2022'de Makine Öğrenimi Mühendisi Olmak Nasıl Ödüllendirebilir?

Makine Öğrenimi (ML), son on yılda katlanarak büyüyerek gelecek nesil için en zorlu teknoloji haline geldi. Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi olarak alınan ML, önce verilerden öğrenebilen, bu bilgilerden kalıpları ve kavramları keşfedebilen ve ardından bu öğrenmelere dayalı olarak plan veya kararlar alabilen sistemler veya algoritmalar geliştirmek için kullanılır.

Bugün dünya çapındaki araştırmacılar, tarım, bankacılık, pazarlama, arama motorları, dilbilim, tıbbi teşhis vb. gibi çeşitli dikeylerdeki uygulamalarında makine öğrenimini kullanıyor.

ML, giderek daha fazla kuruluş büyümelerini ölçeklendirmek için verilere güvendiğinden, sınırsız kapsam ve gelecek nesil için potansiyele sahip popüler bir 21. yüzyıl kariyeridir. Makine Öğrenimi Mühendisi, bu alanda profesyonel bir inşaat kariyeri ile ilişkili bir terimdir. Birçok şirket ayrıca iş tanımlarında Makine Öğrenimi Bilimcileri, yazılım mühendisleri veya makine öğrenimi uzmanlarını kullanır. Glassdoor'a göre , 2022'de Makine Öğrenimi Mühendisi olarak çalışan bir kişi , ek avantajlar, ikramiyeler ve daha fazlasıyla ABD'de yılda ortalama 114.000 dolar kazanıyor.

Makine Öğrenimi, Sinir Ağları, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Derin Öğrenme (DL) dahil olmak üzere farklı alt kümelere sahiptir. Pek çok sektör sektörü, geleceğe yönelik iş beklentilerini geliştirmek için çeşitli yönlerden makine öğreniminden yararlanıyor.

Yeni ML Uygulamalarının Olanakları

Makine Öğrenimi, gelişmiş modelleri öğrenmek ve oluşturmak için teknolojiler için pandora'nın kutusunu açtı. Hayatımız üzerinde tamamen önemli bir etkiye sahip olabilecek ana olasılıklardan bazıları şunlardır:

1. Duygu analizi

Makine öğrenimi tabanlı uygulamalardan gelen duygu veya duygu analizi, belgenin tonunu veya müşteri incelemesini tanımlamaya yardımcı olacaktır. Bu karar verme uygulaması, incelemesini veya herhangi bir formu okuyarak ve değerlendirmesine dayalı olarak tahminde bulunarak müşterinin tarzını gerçekleştirme yeteneğine sahip olacaktır.

Kaynak

2. Dil çevirisi

Doğal dil işleme (NLP) de son on yılda insan dili ve bilgisayar arasında bir iletişim bağlantısı kurmada hızla ilerlemiştir. NLP'deki önemli engellerden bazıları doğal dil oluşturma, konuşma tanıma ve doğal dil ilerlemesini anlamadır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak makine öğrenimi sertifikası alın .

3. Kullanıcı Davranışı ve Öneriler—Ürünler ve Filmler

ML tabanlı modeller, pazara karşılık gelen değişen eğilimleri ve kullanıcı davranışını incelemek için de kullanılır. Ürün tavsiyesi, ML'nin en başarılı uygulamaları arasındadır. Her yıl ürünlerde yeni tasarımlar ve değişiklikler görüyoruz. Bu ML modelleri, sistemin zamanlama, ruh hali, mevsimsel, seçim, referans ve diğerleri gibi farklı parametrelere dayalı davranışı anlamasını sağlar.

4. Tıbbi Teşhis—Sağlık Hizmetleri

Tıbbi teşhis, Makine Öğrenimi için en avantajlı olanaklar arasındadır. Ayrıca sağlık hizmetlerinde ML-AI, tedavi protokolünü, kişiselleştirilmiş bakımı, izlemeyi ve ilaç geliştirmeyi tanımlamadaki başarılarını kanıtlamıştır. Muayene raporlarından kalp yetmezliğini tahmin etmek ve kardiyovasküler kayıtlardan kalıpları keşfetmek sağlık hizmetlerinde popülerlik kazanmaktadır.

Küresel şirketlerin çoğu, BT mimarilerinde Makine Öğrenimi'ni çeşitli yönlerden kullanıyor: Benzersiz ve ilgi çekici içerik keşfetmek için Pinterest, Görüntü iyileştirme için Yelp, Google'da Sinir ağı, Baidu Sesli arama, Salesforce'ta son derece Akıllı CRMS, Edgecase'de E-ticaret dönüştürme, Twitter'da küratörlüğünde zaman çizelgeleri, Facebook'ta Chatbots, film önermek için Netflix, ürünleri tanıtmak için Amazon vb.

En geç, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT), yayılma davranışını anlamak için Corona salgınlarını incelemek ve bunlara yanıt vermek için ML ve AI kullandı.

2022 ve Ötesinde Makine Öğrenmesine Talep Nasıl Arttı?

İşletmeler artık bilgileri incelemek için verilere ve algoritmalara yöneldikçe Makine Öğrenimi sürekli olarak gelişmektedir. Bu çalışma modelleri son derece önemlidir ve iş büyümesinde önemli faktörler hakkında bilgi verir. 2019'da 8,43 milyar ABD doları olan küresel Makine öğrenimi pazarı (ML), 2027 yılına kadar %39,2 (CAGR) gibi endişe verici bir oranda 117,19 milyar ABD dolarına yükselecek.

Makine Öğrenimi Pazar Büyüklüğü ve Büyüme: kaynak

Makine Öğrenimi, Veri Bilimi, Yapay Zeka, Veri Mimarı, Bulut Bilişim, Hizmet Olarak Makine Öğrenimi (MLaaS), Büyük Veri ve kuruluşlardaki üst düzey yöneticiler için birçok kariyer yolu açar. Endüstrilerde derin öğrenmenin hızla ilerlemesiyle birlikte , birçok küresel şirket, makine öğrenimi ve veri analitiği odaklı çözümlerle kapsamlarını genişletiyor.

Makine öğrenimi için en iyi MNC'lerden bazıları IBM, Hewlett Packard (HP), Amazon Web Services (AWS), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu ve daha fazlasını içerir.

Perakende, Sağlık ve E-Ticaret Sektörlerinde Uygulamalar

Bugün, Makine Öğrenimi 100'den fazla sektöre entegre olmuştur ve sayılmaktadır. Bu yönler günlük yaşamımıza dokunur ve karar verme yeteneklerimizi kolaylaştırır. Ve sürekli araştırmalarla bu makine öğrenimi eğilimi, gelecek için daha karmaşık modeller oluşturmak için daha da geliştirilecektir.

2019'da Sektöre Göre Küresel Makine Öğrenimi Pazar Payı

kaynak

1. Perakende

Makine Öğrenimi teknolojisinin kullanımı, perakende sektöründe son birkaç yılda önemli ölçüde arttı. Günümüzün çevrimiçi platformları, ürünlerine veya hizmetlerine daha fazla görünürlük kazandırmak için öneri motorlarıyla inanılmaz bir kullanıcı deneyimine sahiptir. Görsel arama, istenen sonuçlara daha kolay ulaşmada daha fazla güvenilirlik sağlar. Kullanıcılar, Google Lens ve görsel arama, Pinterest Lens Your Look vb. gibi tam ürünlerini bulmak için görseli sorunsuz bir şekilde yükleyebilir.

Modern ekonomilerin kullanıcı davranışını değiştirmesiyle birlikte, makine öğrenimi algoritmaları işletmelere fiyatlandırma stratejilerinde, indirimlerde ve çeşitli maliyet optimizasyon tekniklerinde yardımcı olur. ML liderliğindeki sistemler, müşteri davranışını tahmin etme ve onlara daha fazla işletme dönüşümü elde etmek için ilgili teklifler verme konusunda inanılmaz bir başarı göstermiştir.

2. Sağlık

Makine Öğrenimi, sağlık sektöründe kayda değer bir başarı göstermiştir. Akıllı cihazlarda dijital kayıt, tıp uzmanlarının yeterliliği optimize etmesine, kararları standart hale getirmesine ve istenen sonuçları elde etmek için insan vücudundaki kanser unsurlarını daha doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine yardımcı olur. Sağlık sistemlerinde daha fazla güvenilirlik ve güven ekleyen çeşitli veri ve analitik modelleri ortaya çıktı.

Genel olarak, ML tabanlı algoritmalar, hastalıkların tedavisini değerlendirmede ve protokollerini uzun vadeli planlama ile belirlemede muazzam bir rol oynamıştır; ML-AI kombinasyonunu kullanmaktan daha düşük hastanede kalış süresi, kronik hastalığı tahmin etme, daha düşük ölüm oranı, no-show'u analiz etme, daha düşük yeniden kabuller, koşulların olası komplikasyonları vb. dahil olmak üzere çeşitli faydalar elde edilmiştir.

3. E-ticaret Endüstrileri

Kişiselleştirme, Makine Öğrenimi entegrasyonuyla ortaya çıkan ana avantajlardan biridir. Makine Öğreniminin e-ticaret sektörleriyle ilgili olarak dahil olduğu temel roller şunlardır:

1. Benzersiz göstergelerle akıllı sonuçlarla web aramasını optimize etme.
2. Her gün gerçekleşen yüzlerce ve binlerce işlemden dolandırıcılığı tespit etmek.
3. Müşteri geçmişine ve tarama faaliyetlerine dayalı ürün önerileri.
4. Zaman, yer, kullanıcı harcama davranışı ile belirli hedef kampanyalar.
5. Daha fazla dönüşüm elde etmek için gelişmiş fiyatlandırma stratejileri oluşturma
6. Chatbot'larla müşteri desteği inanılmaz bir seviyeye ulaştı.
7. Çok kanallı planlama ve strateji ile talep ve arz arasında sorunsuz bir denge sağlamak.

Kariyer Olarak 2022'de Makine Öğrenimini Seçme Nedenleri

Makine öğrenimi, çok sayıda beceri ve eğitimin eşlik ettiği dik bir öğrenme eğrisi ve sürekli iyileştirme gerektirmesine rağmen, bugün genç nesil için kazançlı bir tekliftir. ML Mühendisleri olarak çalışan profesyoneller büyük kazançlar elde eder.

2022'de Machine Learning Engineer'ı seçmenin ve parlak bir gelecek için bir şansa sahip olmanın başlıca nedenleri şunlardır :

1. Çeşitli işletmelerde kusursuz kariyer seçenekleri ve büyüme fırsatları, geleceğe yönelik kapsamlarını geliştirmek için ML'den yararlanır.
2. Veri Bilimi ve Yapay Zeka (AI) ile birlikte Makine Öğrenimi, iş büyümesini yönlendirecek geleceğin teknolojisi olarak kabul ediliyor.
3. Profesyoneller potansiyellerini makine öğreniminde kariyer yaparak kazanabilirler.
4. Artık her sektör, stratejiler oluşturmalarına ve gelecek için plan yapmalarına yardımcı olmak için verilerden yararlanıyor. Makine Öğrenimi ile gerçek hayattaki zorlukları çözebilir ve
5. Makine öğrenimi, daha benzersiz sektör dikeyleri için yeni fırsatların geldiği sürekli bir öğrenme eğrisidir.

Çözüm

Genel olarak, 2022'de Makine Öğrenimi eşsiz potansiyele sahip en ödüllendirici kariyerlerden biridir. Bugünün işletmeleri, gelecek için rekabet avantajı elde etme yolunda ilerliyor. Derin öğrenme, Veri Analitiği ve Yapay avantaja sahip makine öğrenimi, yeni neslin temel direkleridir. Dolayısıyla, yarının liderleri olmak istiyorsanız, bire bir olmak için Makine öğrenimi sizin seçiminizdir.

Mevcut hayatta bir kez görülen pandemik COVID durumunun bile Makine Öğrenimi kariyer fırsatlarına olan talep üzerinde çok az etkisi vardır. 2022'de Makine Öğrenimi Mühendisi işleri artacak ve endüstriler odaklarını fütüristik zorluklara hazır bu inanılmaz teknolojiye kaydıracak. Yapay Zekanın önemli bir parçası olan Makine Öğrenimi ile makine öğreniminin yeni fırsatlar getirmesini ve araştırma alanlarını ölçeklenebilir yüksekliklere genişletmesini bekleyebilirsiniz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezun statüsü ve 10 pratik uygulamalı bitirme projesi.