2022 年，成為機器學習工程師的回報如何？

機器學習 (ML) 在過去十年中呈指數級增長，成為下一代最苛刻的技術。 ML 作為人工智能 (AI) 的一個子集，用於開發系統或算法，這些系統或算法可以首先從數據中學習，從這些信息中發現模式和概念，然後根據這些學習進行計劃或決策。

今天，世界各地的研究人員在他們的多個垂直領域的應用中使用機器學習，例如農業、銀行、營銷、搜索引擎、語言學、醫學診斷等。

ML 是 21 世紀流行的職業，隨著越來越多的組織依賴數據來擴展其增長，它具有無限的範圍和下一代潛力。 機器學習工程師是與該領域的專業建築職業相關的術語。 許多公司還在其職位描述中使用機器學習科學家、軟件工程師或 ML 專家。 根據Glassdoor的說法，到 2022 年，作為機器學習工程師的人在美國的平均年收入為 114,000 美元，還有額外的津貼、獎金等。

機器學習有不同的子集，包括神經網絡、自然語言處理 (NLP) 和深度學習 (DL)。 許多垂直行業正在各個方面利用 ML 來增強其未來的業務前景。

新機器學習應用的可能性

機器學習為學習和構建複雜模型的技術打開了潘多拉魔盒。 以下是一些可能對我們的生活產生重大影響的主要可能性：

1. 情緒分析

來自基於 ML 的應用程序的情緒或情緒分析將有助於定義文檔的基調或客戶評論。 該決策應用程序將有能力通過閱讀他的評論或任何形式並根據其評估做出預測來實現客戶的風格。

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2.語言翻譯

在過去十年中，自然語言處理 (NLP) 在建立人類語言和計算機之間的通信鏈接方面也取得了快速進展。 NLP 中的一些關鍵障礙是自然語言生成、語音識別和理解自然語言進程。

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3. 用戶行為和推薦——產品和電影

基於 ML 的模型還用於研究與市場相對應的變化趨勢和用戶行為。 產品推薦是機器學習最成功的應用之一。 每年，我們都會看到產品的新設計和變化。 這些 ML 模型使系統能夠根據不同的參數（例如時間、情緒、季節、選擇、參考等）來理解行為。

4.醫學診斷——醫療保健

醫學診斷是機器學習最有利的可能性之一。 此外，醫療保健領域的 ML-AI 已經證明它們在定義治療方案、個性化護理、監測和開發藥物方面取得了成功。 從檢查報告中預測心力衰竭並從心血管記錄中發現模式在醫療保健中越來越受歡迎。

大多數全球公司都在其 IT 架構中在多個方面使用機器學習——Pinterest 用於發現獨特且引人入勝的內容，Yelp 用於圖像管理，谷歌的神經網絡，百度語音搜索，Salesforce 的高度智能CRM，Edgecase 的電子商務轉換， Twitter 上的策劃時間表，Facebook 上的聊天機器人，Netflix 推薦電影，亞馬遜推廣產品等。

最近，世界衛生組織 (WHO) 和麻省理工學院 (MIT) 使用 ML 和 AI 來研究和應對電暈爆發，以了解其傳播行為。

2022 年及以後對機器學習的需求如何增加？

隨著企業現在轉向數據和算法來研究信息，機器學習正在不斷發展。 這些研究模型非常重要，並揭示了業務增長的關鍵因素。 全球機器學習市場 (ML) 從 2019 年的 84.3 億美元預測，到 2027 年將以 39.2% (CAGR) 的驚人速度增長至 1171.9 億美元。

機器學習市場規模和增長：來源

機器學習為數據科學、人工智能、數據架構師、雲計算、機器學習即服務 (MLaaS)、大數據和組織中的高層管理人員打開了許多職業道路。 隨著深度學習在行業中的快速發展，幾家全球公司正在通過 ML 和數據分析驅動的解決方案擴大其範圍。

一些頂級的 ML 跨國公司包括 IBM、惠普 (HP)、亞馬遜網絡服務 (AWS)、谷歌 LLC、H2o.AI、英特爾公司、甲骨文公司、微軟公司、SAS Institute、百度等。

零售、醫療保健和電子商務行業的應用

今天，機器學習已經融入了 100 多個行業，而且還在不斷增加。 這些方面每天都觸及我們的生活，並減輕我們的決策能力。 並且隨著不斷的研究，這種 ML 趨勢將進一步細化，為未來構建更複雜的模型。

2019年全球機器學習行業市場份額

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1. 零售

在過去的幾年裡，機器學習技術在零售行業的使用顯著增加。 今天的在線平台通過推薦引擎擁有令人難以置信的用戶體驗，以增加對其產品或服務的可見性。 視覺搜索增加了更容易達到所需結果的可信度。 用戶可以無縫上傳圖片以找到他們的確切產品，例如 Google Lens 和圖片搜索、Pinterest Lens Your Look 等。

隨著現代經濟不斷改變用戶行為，機器學習算法可幫助企業製定定價策略、提供折扣和多種成本優化技術。 以 ML 為主導的系統在預測客戶行為並為他們提供相關優惠以獲得更多業務轉化方面取得了令人難以置信的成功。

2. 醫療保健

機器學習在醫療保健行業取得了顯著成功。 智能設備上的數字記錄可幫助醫療專業人員優化熟練程度、標準化決策，並以更高的準確性和速度診斷人體中的癌症元素，以獲得預期的結果。 醫療保健系統中出現了各種數據和分析模型，增加了可靠性和信任度。

總體而言，基於機器學習的算法在評估疾病治療和製定長期規劃方案方面發揮了巨大作用； 使用 ML-AI 組合帶來了一些好處，包括縮短住院時間、預測慢性病、降低死亡率、分析未顯示、降低再入院率、可能的並發症等。

3.電子商務行業

個性化是機器學習集成帶來的主要好處之一。 以下是機器學習在電子商務行業中的重要作用：

1. 通過具有獨特指標的智能結果優化網絡搜索。
2. 從每天發生的成百上千筆交易中檢測欺詐行為。
3. 基於客戶過去的歷史和瀏覽活動的產品推薦。
4. 具有時間、地點、用戶消費行為的特定目標營銷活動。
5. 建立復雜的定價策略以獲得更多轉化
6. 聊天機器人的客戶支持達到了令人難以置信的水平。
7. 通過全渠道規劃和戰略在供需之間保持平穩平衡。

2022 年選擇機器學習作為職業的理由

儘管 ML 需要陡峭的學習曲線和持續改進，同時還需要大量的技能和教育，但對於當今的年輕一代來說，它是一個有利可圖的選擇。 作為 ML 工程師工作的專業人士賺取巨額收入。

以下是在 2022 年選擇機器學習工程師並有機會擁有光明未來的主要原因：

1. 幾家企業無可挑剔的職業選擇和成長機會，利用機器學習來擴大他們的未來範圍。
2. 機器學習以及數據科學和人工智能 (AI) 被視為推動業務增長的未來技術。
3. 專業人士可以通過 ML 的職業來獲得他們的潛力。
4. 現在，每個行業都在利用數據來幫助他們制定戰略和規劃未來。 借助機器學習，您可以解決現實生活中的挑戰並
5. ML 是一個持續的學習曲線，為更獨特的垂直行業帶來了新的機會。

結論

總體而言， 2022 年的機器學習是最有價值的職業之一，具有無與倫比的潛力。 當今的企業正朝著獲得未來競爭優勢的步伐邁進。 具有深度學習、數據分析和人工優勢的機器學習是下一代的支柱。 因此，如果您想成為明天的領導者，那麼機器學習就是您的選擇。

即使是當前千載難逢的大流行 COVID 情況對機器學習職業機會的需求也幾乎沒有影響。 2022 年機器學習工程師的工作崗位將成倍增加，各行各業將重點轉向這項為未來挑戰做好準備的令人難以置信的技術。 隨著機器學習成為人工智能的重要組成部分，您可以期待 ML 帶來新的機會並將研究領域擴展到可擴展的高度。

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