Как выполнить предварительные условия для работы по машинному обучению

Из всех инновационных технологий, которые сегодня расширяют возможности делового мира, машинное обучение оказывается одной из наиболее преобразующих. Это революционная технология, меняющая ландшафт бизнес-процессов по всему корпоративному спектру — от науки о данных, ИТ-услуг, кибербезопасности и разработки продуктов до отношений с клиентами, маркетинга, финансовых операций и управления цепочками поставок.

Но для многих специалистов машинное обучение до сих пор остается загадкой. На первый взгляд кажется, что только доктора наук и старшие специалисты по обработке данных используют все его возможности. Однако реальность такова, что любой, кто имеет фундаментальное знание математики, может изучить основы машинного обучения и применить их на предприятии. Иногда требуется лишь небольшая мотивация, чтобы начать процесс обучения.

Хотите стать инженером по машинному обучению? Ознакомьтесь с сертификацией AI и ML и пройдите сертификацию сегодня.

Если вы готовы сделать решительный шаг, следуйте этим основным рекомендациям, чтобы начать выполнять необходимые условия для увлекательной работы в области машинного обучения.

Что такое машинное обучение и где оно применяется?

Машинное обучение — это быстрорастущая часть сектора искусственного интеллекта (ИИ). В широком смысле, технологии искусственного интеллекта позволяют компьютерам имитировать человеческий интеллект, используя логику, правила «если-то», деревья решений и другие интеллектуальные функции для повышения эффективности широкого спектра бизнес-процессов.

В качестве подмножества искусственного интеллекта машинное обучение использует статистические методы, которые позволяют машинам лучше выполнять задачи посредством повторяющегося опыта. При автоматизации анализа данных жизненно важно дать возможность компьютерам учиться и адаптироваться на основе опыта для выполнения конкретных задач без явного программирования. Он также становится ценным ресурсом в области рекомендательных систем, прогнозной аналитики, распознавания лиц и защиты от мошенничества, среди многих других.

Машинное обучение меняет конкурентную среду практически во всех мыслимых отраслях. По прогнозам, к 2024 году мировой рынок машинного обучения вырастет до 20,83 миллиарда долларов, а среднегодовой темп роста составит более 44 процентов. отчет Zion Market Research. Возможностей для профессионалов, которые хотят стать частью новой эры технологий машинного обучения, предостаточно.

Начните с основных математических и статистических навыков

Хотя вам не обязательно быть математическим гением, чтобы получить работу в области машинного обучения, реальность такова, что некоторые математические знания являются обязательным условием. базовые математические навыки обычно требуются, включая линейную алгебру, матричную алгебру, статистику и вероятность, а также некоторые базовые исчисления.

Эти математические навыки необходимы для выполнения различных основных задач машинного обучения, таких как создание математических алгоритмов, проведение регрессионного анализа, построение и оценка моделей данных, а также прогнозирование и интерпретация данных. Если у вас уже есть опыт работы в бакалавриате или аспирантуре, это здорово! Но если нет, то в Интернете доступен широкий выбор занятий, которые помогут вам освоиться.

Дополнение Python и Data Science

Одним из наиболее быстрорастущих сегментов машинного обучения является наука о данных. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся синонимами области науки о данных. По данным Indeed, термины «ИИ» и «машинное обучение» были включены в должностные инструкции примерно 75 процентов вакансий специалистов по данным, а спрос на работников с навыками ИИ за последние три года увеличился более чем вдвое.

Python, пожалуй, самый популярный язык программирования для объединения машинного обучения с наукой о данных. Согласно Индекс популярности языка ТиобеВ прошлом году Python был самым быстрорастущим языком и сегодня наиболее часто преподаваемым компьютерным языком в университетах (недавно обогнав Java). Курс Simplilearn по науке о данных с Python обеспечивает широкое изучение наиболее актуальных концепций машинного обучения, в том числе:

• Модели данных машинного обучения
• Визуализация данных, обсуждение и исследование
• Построение гипотез
• Парсинг веб-страниц
• Обработка естественного языка
• И другие важные методы программирования

На наших курсах «Наука о данных с Python» учащиеся также имеют возможность изучить IBM Watson for Chatbots в качестве дополнения к программам по науке о данных.

Ускорьте свою карьеру с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Получите удовольствие от машинного обучения!

Это может показаться немного очевидным, но фундаментальной предпосылкой для получения работы в области машинного обучения является энтузиазм по поводу работы в области машинного обучения! С профессиональной точки зрения в этой сфере есть огромные возможности для карьерного роста. Инженер по машинному обучению — лучшая профессия 2019 года из-за растущего спроса и высоких зарплат. по данным действительнопри средней зарплате в США 138 712 долларов (по состоянию на 19 ноября).

Развивайте свои навыки машинного обучения уже сегодня

Опять же, вам не обязательно быть опытным специалистом по данным или иметь докторскую степень. в высшей математике, чтобы получать удовольствие от работы с инструментами и методами машинного обучения. Обладая необходимой базой в области математики, статистики и концепций науки о данных, любой может построить карьеру с помощью этой быстро развивающейся технологии. Начните сегодня с курса AI ML от Simplilearn.