Топ-5 компаний в области машинного обучения, в которых стоит работать в 2024 году

Машинное обучение позволяет организациям выявлять потенциальные риски и быстро исследовать выгодные возможности. Огромные объемы данных, рост мощной обработки и доступное хранилище данных способствовали росту количества рабочих мест в области машинного обучения. По данным Market Research Future, мировой рынок машинного обучения вырастет с 7,3 млрд долларов в 2020 году до 30,6 млрд долларов в 2024 годудостигнув среднегодового темпа роста 43%. Если вы ищете лучшие компании, занимающиеся машинным обучением, для работы, вот список лучших из них.

1. Амазон АВС

Список лучших компаний в области машинного обучения, в которых стоит работать, начинается с Amazon. Веб-сервисы Amazon (AWS) является дочерней компанией Amazon и предоставляет платформы облачных вычислений и API по требованию. Он был запущен в 2006 году и на данный момент является крупнейший в мире провайдер инфраструктуры как услуги (IaaS), платформы как услуги (PaaS) и частных облачных сервисов. AWS SageMaker — это полностью управляемый сервис, который предоставляет специалистам по данным возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.

Штаб-квартира AWS находится в Сиэтле, штат Вашингтон, и имеет около 25 000 сотрудников расположены в 32 офисах в 19 странах.

Известные проекты

1. Амазон С3

Amazon Simple Storage Service или Amazon S3 используется для хранения и извлечения больших объемов данных (до 5 ТБ) из облака. Он предназначен для архивирования и онлайн-резервного копирования данных и прикладных программ. S3 предоставляет пользователям полный контроль над доступностью своих данных.

2. АВС Лямбда

Amazon Lambda позволяет пользователям запускать код без использования сервера. Он выполняет код только тогда, когда он нужен пользователю, и автоматически масштабируется. Пользователям придется платить только за время вычислений своего кода.

Теперь мы рассмотрим следующую компанию, занимающуюся машинным обучением, в которой можно будет работать.

2. Блоки данных

Databricks была основана в 2013 году создателями Apache Spark. Компания опирается на открытый исходный код и предоставляет единую платформу для данных и искусственного интеллекта в архитектуре Lakehouse. Databricks — довольно молодая компания, но всего за несколько лет она выросла в геометрической прогрессии. В настоящее время он занимает 5-е место в списке Forbes Cloud 100. Если вы заинтересованы в организации, занимающейся исключительно наукой о данных и машинным обучением, Databricks — подходящее место для вас.

Штаб-квартира Databricks находится в Сан-Франциско, штат Калифорния, и имеет около 1650 сотрудников в 16 офисах в 11 странах.

Известные проекты

1. Платформа унифицированной аналитики Databricks

Платформа унифицированной аналитики Databricks помогает создавать надежные, производительные и масштабируемые конвейеры глубокого обучения. Он предоставляет ученым, работающим с данными, единую платформу для подготовки, исследования, обучения моделей и крупномасштабных прогнозов. С помощью этой платформы можно легко создавать, обучать и развертывать приложения глубокого обучения.

2. AutoML на блоках данных

AutoML on Databricks автоматизирует конвейеры машинного обучения и различные этапы рабочего процесса обработки данных, обеспечивая специалистам по обработке данных гибкость и контроль над своими данными. Специалисты по данным также могут отслеживать и визуализировать тысячи экспериментов, используя открытый исходный код или управляемый MLflow.

Давайте посмотрим на следующую компанию, занимающуюся машинным обучением, частью которой вы можете стать.

3. ИБМ

IBM — одна из старейших и наиболее уважаемых компаний в технологической отрасли. Он также является одним из пионеров искусственного интеллекта и машинного обучения. Из-за огромного влияния на технологии в первые годы IBM также известна как «Большая синяя».

Штаб-квартира IBM находится в Армонке, штат Нью-Йорк, а офисы расположены в 174 страны. IBM располагает одной из крупнейших в мире рабочей силой, насчитывающей более 350 000 сотрудников.

Известные проекты

1. Машинное обучение IBM Watson

IBM Watson Machine Learning позволяет ученым и разработчикам данных ускорить развертывание искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря открытой и расширяемой работе с моделями Watson Machine Learning обеспечивает непрерывное обучение и автоматическое переобучение моделей.

2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler — это программное приложение для интеллектуального анализа данных и анализа текста, используемое для построения прогнозных моделей и выполнения других аналитических задач. Одной из его основных особенностей является то, что он устраняет ненужную сложность преобразования данных и упрощает использование сложных прогнозных моделей.

Следующая компания, занимающаяся машинным обучением, — TIBCO.

4. ТИБКО

TIBCO была основана в 1997 году и специализируется на интеграции, управлении данными и аналитике. TIBCO Data Science — это основной продукт TIBCO в области машинного обучения. Он поставляется в четырех различных версиях: TIBCO Data Science — Statistica, TIBCO Data Science — Team Studio, TIBCO Data Science для AWS и TIBCO Data Science для студентов и ученых.

TIBCO имеет штаб-квартиру в Пало-Альто, Калифорния, и имеет около 4200 сотрудников в 22 странах.

Известные проекты

1. Студия TIBCO Data Science Team

TIBCO Data Science Team Studio — это платформа корпоративной аналитики, которая позволяет ученым и инженерам данных создавать рабочие процессы машинного обучения с использованием минимального количества кода. Это также позволяет ученым, работающим с данными, сотрудничать и делиться знаниями с остальной частью организации.

2. База потоков TIBCO

TIBCO Streambase — это платформа обработки событий, которая позволяет организациям быстро создавать и развертывать приложения, управляемые событиями. Он имеет несколько способов интеграции с машинным обучением для использования моделей, обнаруженных в ходе обработки в реальном времени.

5. Плодовитость

Prolifics — компания по управлению ИТ-услугами, специализирующаяся на цифровом консалтинге, инжиниринге и управляемых услугах. Они предоставляют ряд услуг по анализу данных, облачным технологиям и обеспечению качества для различных отраслей, включая розничную торговлю, здравоохранение, страхование, банковское дело и государственный сектор.

Компания Prolifics была основана в 1978 году и приобретена SemanticSpace Technologies в 2008 году. 1200 сотрудников с офисами, расположенными в Северной Америке, Азии и Европе.

Известные проекты

1. Наука о данных в коробке

Плодовитый Наука о данных в коробке — это мощное решение для аналитики искусственного интеллекта и машинного обучения, которое представляет собой полностью управляемое предложение «под ключ». Он создает чистые, структурированные и управляемые данные из любого источника, а затем применяет искусственный интеллект и машинное обучение для расширенной и прогнозной аналитики.

2. Ускоритель BA360

Ускоритель BA360 от Prolifics обладает мощными возможностями машинного обучения для автоматизации всего жизненного цикла тестирования программного обеспечения. Тестирование проводится более последовательно, точнее, с большей добавленной стоимостью и с меньшими затратами. Время, затраченное на ручное тестирование тест-кейсов, составляет уменьшено на 98%.

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

Ускорьте свою карьеру с помощью сертификации

Машинное обучение является для организаций ключом к раскрытию ценности своих корпоративных и клиентских данных. По мере того, как все больше и больше компаний выходят в сферу искусственного интеллекта и машинного обучения, они стремятся инвестировать в специалистов по машинному обучению, чтобы опередить конкурентов. С ростом спроса на вакансии в сфере машинного обучения получение сертификата от авторитетной организации — верный способ ускорить вашу карьеру в этой области. Simplilearn предлагает ряд курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые подготовят вас к успешной карьере.