Maşın öyrənmə karyerasını necə ace etmək olar: hərtərəfli bələdçi

Birjanın yüksək və aşağı hissələrini proqnozlaşdırmanın düzgünlüyünü artıran yanacaq kimi proqnozlaşdırmadan ağıllı robotların yüksəlməsinə qədər danışma tanımağındakı 5 faizlik səhv nisbətinin proqnozlaşdırılmasına qədər maşın öyrənməsi həyatımızı daha yaxşıya doğru dəyişdirmək üçün burada.

Maşın öyrənmə dövrü artıq bizim üzərimizdədir.

  • Şirkətlərin 87 faizi, elektron poçt marketinqi və satış proqnozları üçün Statistanı proqnozlaşdırmaq üçün AI-dən istifadə etməyə başladılar.
  • Oracle, şirkətlərin təxminən 80 faizinin müştərilərə xidmət göstərməsində AI qəbul etməyi planlaşdırdıqlarını söylədi.
  • Mobil istifadəçilərin 97 faizi Yaradıcı Strategiyalara uyğun olaraq AI-lə işləyən səs köməkçilərindən istifadə edir.

İnsanlar qeyd etməlidirlər ki, bu statistika cəmiyyətə və təşkilatlara da ciddi narahatlıq yaradır.

Çoxsaylı tədqiqatlara əsaslanaraq, 2020-ci il biznesi yenidən qurmaq və real vaxtda mürəkkəb problemləri həll etmək üçün əla il olacaq. Maşın öyrənən mütəxəssislərə tələbat heç vaxt yaxşı olmayıb. 2020-ci ilin sonuna qədər AI praktikası daha da populyarlaşacaqdır.

Maşın öyrənməsinin bugünkü və gələcək gələcəyi

İşdə

  • Təkmilləşdirilmiş qərar qəbulu üçün maşın öyrənməsini mənimsəyən 65% şirkətin gücü, memsql.com.
  • Təşkilatların 51% -i, McKinsey maşın öyrənməsinin erkən istifadəçiləri olduğunu söylədi.
  • Hesabatlar, McKinsey'in məhsul inkişafı üçün yeni texnologiyanı istifadə etməyi planlaşdıran şirkətlərin 49% -nin olduğunu açıqladı.

Marketinqdə

  • Netflix, allindex.org maşın öyrənmə alqoritmlərinin köməyi ilə hər il 1 milyard ABŞ dollarına qənaət edir.
  • ABŞ ordusu döyüş maşınlarının istismarını proqnozlaşdırmaq üçün qabaqcıl sensorlar verərək ağıllı bir funksionallıqdan istifadə etməyə başlayır.
  • Maşın öyrənməsinin kütləvi böyüməsi səbəbindən, bulud hesablama bazarının 2020-ci ilin sonuna qədər 410+ milyard dollara çatacağı proqnozlaşdırılır.

Maşın öyrənməsi: sənayedəki aktiv sektorlar

Özünüzü bükməlisiniz, çünki maşın öyrənməsi sənayeni pozmaq üçün burada. Uber-in fərqli müştərilər üçün fərqli qiymətləri necə idarə etdiyini düşünmüsünüzmü? Yaxşı, bu dinamik qiymətə bağlıdır, hamı bu həqiqətdən xəbərdar deyil. Şirkətlər müxtəlif müştərilər üçün tələb sisteminə görə qiymət sistemini dəyişdirərək pul qazanırlar.

Bunlar maşın öyrənmə işidir və insanlar deyil.

Səyahət sənayesi ilə yanaşı, bu texnologiya bir çox digər sektorlara da keçmişdir. Tech nəhəngi Accenture hesab edir ki, indiki AI texnologiyası iş məhsuldarlığını 40 faizədək sürətləndirə bilər. Tanınmış bir araşdırma və məsləhət firması olan Gartner, 2020-ci ilin sonuna qədər müştərilərin reaksiyalarının təxminən 85 faizinin insan olmadan idarə olunacağını proqnozlaşdırır.

Maşın öyrənməsinin geniş təsir etdiyi sahələr haqqında qısa bir qısa məlumat verək:

Səhiyyə

  • Radiologiya və radioterapiya
  • Diaqnostika

Təhsil

  • Səmərəliliyi artırın
  • Şəxsi öyrənmə

Nəqliyyat

  • Avtomatik idarəetmə
  • Trafik tənzimlənməsi

Kənd təsərrüfatı

  • Sahə vəziyyətinin idarə edilməsi
  • Bitkiçilik

Maliyyə

  • Yüksək tezlikli ticarət (HFT)
  • Portfel idarəetmə

Hal-hazırda, bunlar bir işi səmərəli şəkildə yerinə yetirməyin ən sürətli yolunu quraraq maşın öyrənməyə etibar edən sahələrdir.

Əmək Statistikası Bürosunun hesabatlarına görə, 2026-cı ilə qədər AI / ML mühəndisləri üçün təxminən 11.5 milyon iş yeri yaradılacağı güman edilir. 2020-ci ildə bir maşın öyrənmə karyerasına yiyələnmək, işlərini yüksəltməyə çalışan texnoloji mütəxəssislər üçün ideal bir bahisdir.

Maşın öyrənmə iş rollarına aşağıdakılar daxildir:

  • Məlumat mühəndisi və məlumat memarı
  • Maşın öyrənmə mühəndisi
  • Məlumat alimi
  • Məlumat analitiki
  • İş zəkası inkişaf etdiricisi

ML mühəndis - rol və vəzifələr

Bir maşın öyrənmə mühəndisi, təşkilata maşın öyrənmə texnikası, tövsiyə sistemləri, kompüter görmə, nümayəndəliyin öyrənilməsi, dərin öyrənmə və təbii dil emalından (NLP) istifadə edərək ən yeni və ən yeni tətbiqlərin qurulmasına kömək etməkdə misilsiz bir mövqe tutur.

İş vəzifələrinizə aşağıdakılar daxildir:

  • Daha yaxşı nəticələr əldə etmək üçün maşın öyrənmə texnikalarının tədqiqi, inkişafı və tətbiqi.
  • Bu mütəxəssislərin daha sonra təhlil üçün maşın öyrənmə həllərini məhsul qruplarına (məlumat mühəndisləri və məlumat alimləri) təhvil verməsi gözlənilir.
  • Həm də bir tapşırıq üçün ən yaxşı yanaşmanı təklif edərək məhsul qrupuna texniki nou-hau ilə cavabdehdirlər.
  • Yeni xüsusiyyətlər ilə bağlı texnologiyalara və vasitələrə dair rəylər yenilənməli və məhsul qrupu ilə paylanmalıdır.
  • Yeni tədqiqatçılar və ML mühəndisləri yetişdirmək üçün istedad komandasına tam dəstək verilməlidir.

AMaşın öyrənmə mühəndisi olmaq üçün tələb olunan yüksək bacarıqlar

Bir dəzgah öyrənmə mütəxəssisi necə olma prosesinə başlamazdan əvvəl əvvəlcə bacarıqları öyrənmək vacibdir.

  • Kompüter elminin əsasları və proqramlaşdırma bacarıqları - məlumat strukturları, hesablama və mürəkkəblik, alqoritmlər və kompüter arxitekturası.
  • Məlumatların modelləşdirilməsi
  • Məlumatların qiymətləndirilməsi
  • Ehtimal və statistika
  • Sistem dizaynı və proqram mühəndisliyi
  • Maşın öyrənmə alqoritmləri (necə tətbiq oluna bilər)

ML mühəndislərini işə götürmək istəyən bəzi ən yaxşı şirkətlərə Uber, Accenture, Apple, Microsoft, Amazon, Google, Facebook və Netflix kimi adlar daxildir.

TheMaşın öyrənmə yolunu açmaq

Hansı yola getməyinizi izah edən bir çox məsləhət tapa bilərsiniz. Bununla birlikdə, zenitə çatmaq bir cakewalk deyil, çox çalışan texnoloji mütəxəssislər öyrənərkən yollarını itirməyə meyllidirlər. Zəhmət çəkmədən sadəcə bir maşın öyrənən bir mütəxəssis ola bilməzsiniz. İnsanlar mühəndisliyin nüanslarını və karyeranıza təsirini dərk edərək birlikdə saatlar keçirirlər.

Başlamaq üçün bu sadə addımları nəzərdən keçirə bilərsiniz:

  • Model qurarkən və məlumatları təhlil edərkən sizə lazım olacaq proqramlaşdırma dilləri (Python, Java və R) ilə geniş praktik biliklər.
  • Maşın öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirmək üçün riyazi anlayışları (statistika, ehtimal və hesablama) tutun.
  • Böyük həcmdə məlumatların təmizlənməsi, işlənməsi və görüntülənməsi üçün məlumat mühəndisliyi bacarıqlarını əldə edin (məlumatların işlənməsi, məlumatların idarə edilməsi və məlumatların qiymətləndirilməsi).
  • Proqnozlaşdırıcı modellər yaratmağınıza kömək etmək üçün usta maşın öyrənmə alqoritmləri (nəzarət edilən, nəzarət olunmayan və möhkəmləndirmə alqoritmləri).
  • Böyük məlumat biliklərini artırmaq lazımdır (Hadoop, Mahout, Spark və Matlab).
  • İş qabiliyyəti çox vacibdir, bunun üçün vizual vasitələrin necə işlədiyini və bu vasitələrdən süjet və qrafik qurarkən necə istifadə edə biləcəyinizi öyrənməlisiniz.

Texnologiya dünyası dəyişməz dərəcədə dəyişir və sürətlə hərəkət edir və AI / ML mühəndislərinə tələbat yalnız eksponent olaraq artacaq. Bu yaxın gələcəkdə özünüzü görməyi planlaşdırdığınız yerdirsə, vaxt artıq.

Maşın öyrənmək gələcəyi çox uzaq deyil!