เป็นอาชีพใน ร่ำรวยหรือไม่? หากคำถามนี้อยู่ในใจของคุณให้คิดใหม่เพราะ รายงาน PwC กล่าวว่าผู้บริหาร 31% กังวลว่าจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการทักษะ AI ในอีก 5 ปีข้างหน้า ในบทความนี้ฉันจะกล่าวถึงหัวข้อ 'Machine Learning Career and Future Scope'
คำแนะนำต่อไปนี้จะกล่าวถึงในบทความนี้
- ข้อเท็จจริงและตัวเลข
- ชุดทักษะที่จำเป็นเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
- โปรไฟล์งาน Machine Learning
- เงินเดือนงาน Machine Learning
- ขอบเขตอนาคตของ Machine Learning
อาชีพการเรียนรู้ของเครื่องและขอบเขตในอนาคต
ข้อเท็จจริงและตัวเลข
ยิ่งไปกว่านั้นการละเลยปัญหาเหล่านี้ทั้งหมดที่ AI / ML จะเข้ายึดครองภาคส่วนใหญ่ของแรงงานอย่างต่อเนื่องและหลีกเลี่ยงไม่ได้และจะนำมาซึ่งการว่างงานจำนวนมาก รายงาน จาก บริษัท วิจัยและที่ปรึกษาชั้นนำของโลก Gartner แสดงให้เห็นว่า AI คาดว่าจะปูทางไปสู่การจ้างงานเกือบ 2.3 ล้านตำแหน่งภายในปี 2563
วิธีใช้ hashmap ใน java
ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน Machine Learning เป็นที่ต้องการสูงมากเนื่องจากเกือบทุกสตาร์ทอัพ (บนพื้นฐานของซอฟต์แวร์) ตลอดจนองค์กรขนาดใหญ่ต้องการจ้างผู้ที่มีความรู้ การเรียนรู้ของเครื่อง .
เพื่อเป็นอาวุธที่มีประสิทธิภาพของธุรกิจกระแสหลัก Machine Learning มีมายาวนานตลอดทศวรรษนี้ แต่โชคดีที่มันยังห่างไกลจากจุดสูงสุดที่เป็นไปได้และเราสามารถคาดหวังความคืบหน้าอย่างละเอียดได้ในอนาคตอันใกล้นี้เช่นกัน ดังนั้นหากคุณเป็นผู้ที่ต้องการ AI ที่ต้องการหางานในอุตสาหกรรมนี้เป็นช่วงเวลาที่ดีที่สุดในการพัฒนาทักษะด้าน AI ที่มีชื่อว่าแมชชีนเลิร์นนิง
ชุดทักษะที่จำเป็นเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับตำนานเกี่ยวกับทักษะแมชชีนเลิร์นนิงที่ว่า“ ฉันไม่เก่งคณิตศาสตร์ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถเป็นมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงได้”,“ มีเพียงนักเขียนโค้ดตัวยงเท่านั้นที่สามารถเขียนโปรแกรมสำหรับ Machine Learning ได้ การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงต้องใช้ความคิดที่เบื่อหน่าย” ฯลฯ
ทั้งหมดนี้คือ จริงๆ ตำนาน เพราะด้วยความทุ่มเทที่เหมาะสมทุกคนสามารถได้รับทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยความพยายามและความทุ่มเทที่ถูกต้องคุณจะไม่เพียงเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง แต่ยังมีบทบาทสำคัญในการสร้างโลกยูโทเปียด้วย
ดังนั้นมาเรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างอาชีพในแมชชีนเลิร์นนิง
ภาษาโปรแกรม
แม้ว่าจะไม่มีภาษาการเขียนโปรแกรมเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ในการเปรียบเทียบลักษณะของภาษาการเขียนโปรแกรมแต่ละภาษาที่สามารถทำการเรียนรู้ของเครื่องได้ Python ก็ดูดีกว่าในหมู่พวกเขา
การโหลดและเล่นกับข้อมูลการแสดงภาพข้อมูลการแปลงอินพุตเป็นเมทริกซ์ตัวเลขและแม้แต่การประเมินเป็นงานพื้นฐานบางอย่างที่ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงต้องทำในแต่ละวัน ไม่น่าแปลกใจที่ Python สามารถยกของหนักเหล่านี้ให้เราได้ ยิ่งไปกว่านั้น Python ยังรองรับไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมาก
ด้วยเหตุนี้หากคุณต้องการเป็นมืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิง ' จะเป็นตัวเปลี่ยนเกมอย่างแน่นอน
ทักษะทางคณิตศาสตร์
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสนามขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นจากองค์ประกอบทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเช่นแคลคูลัสพีชคณิตเชิงเส้นสถิติความน่าจะเป็นและการเพิ่มประสิทธิภาพ นั่นคือเหตุผลเพื่อเร่งการเรียนรู้ของแมชชีนเลิร์นนิงคุณต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับทักษะทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเหล่านี้
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
หากต้องการประกอบอาชีพในด้านการเรียนรู้ของเครื่องเขา / เธอควรคุ้นเคยกับการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องตามมาตรฐาน อัลกอริทึมเหล่านี้ซึ่งมีให้ใช้งานอย่างแพร่หลายผ่านไลบรารี / แพ็คเกจ / API เป็นส่วนสำคัญที่สุดส่วนหนึ่งของ Machine Learning
โครงสร้างข้อมูล
ชุดทักษะอื่นที่คุณต้องดำเนินการเพื่อเป็นวิศวกร Machine Learning คือ 'โครงสร้างข้อมูล' ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงในสายอาชีพทั้งหมดควรจะทำงานเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงนั่นคือเหตุผลที่พวกเขาควรมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดโครงสร้างข้อมูล (สแต็กคิวต้นไม้กราฟสัญกรณ์ขนาดใหญ่การค้นหาการเรียงลำดับ ฯลฯ ).
การวิเคราะห์และออกแบบระบบ
ผลลัพธ์โดยทั่วไปของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นอย่างไร แน่นอนว่าในตอนท้ายของวันวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นซอฟต์แวร์ นั่นคือเหตุผลที่ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการออกแบบระบบจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับอาชีพที่มีแนวโน้มใน Machine Learning
โปรไฟล์งาน Machine Learning
คุณควรเริ่มมองหาโปรไฟล์งานประเภทใดเมื่อมีทักษะด้าน Machine Learning ที่เหมาะสม มาดูบทบาทงานของ Machine Learning ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดกันดีกว่า
วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
หนึ่งในโปรไฟล์งานที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในด้านการเรียนรู้ของเครื่องคือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมีหน้าที่ออกแบบและใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยในการถอดรหัสรูปแบบที่มีความหมายจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
บทบาทหลักของ Data Scientist คือการรวบรวมวิเคราะห์และตีความข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีโครงสร้างโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและช่วยออกแบบกลยุทธ์ในอนาคต โอกาสในการได้รับการว่าจ้างในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นหากมีคนที่มีประสบการณ์โดยตรงในการทำงานกับแมชชีนเลิร์นนิงเทคโนโลยี Big Data และเครื่องมือวิเคราะห์
pl sql แบบฝึกหัดสำหรับผู้เริ่มต้นพร้อมตัวอย่าง
นักวิเคราะห์ข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูลให้คุณค่าแก่องค์กรของตนโดยการรับข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะก่อนจากนั้นตีความรวมทั้งวิเคราะห์และในที่สุดก็นำเสนอสิ่งที่ค้นพบในรายงานที่ครอบคลุม พวกเขาใช้ทักษะและเครื่องมือในการวิเคราะห์การแข่งขันและระบุแนวโน้ม นักวิเคราะห์ข้อมูลมีพื้นฐานที่ดีในด้านแคลคูลัสเศรษฐศาสตร์สถิติการเรียนรู้ของเครื่องและการเขียนโปรแกรม
สถาปนิกข้อมูล
หนึ่งในผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในปัจจุบันสถาปนิกข้อมูลดูแลระบบนิเวศข้อมูลขนาดใหญ่ขององค์กร พวกเขาพัฒนาสร้างทดสอบและบำรุงรักษาระบบการจัดการข้อมูลที่ปรับขนาดได้สูงโดยใช้อัลกอริทึม Machine Learning หลังจากรวบรวมข้อมูลและดำเนินการประมวลผลแบบแบทช์แล้วพวกเขาจะส่งไปวิเคราะห์ให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่าน API
เงินเดือนงาน Machine Learning
โลกกำลังเปลี่ยนไปใช้ AI สำหรับการตัดสินใจเกือบทุกประเภททั้งสตาร์ทอัพและ บริษัท ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต่างเสนอเงินเดือนที่ร่ำรวยให้กับงาน Machine Learning ที่เป็นที่ต้องการเช่น ML Engineers นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นต้น
เท่าที่จ่ายไปสำหรับตำแหน่งงาน Data Scientist ในทุกระดับประสบการณ์และชุดทักษะเงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดียอยู่ที่ประมาณ 9 ครั่งและในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ประมาณ 92,000 ดอลลาร์
ด้านล่างกราฟจาก Payscale.com กำลังแสดงสิ่งนี้:
ในทางกลับกันถ้าเราพูดถึงตำแหน่งงานวิศวกร Machine Learning เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกร Machine Learning ในอินเดียในทุกระดับประสบการณ์และชุดทักษะอยู่ที่ประมาณ 7 ครั่งในขณะที่ในสหรัฐอเมริกานั้นอยู่ที่ประมาณ 1,12,000 ดอลลาร์
model view controller ตัวอย่าง java
ด้านล่างกราฟจาก Payscale.com กำลังแสดงสิ่งนี้:
ขอบเขตอนาคตของ Machine Learning
อนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงมีแนวโน้มที่สดใสเนื่องจากกลุ่มผู้มีความสามารถพิเศษสำหรับวิศวกร Machine Learning ยังไม่เพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรม รายงานจากพอร์ทัลงานออนไลน์ชั้นนำ 'Indeed' กล่าวว่าตั้งแต่ต้นปี 2018 ความต้องการของนายจ้างสำหรับทักษะ AI และ ML มีความสอดคล้องกันถึงสองเท่าของผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะดังกล่าว
นอกจากนี้การวิจัยจาก MarketsandMarkets ยังแสดงให้เห็นว่าภายในปี 2565 การเติบโตของขนาดตลาดแมชชีนเลิร์นนิงจะอยู่ที่ 8.81 พันล้านเหรียญสหรัฐ
ดังที่คุณเห็นว่ามีโอกาสมากมายในสาขานี้นี่เป็นเวลาที่เหมาะสมในการพัฒนาทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง เตรียมตัวให้พร้อมด้วยการได้รับการรับรองและทำงานในโครงการที่สำคัญในชีวิตจริงเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสในการทำงานของ Machine Learning ที่มาถึงคุณ
ตอนนี้เรามาถึงตอนท้ายของบทความ Machine Learning Career และ Future Scope แล้ว หวังว่าบทความนี้จะเป็นข้อมูลเชิงลึก!
Edureka ได้รับการดูแลเป็นพิเศษ ที่จะทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นของบทความ 'Machine Learning Career and Future Scope' แล้วเราจะติดต่อกลับไป