Makine Öğrenmesini Öğrenmek Ne Kadar Sürer?

Günümüzün yıkıcı atmosferinde, karar vermeye yönelik analitik bir yaklaşım, dünyanın her yerindeki işletmelerin büyüme ve ölçeklenebilirlik peşinde koşmasına yardımcı oldu. Bu önemli değişim nedeniyle çok sayıda iş fırsatı yaratılırken, Makine Öğrenimi hızla iş hedeflerine ulaşmak için en vazgeçilmez araçlardan biri haline geliyor. Makine Öğrenimi için pazar büyüklüğü katlanarak büyüdü ve 2022 yılına kadar %44,1 Bileşik Yıllık Büyüme Oranı (CAGR) ile 8,81 Milyar ABD Dolarına ulaşması bekleniyor .

ML, her adım için programlamayı ortadan kaldıran bir Yapay Zeka bölümüdür. ML, tekrarlanan programlama gerektirmeyen algoritmalara dayalı veri analizini otomatikleştirdiğinden, birçok kuruluşta veri bilimcilerin, istatistikçilerin, yapay zeka mühendislerinin vb. işlerini kolaylaştırmak için tercih edilir.

Alınan ham veriler, potansiyel sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmek için makine tarafından kolayca faydalı bilgilere dönüştürülür. Makine Öğrenimi ve algoritmaları kullanılarak veri madenciliği içeren çok sayıda uygulama geliştirilmiştir.

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 yapay zeka kursuna katılın .

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, mevcut verilerden denetimli veya denetimsiz öğrenme ve zaman içinde işlevsel doğruluk oluşturma ile ilgilenen yapay zekanın (AI) bir bölümüdür.

Makine öğrenimi, öngörü sağlamak ve tahminde kesinliği artırmak için büyük ölçekli verilerdeki eğilimleri veya kalıpları belirlemek için algoritmaları eğitmeyi içerir. Neredeyse her endüstrinin büyüme ve ölçeklenebilirliği sağlamak için bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesinden yararlanmasına izin veren inanılmaz derecede geniş bir alandır. Makine Öğrenimi, istatistiklere dayalı algoritmalar ve modeller kullanır. Bunlar, mevcut verilerden doğru bilgi çıkarmanın temelini oluşturur.

Öğrenme algoritmaları üç tiptir:

1. Denetimli Makine Öğrenimi Algoritmaları: Bunlar, veri noktaları değer etiketlerindeki kalıpları tanımlayarak tahmine dayalı analiz yapmak için kullanılır.

2. Denetimsiz Makine Öğrenimi Algoritmaları: Burada kümeler şeklinde verilerimiz var. Bu organize veriler, karmaşık veri yapılarının analizine izin verir.

3. Reinforcement Machine Learning Algoritmaları: Bu algoritmada, veri noktalarına dayalı eylemler seçiyoruz.

Makine öğreniminde uzmanlığa sahip bir mühendis, keyfi verilerden faydalı bilgiler alabilen uygulamaları programlayabilir.

Makine Öğrenmesini Öğrenmek Ne Kadar Sürer?

Makine Öğreniminin bir disiplin olarak getirdiği kazançlı beklentiler hakkında bir fikir edindikten sonra, şimdi Makine Öğreniminde ustalaşmanın ne kadar süreceğini belirleyeceğiz.

Makine öğrenimi kursları 6 ay ile 18 ay arasında değişmektedir. Bununla birlikte, müfredat, seçtiğiniz derece veya sertifika türüne göre değişir.

En iyi firmalarda giriş seviyesi pozisyonlara erişmenizi sağlayabilecek 6 aylık kurslar aracılığıyla makine öğrenimi hakkında yeterli bilgi edinmeye hazırsınız. Makine Öğrenimi, Python, SQL'in temelleri konusunda netlik kazanırsınız ve NLP, Derin Öğrenme, Veri Analizi vb. gibi diğer kavramlarla tanışırsınız.

Bununla birlikte, Eğitim, Finans, Bilgisayar Bilimi, Tedarik Zinciri ve çeşitli diğer endüstrileri olumlu yönde etkileyen Makine Öğrenimi gibi dinamik bir alanı takip ederken daha fazlası her zaman daha azdır. Ve kariyerinizde daha da ilerlemek ve bu alanda daha yüksek profiller elde etmek için önemli bir uzmanlık ve uygulamalı deneyime ihtiyacınız olacak.

Makine Öğreniminde Kariyer

Dijitalleşmenin ortaya çıkışı hemen hemen her alanda devrim niteliğinde olmuştur. Bu radikal değişiklik, kariyerlerinde ilerlemek için makine öğrenimi ve yapay zekayı takip etmeye meyilli yeni bir yazılım mühendisleri dalgasını beraberinde getirdi. Neyse ki, makine öğreniminde uzmanlığa sahip yazılım uzmanları için ödüllendirici bir kariyer yolu var:

Bir Makine Öğrenimi kursunu tamamladıktan sonra göz önünde bulundurabileceğiniz popüler kariyer seçenekleri şunlardır:

1. Büyük Veri Mühendisi

Ortalama Temel Maaş : ₹808K /yıl

Bir Büyük Veri Mühendisi, bir kuruluşun Büyük Verilerini korumaktan sorumludur. Her işin verilere bağlı olduğu bu çağda, veriler bulutta depolanıyor. Gerektiğinde geri alınabilmesi için birileri tarafından yönetilmelidir. Bu çalışma bir Büyük Veri Mühendisi tarafından yapılır ve veri almada kullanılan algoritmalar ML aracılığıyla öğrenildiğinden Makine Öğrenimi önemli bir rol oynar.

2. İş Zekası Geliştiricisi

Ortalama Temel Maaş : ₹514K /yıl

İş zekasının yanı sıra, bir işi yönetmedeki mükemmelliğinizi geliştirmek için Makine Öğrenimi öğrenebilirsiniz. Bu birleşme, verileri bir organizasyonun kârını artıracak şekilde yönetmek ve düzenlemek için zorunludur.

3. Yapay Zeka Veri Analisti

Ortalama Baz Maaş : ₹1320K /yıl

Veri Madenciliği, Veri Yorumlama ve Veri Temizleme, AI Veri Analisti olmak için gereken birkaç beceridir. İyi derecede Matematik ve Bilgisayar bilgisine sahip olmanın yanı sıra ML, verileri doğru bir şekilde yorumlayabilmek için bir başka ön koşuldur.

4. Ürün Müdürü

Ortalama Temel Maaş : ₹1407K /yıl

Bu profili çok aranan yapan her alanda ürün yöneticilerine ihtiyaç vardır. Ürün odaklı bir endüstri veya hizmet odaklı bir endüstri olabilir. Bir ürün yöneticisi olarak, verileri toplamanız ve yorumlamanız gerekecektir. Verileri yorumlamak için, bir kuruluşun işlevselliğini geliştirmek için Makine Öğreniminde uzmanlık gerekir.

5. Araştırma Bilimcisi

Ortalama Temel Maaş : ₹702K /yıl

Meraklıysanız ve araştırmaya yatkınsanız, Makine Öğreniminin peşinden gitmek beceri setinizi güçlendirecek ve artıracaktır. Makine Öğreniminde bir arka plan, bir kuruluşun Araştırma ve Geliştirme Departmanında size etkili bir pozisyon kazandırabilir.

6. Makine Öğrenimi Mühendisi

Ortalama Temel Maaş : ₹686K /yıl

Büyük verileri yönetebiliyor ve tahmine dayalı modellerle çalışabiliyorsanız, bu sizin için doğru profildir. Makine Öğrenimi Mühendisleri, diğerleri arasında tahmine dayalı görüntüleme, konuşma tanıma ve siber güvenlik modelleri gerektiren alanlarda sürekli olarak talep görmektedir.

7. Veri Bilimcisi

Ortalama Temel Maaş : ₹817K /yıl

Birden fazla programlama dilindeki yeterlilik ile birlikte Makine Öğrenimindeki uzmanlık, büyük miktarda verideki kalıpları tahmin etme becerilerinizi geliştirebilir. Kuruluşların dönüşümleri ve satışları yönlendirmek için veriye dayalı, akıllı kararlar almasına yardımcı olmak için tüketici satın alma modellerini, satın alma alışkanlıklarını vb. tahmin etmek veri bilimcilerinin işidir.

8. Yapay Zeka Mühendisi

Ortalama Temel Maaş : ₹839K /yıl

Yapay Zeka Mühendisleri, verileri doğru şekilde tahmin edebilen yapay zeka modelleri tasarlamak için sinir ağıyla birlikte Makine Öğrenimi algoritmalarını kullanan problem çözücülerdir.

Yetenek gerekli

Makine Öğrenimi oldukça mantıklı bir konudur ve Bilgisayar Bilimleri derecelerinin müfredatının bir parçasıdır. Akademik projeler, pratikliği hakkında derinlemesine bilgi verebilse de, makine öğrenimi söz konusu olduğunda, konuya hakim olmak için azim ve kapsamlı öğrenme gerekir.

Bu, çevrimiçi kurslar veya diğerlerinin yanı sıra Yapay zeka ve Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü gibi diğer disiplinlerle zenginleştirilmiş özel bir kurs aracılığıyla mümkündür.

Nitelikler ve beceriler şunları içerir:

• Temel bilgisayar becerileri
• C, C++, Python ve Java gibi programlama dilleri
• Veri Modelleme
• Veri Değerlendirmesi
• Yazılım mühendisliğinin temelleri
• Veri ve İstatistik Algısı
• Matematiksel beceriler

Bu teknik becerilerin yanı sıra, burada bu alanda başarıya ulaşmak için çok önemli olan birkaç somut olmayan beceri bulunmaktadır.

• Problem çözme yetenekleri
• Analitik kapasiteler
• Mantıksal akıl yürütme yetenekleri

Makine Öğreniminin Gelecekteki Kapsamı

Verimliliği ve hızı artırmak için operasyonlarının temelinde Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi'ni benimseyen şirketler ile gelecek, bu alandaki iş fırsatlarında daha da büyük bir artış vaat ediyor. Gartner'a göre, dünya çapında halihazırda 2,3 milyon iş yaratıldı ve 2025 yılına kadar, adayların takip edebileceği 2 milyon yeni iş fırsatı olacak.

Bu da bizi makalenin sonuna getiriyor. Makine Öğrenimi kavramları hakkında daha fazla bilgi için, upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans programı aracılığıyla IIIT Bangalore ve Liverpool John Moores Üniversitesi'nin en iyi öğretim üyeleriyle iletişime geçin.