที่ไม่มีใครเทียบได้ ธุรกิจในปัจจุบันกำลังก้าวไปสู่การได้เปรียบในการแข่งขันในอนาคต ML พร้อมการเรียนรู้เชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูล และความได้เปรียบเชิงประดิษฐ์เป็นเสาหลักของยุคใหม่ ดังนั้นหากคุณต้องการเป็นผู้นำในวันพรุ่งนี้ แมชชีนเลิร์นนิงคือทางเลือกของคุณที่จะเป็นผู้นำ

แม้แต่สถานการณ์การระบาดใหญ่ของโควิดที่ครั้งหนึ่งในชีวิตในปัจจุบันก็ยังส่งผลกระทบเพียงเล็กน้อยต่อความต้องการโอกาสในการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิง วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในปี 2022 เพิ่มจำนวนงาน โดยอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างมุ่งความสนใจไปที่เทคโนโลยีอันน่าทึ่งนี้ ซึ่งพร้อมสำหรับความท้าทายแห่งอนาคต ด้วย แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ คุณสามารถคาดหวังให้ ML นำโอกาสใหม่ๆ และขยายขอบเขตการวิจัยไปสู่ระดับที่สูงขึ้นได้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT -B สถานะศิษย์เก่า และ 10 โครงการที่นำไปปฏิบัติได้จริง