Karrier a gépi tanulásban - Bevezetés
A gépi tanulás a számítástechnika egy olyan területe, amely azt jelenti, hogy a számítógépes rendszerek képesek lesznek önállóan tanulni, függetlenül attól, hogy adatot adnak neki. A gépi tanulás az a kifejezés, amelyet Arthur Samuel 1959-ben vezetett be elsőként. A gépi tanulás magában foglalja a különböző típusú tanulásokat is, például felügyelt tanulást, felügyelet nélküli tanulást és megerősítő tanulást stb. A számítógépes ismeretekben hatalmas alkalmazások vannak a gépi tanulásra. A gépi tanulás példái az automatizált járműrendszer, a második játékos ellen játszani a játékot alkalmazó alkalmazásokban stb. A Géptanulás munkahelyek a közelmúltban sokat fejlődnek, sok vállalkozási szervezet nyitott a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén. Ez a megfelelő idő, ha el akarunk lépni a gépi tanulásba és kitűnőnek akarunk lenni ezen a területen.
A gépi tanuláshoz szükséges oktatás
A gépi tanulásnak sok alapvető számítógépes tudomány fogalmára van szüksége, és erőteljesnek kell lennie a számítástechnika fogalmaiban, mint például a matematika, az adatszerkezetek és az algoritmusok, például a számítások, statisztikák stb. Az alapvető matematika alapos ismerete szintén ajánlott. A gépi tanulás a központi elem a mesterséges intelligencia területén, ahol nagy érdeklődést és lelkesedést kell mutatni e fogalmak megtanulása iránt.
- A gépi tanulás manapság meglehetősen gyorsan és fokozatosan fejlődik. Az elkövetkező években sok technológiai szakemberre van szükség a gépi tanulás területén.
- A gépi tanulás magában foglalja a technológiát, a matematikát, a statisztikákat, az üzleti ismereteket és számos technikai és logikai készséget, amelyek ezen a téren kitűnnek. Az adatok elemzése a gépi tanulás területének egyik fő eleme, ahol ez a terület elsősorban azoktól az adatokatól függ, amelyekben a gép önállóan tanul.
- Ehhez sok értékes adat feldolgozása szükséges, mielőtt egy gép megtanulja magát. Az Adatanalitikus könnyen átalakíthatja karrierjét a gépi tanulás területén. A Python a leggyakrabban használt programozási nyelv a gépi tanulás területén. Ez a legtöbb egyetemi programban és a legtöbb egyetemen is szerepel.
Karrier
A gépi tanulás szakembereire nagyon nagy szükség van az információs technológiai ipar területén az egész világon, különösen az Egyesült Államokban. A gépi tanulás egyszerűen csökkenti az emberi erőfeszítéseket azáltal, hogy csökkenti a fájdalmat és a hibákat. A vállalatok többsége elindítja az automatizálást, és azoknak is szükségük van a Machine Learning technológiára, hogy az üzleti egységeikben megvalósítsák teljesítményüket és hatékonyságukat, miközben csökkentik a költségeket.
- A karrier út kezdetben gépi tanulási mérnökként kezdődik, aki olyan alkalmazásokat fog fejleszteni, amelyek az emberek által elvégzett néhány általános feladatot végrehajtják, és ezt olyan ismételt dolgokhoz fogják használni, amelyek hiba nélkül teljesítenek és eredményes eredményeket hoznak.
- A gépi tanulási mérnök szerepét az építész szintű pozíció követi. A következő pályafutási szint az építész szintjén szerepet játszik a kidolgozandó alkalmazások prototípusainak megtervezésében és fejlesztésében.
- Még néhány éves tapasztalattal rendelkező szoftvermérnök is válthatja karrierjét a gépi tanulás területén. A Python fejlesztő vagy egy adattudós is könnyedén válthat karriert a gépi tanulásban.
- Azok a személyek, akiknek még nincs szoftverfejlesztési tapasztalata, megkezdhetik karrierjét a gépi tanulásban, ha vannak ismeretek a számítógépes ismeretekben, a matematikában, a statisztikákban stb.
Munkahelyek vagy alkalmazási területek
A gépi tanulás területén az információs technológiai iparban a karrier folytatása érdekében különféle szerepek állnak rendelkezésre, mint például a gépi tanulási mérnök, az idősebb gépi tanulási mérnök, a vezető gépi tanulási mérnök, a gépi tanulás mérnöke, az iroda és a hátsó iroda, a főmérnök - Gépi tanulás, gépi tanulási szoftvermérnök, adattudós, vezető adattudós, adattudományi informatikus, informatikai vezető tudós, stb. A gépi tanulásmérnök rendelkezik néhány alapvető ismerettel a számítástechnika fogalmairól, szilárd matematikai háttérrel és statisztikákkal is.
Fizetés
Az Egyesült Államokban a Machine Learning Engineer átlagos fizetése évente 100 956 USD, az amerikai legfontosabb weboldalonként, amely a Payscale.com különböző vállalatok fizetési és kompenzációs információit nyújtja . Sőt, ez a pozíció olyan jelöltekkel rendelkezik, akiknek legfeljebb 10 éves tapasztalata van az iparban.
A gépi tanulás országos átlagbére, amint azt a Glassdoor.com legfelső fizetési információkkal foglalkozó webhelye említi, 120 931 USD az Egyesült Államokban.
A leghíresebb, az internet.com webhely azt is megemlíti, hogy a géptanulás területén a karrierek átlagbére évente 135 246 dollár.
A különböző SharePoint karrierlehetőségek átlagos medián fizetése az alábbiak szerint alakul:
- Adattudós (69000 USD - 133000 USD)
- Senior Data Scientist (98000 USD - 160000 USD)
- Gépi tanulási mérnök (77000 USD - 155000 USD)
- Informatikai informatikus (69000 USD - 129000 USD)
- Informatikai vezető tudós (92000 USD - 164000 USD)
A Machine Learning Engineer körülbelül 112 622 USD medián fizetést keres az Egyesült Államokban.
Karrier Outlook
A gépi tanulás területén többféle karrierút létezik, és az átlagos fizetés szintén nagy szám a gépi tanulás karrierje során. Ez azt sugallja, hogy azoknak a jövője, akik szeretnének belépni a gépi tanulás területére, fényes és izgalmas lesz. A jövőben hatalmas számú követelmény merül fel a gépi tanulás területén képzettséggel rendelkező személyek számára.
- A gépi tanulási mérnök területére való belépés után többféle pályaválasztási út is létezik, például mesterséges intelligencia, adattudomány és adatelemzés stb.
- Jó kommunikációs képességekkel és szilárd matematikai vagy statisztikai háttérrel rendelkező, erős műszaki ismeretekkel rendelkező informatikai szakemberek elérhetik karrierjük csúcspontjait, például az idősebb építészek vagy a szakterületen dolgozó szakértők a gépi tanulás vagy a mesterséges intelligencia karrierjében.
- Az Egyesült Államokban a Machine Learning Engineer területén a munkakörökkel szemben támasztott követelmények nagymértékben növekednek. A napi rutin tevékenységek vagy feladatok miatt a nagy ügyfél-alapú vállalkozásokban a munkakezelési felelősségnek nagyon pontosnak és hibamentesnek kell lennie a sikeres üzleti szolgáltatók számára az ügyfelek számára.
- A gépi tanulási szoftveralkalmazásoknak vagy termékeknek nagy szükségük van a vállalkozások számára az ügyfelek tartalmi adatainak biztonságos megőrzése érdekében. A gépi tanulási mérnök egyike a piacon elérhető legjobb technológiai fejlesztéseknek, amelyek nagy bonyolultságú üzleti megoldásokat kínálnak.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a karbantartáshoz a gépi tanulásban. Itt tárgyaltuk a Bevezetést, az oktatást, a karrier útját a Sharepointban, az álláshelyeket, a fizetést és a karrierlehetőségeket a gépi tanulásban. A következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Karrier a SharePoint-ban
- A Kaizen segítségével fokozatosan fejlessze karrierjét
- Hasznos karrier tanácsok főiskolai hallgatók számára
- Karrier webfejlesztő szakemberként