ใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

ในบรรยากาศที่เปลี่ยนแปลงไปในปัจจุบัน แนวทางการวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจได้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกสามารถเติบโตและขยายขนาดได้ เนื่องจากมีการสร้างโอกาสในการทำงานจำนวนมากเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญนี้ Machine Learning จึงกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้มากที่สุดตัวหนึ่งในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจอย่างรวดเร็ว ขนาดตลาดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงเติบโตขึ้นอย่างทวีคูณ และ คาดว่าจะสูงถึง 8.81 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2565 ที่อัตราการเติบโตแบบทบต้น (CAGR) ที่ 44.1%

ML เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ขจัดการเขียนโปรแกรมในทุกขั้นตอน เนื่องจาก ML ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติโดยอิงตามอัลกอริทึมที่ไม่ต้องการการตั้งโปรแกรมซ้ำ หลายๆ องค์กรจึงนิยมใช้สิ่งนี้เพื่อทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักสถิติ วิศวกร AI และอื่นๆ ทำงานได้ง่ายขึ้น

ข้อมูลดิบที่ได้รับจะถูกแปลงเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์โดยเครื่องอย่างง่ายดายเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำ แอปพลิเคชั่นจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการขุดข้อมูลได้รับการพัฒนาโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึม

เข้าร่วม หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแผนกหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือไม่ได้รับการดูแลจากข้อมูลที่มีอยู่ และสร้างความแม่นยำในการทำงานเมื่อเวลาผ่านไป

แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการฝึกอบรมเพื่อระบุแนวโน้มหรือรูปแบบในข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย เป็นสาขาที่กว้างใหญ่อย่างเหลือเชื่อที่ช่วยให้เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ประโยชน์จากการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์เพื่อขับเคลื่อนการเติบโตและความสามารถในการปรับขนาดได้ การเรียนรู้ของเครื่องใช้อัลกอริทึมและแบบจำลองที่อิงตามสถิติ สิ่งเหล่านี้เป็นพื้นฐานของการดึงข้อมูลที่ถูกต้องจากข้อมูลที่มีอยู่

อัลกอริทึมการเรียนรู้มีสามประเภท:

1. อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล: ใช้เพื่อดำเนินการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยระบุรูปแบบในป้ายกำกับค่าจุดข้อมูล

2. อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล: ที่นี่ เรามีข้อมูลในรูปแบบของคลัสเตอร์ ข้อมูลที่จัดระเบียบนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนได้

3. อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรง: ในอัลกอริธึมนี้ เราเลือกการดำเนินการตามจุดข้อมูล

วิศวกรที่เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่กำหนดเองได้

ใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

หลังจากได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโอกาสที่ทำกำไรจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรตามระเบียบวินัย ตอนนี้เราจะกำหนดว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องจะแตกต่างกันไปในช่วง 6 เดือนถึง 18 เดือน อย่างไรก็ตาม หลักสูตรจะแตกต่างกันไปตามประเภทของปริญญาหรือใบรับรองที่คุณเลือก

คุณได้รับความรู้เพียงพอเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงผ่านหลักสูตร 6 เดือน ซึ่งอาจช่วยให้คุณเข้าถึงตำแหน่งระดับเริ่มต้นในบริษัทชั้นนำได้ คุณจะได้รับความชัดเจนเกี่ยวกับพื้นฐานของ Machine Learning, Python, SQL และได้รับการแนะนำให้รู้จักกับแนวคิดอื่นๆ เช่น NLP, Deep Learning, Data Analysis เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม ยิ่งมีมากก็ยิ่งน้อยลงเมื่อคุณใฝ่หาสาขาที่มีพลวัต เช่น การเรียนรู้ของเครื่องที่ส่งผลกระทบในทางบวกต่อการศึกษา การเงิน วิทยาการคอมพิวเตอร์ ซัพพลายเชน และอุตสาหกรรมอื่นๆ ที่หลากหลาย และเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณและไล่ตามโปรไฟล์ที่สูงขึ้นในสาขา คุณจะต้องมีความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ตรง

อาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถือกำเนิดของการทำให้เป็นดิจิทัลได้รับการปฏิวัติในเกือบทุกด้าน การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ได้นำคลื่นลูกใหม่ของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีแนวโน้มจะไล่ตาม ML และ AI เพื่อมุ่งมั่นในอาชีพของตน โชคดีที่มีเส้นทางอาชีพที่คุ้มค่าสำหรับมืออาชีพด้านซอฟต์แวร์ที่มีความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง:

ต่อไปนี้คือตัวเลือกอาชีพยอดนิยมที่คุณสามารถพิจารณาได้หลังจากจบหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง:

1. วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹808K /ปี

วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่มีหน้าที่รับผิดชอบในการรักษาข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กร ในยุคนี้ที่ทุกงานขึ้นอยู่กับข้อมูล ข้อมูลจะถูกจัดเก็บบนคลาวด์ จะต้องมีคนดูแลเพื่อให้สามารถเรียกค้นคืนได้ตามต้องการ งานนี้ทำโดยวิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญเนื่องจากเรียนรู้อัลกอริทึมที่ใช้ในการดึงข้อมูลผ่าน ML

2. นักพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹514K /ปี

นอกจากความเฉียบแหลมทางธุรกิจแล้ว คุณยังสามารถเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อยกระดับความเป็นเลิศในการจัดการธุรกิจ การบรรจบกันนี้มีความจำเป็นต่อการจัดการและควบคุมข้อมูลในลักษณะที่ผลกำไรขององค์กรเพิ่มขึ้น

3. นักวิเคราะห์ข้อมูล AI

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹1320K /ปี

การทำเหมืองข้อมูล การตีความข้อมูล และการล้างข้อมูลเป็นทักษะบางอย่างที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล AI นอกเหนือจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และคอมพิวเตอร์ที่ดีแล้ว ML เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นอีกประการหนึ่งเพื่อให้สามารถตีความข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

4. ผู้จัดการผลิตภัณฑ์

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹1407K /ปี

มีข้อกำหนดของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ในทุกสาขาซึ่งทำให้โปรไฟล์นี้เป็นที่ต้องการอย่างสูง อาจเป็นอุตสาหกรรมที่มุ่งเน้นผลิตภัณฑ์หรืออุตสาหกรรมที่มุ่งเน้นบริการ ในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ คุณจะต้องรวบรวมและตีความข้อมูล ในการตีความข้อมูล จำเป็นต้องมีความชำนาญในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร

5. นักวิทยาศาสตร์การวิจัย

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹702K /ปี

หาก คุณมีความอยากรู้อยากเห็นและมีแนวโน้มที่จะค้นคว้า การเรียนรู้ด้วยเครื่องจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถและเพิ่มพูนทักษะของคุณ ภูมิหลังในการเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยให้คุณได้รับตำแหน่งที่มีอิทธิพลในแผนกวิจัยและพัฒนาขององค์กร

6. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹686K /ปี

หากคุณสามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และทำงานกับแบบจำลองการคาดการณ์ นี่คือโปรไฟล์ที่เหมาะสำหรับคุณ วิศวกรของแมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นที่ต้องการอย่างต่อเนื่องในสาขาต่างๆ ที่ต้องใช้แบบจำลองการทำนายของภาพ การรู้จำคำพูด และความปลอดภัยทางไซเบอร์ และอื่นๆ

7. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹817K /ปี

ความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่องควบคู่ไปกับความสามารถในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษาสามารถพัฒนาทักษะของคุณในการทำนายรูปแบบในข้อมูลจำนวนมากได้ เป็นหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการคาดการณ์รูปแบบการซื้อของผู้บริโภค พฤติกรรมการซื้อ ฯลฯ เพื่อช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อน Conversion และการขาย

8. วิศวกร AI

ฐานเงินเดือนเฉลี่ย : ₹839K /ปี

วิศวกร AI เป็นนักแก้ปัญหาที่ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประดิษฐ์แบบจำลอง AI ที่สามารถทำนายข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

ทักษะที่จำเป็น

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิชาที่ค่อนข้างสมเหตุสมผลและเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรปริญญาวิทยาการคอมพิวเตอร์ แม้ว่าโครงงานทางวิชาการสามารถให้ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานได้จริง เมื่อพูดถึงแมชชีนเลิร์นนิง ก็ต้องใช้ความอุตสาหะและการเรียนรู้อย่างกว้างขวางเพื่อเชี่ยวชาญในวิชานั้น

สิ่งนี้เป็นไปได้ผ่านหลักสูตรออนไลน์หรือหลักสูตรพิเศษที่เสริมด้วยสาขาวิชาอื่น ๆ เช่นปัญญาประดิษฐ์และวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ เป็นต้น

คุณสมบัติและทักษะรวมถึง:

• ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์เบื้องต้น
• ภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น C, C++, Python และ Java
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล
• การประเมินข้อมูล
• พื้นฐานของวิศวกรรมซอฟต์แวร์
• การรับรู้ข้อมูลและสถิติ
• ทักษะทางคณิตศาสตร์

นอกเหนือจากทักษะทางเทคนิคเหล่านี้แล้ว ต่อไปนี้คือทักษะที่จับต้องไม่ได้บางส่วนที่มีความสำคัญยิ่งต่อการประสบความสำเร็จในด้านนี้

• ทักษะการแก้ปัญหา
• ความสามารถในการวิเคราะห์
• ความสามารถในการให้เหตุผลเชิงตรรกะ

ขอบเขตการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคต

ด้วยบริษัทต่างๆ ที่นำปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้เป็นฐานในการดำเนินงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็ว อนาคตจะเพิ่มโอกาสในการทำงานในสาขานี้มากยิ่งขึ้นไปอีก ตาม Gartner มีการสร้างงาน 2.3 ล้านตำแหน่งทั่วโลก และภายในปี 2025 จะมีโอกาสงานใหม่มากถึง 2 ล้านตำแหน่งสำหรับผู้ใฝ่ฝัน

สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดสิ้นสุดของบทความ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิด Machine Learning โปรดติดต่อกับคณาจารย์ชั้นนำของ IIIT Bangalore และ Liverpool John Moores University ผ่านหลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชา Machine Learning & AI ของ upGrad