Как научиться машинному обучению (со списком преимуществ и вакансий)
По мере развития технологий все больше компаний могут изучать машинное обучение, чтобы увидеть, как они могут автоматизировать процессы и анализировать данные. Поскольку этот метод имеет широкий спектр применений в разных отраслях, люди могут изучить несколько профессий в этой области. Изучение этой категории искусственного интеллекта может помочь вам решить, подходит ли вам карьера в этой отрасли. В этой статье мы даем определение машинному обучению, объясняем, почему это важно, рассказываем, как и зачем изучать машинное обучение, и предлагаем несколько вакансий, которые вы могли бы изучить в этой области.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это процесс использования алгоритмов и структурированных данных в компьютерных технологиях для автоматизации задач. Как тип искусственного интеллекта или способность компьютеров и машин выполнять задачи самостоятельно, машинное обучение — это то, как эти системы выявляют шаблоны и выполняют функции без участия пользователя. Эта концепция позволяет машинам разрабатывать и выполнять более сложные задачи с большей статистикой, которую они получают. Существует три основных типа машинного обучения:
Контролируемое: контролируемое обучение — это когда вы программируете технологию для выполнения задачи в ответ на информацию. Он использует алгоритмы классификации и регрессии для маркировки данных, например, для идентификации и маркировки изображений в наборе данных.
Без учителя: обучение без учителя — это когда компьютер может выявлять тенденции и делать предположения без программирования алгоритмов. Это может включать в себя категоризацию групп клиентов на основе схожих взаимодействий, которые компании могут использовать для удовлетворения конкретных потребностей.
Подкрепление: обучение с подкреплением — это когда компьютеры и машины адаптируют свои алгоритмы при взаимодействии с данными методом проб и ошибок. Понимая сложные данные, машина выбирает результаты на основе контекста и полученной информации.
Почему машинное обучение важно?
Есть несколько причин, по которым машинное обучение важно, в том числе:
Автоматизация. Машинное обучение позволяет организациям автоматизировать сбор данных и выполнение задач. Это позволяет компаниям перераспределять свои человеческие ресурсы на другие задачи, такие как разработка стратегии.
Тенденции: машины могут быстро определять тенденции данных, например, какие клиенты взаимодействуют с брендом, насколько эффективны маркетинговые кампании и тенденции продаж. Выявляя эти тенденции, компьютеры могут затем предоставлять индивидуальные рекомендации, которые могут повысить эффективность бизнеса.
Непрерывные улучшения: по мере того, как машины собирают больше информации, они могут принимать более точные решения. Имея больше данных, машины могут выполнять более целенаправленные действия и быстрее обрабатывать данные.
Приложения: компании из разных отраслей с разными потребностями могут применять машинное обучение по-своему. Это может включать в себя такие приложения, как обработка информации о пациентах в сфере здравоохранения, предоставление финансовых рекомендаций и обеспечение беспилотных автомобилей.
Как узнать о машинном обучении
Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы узнать о машинном обучении:
1. Просмотрите существующие проекты
Прежде чем изучать подробности о коде и манипулировании данными, вы можете сначала просмотреть готовые проекты. На общих веб-сайтах часто доступны общедоступные проекты, которые вы можете изучить, чтобы увидеть, как машинное обучение работает в реальных приложениях. Рассмотрите возможность просмотра проектов, которые вы хотите просмотреть, таких как простые запросы или сложный анализ, и отметьте тенденции данных, код, который они используют, и взаимодействие с пользователем. Это может дать вам визуальное представление о готовом продукте, когда вы узнаете подробную информацию.
2. Изучите язык программирования
Изучение языка программирования важно, потому что вы создаете сценарии, которые предписывают компьютерам интерпретировать данные и выполнять функции. Здесь вы можете рассмотреть несколько методов обучения, таких как онлайн-курсы или чтение книг по этому вопросу. Языки программирования, такие как Python и C++, широко используются в машинном обучении. На этом этапе может помочь ознакомиться с основными концепциями и теориями машинного обучения.
3. Практикуйте манипулирование данными
Как только вы поймете основы кодирования, машинного обучения и желаемых результатов, вы сможете попрактиковаться с собственными данными. Вы можете попрактиковаться в основных программах баз данных, которые имитируют электронные таблицы со столбцами и строками, когда вы начнете учиться. Эти инструменты могут научить вас вводить и извлекать данные, визуализировать их и выполнять основные операции, необходимые для программирования для машинного обучения.
4. Изучите алгоритмы
Имея базовые знания о данных, вы можете начать практиковать различные функции алгоритма. Подумайте о том, чтобы попрактиковаться со структурированными кодами обучения, такими как регрессия и классификация, прежде чем изучать более сложные алгоритмы. С помощью этих алгоритмов вы можете проверить, может ли ваша машина запоминать шаблоны и как они могут взаимодействовать с различными наборами данных и информацией.
5. Получите формальное образование
Формальное образование может дать вам хорошие знания в области машинного обучения, программирования и баз данных. Для многих профессий в области машинного обучения требуется как минимум степень бакалавра в области науки о данных или в смежной области. Многие магистерские программы предлагают специализации в области машинного обучения, которые могут помочь вам освоить сложные методы обучения, такие как обучение с подкреплением.
Преимущества понимания машинного обучения
Есть несколько ключевых преимуществ изучения машинного обучения:
Спрос: поскольку все больше компаний полагаются на технологии для автоматизации задач и повышения эффективности, спрос на технических специалистов с опытом машинного обучения может вырасти. Компании в таких отраслях, как финансы, здравоохранение, правительство и транспорт, изучают решения для машинного обучения.
Данные: научиться работать с данными для создания эффективных решений — это навык, который могут использовать многие организации. Использование структурированных данных и статистики может помочь расширить бизнес-знания, например, чего хотят клиенты, как разные действия приводят к разным результатам и как люди работают в организации.
Навыки. Карьера в области машинного обучения также поможет вам развить другие навыки, такие как работа с различным программным обеспечением, языками программирования и базами данных. Эта область также помогает вам развивать социальные навыки, такие как общение, поскольку вы переводите сложные данные в информацию, понятную людям.
Проблемы: машинное обучение также может помочь поддерживать ваш интерес, поскольку вам, вероятно, предстоит преодолеть новые проблемы. Поскольку машинное обучение зависит от технологий, позволяющих получать больше информации и тенденций, вы можете применить критическое мышление и навыки решения проблем, чтобы скорректировать алгоритмы или реструктурировать данные для достижения лучших результатов.
Профессии, использующие машинное обучение
Вот некоторые вакансии, которые вы могли бы рассмотреть в области машинного обучения:
1. Менеджер по машинному обучению
Средняя заработная плата по стране: 81 841 доллар в год
Основные обязанности: менеджер по машинному обучению или искусственному интеллекту — это технический специалист, который определяет, как компания может реализовать свою стратегию машинного обучения. В их общие обязанности может входить изучение новейших методов и технологий обучения, разработка планов внутренней и внешней коммуникации и оценка эффективности машинного обучения. Они также могут создавать и изменять существующие алгоритмы или разрабатывать процессы со встроенной автоматизацией.
2. Разработчик бизнес-аналитики
Средняя заработная плата по стране: 94 098 долларов в год
Основные обязанности: Разработчики бизнес-аналитики (BI) контролируют данные бизнес-аналитики компании и преобразовывают данные в практические бизнес-решения. Некоторые из их общих обязанностей включают разработку новых инструментов отчетности для отделов, оценку различных инструментов хранения и поиска данных, а также анализ запросов данных и алгоритмов. Они могут управлять технической и технологической документацией для организации и ее систем.
3. Специалист по данным
Средняя заработная плата по стране: 112 911 долларов в год
Основные обязанности: Специалисты по данным — это специалисты в области технологий, которые анализируют данные и их закономерности. Работая с инженерами или группами разработчиков продуктов, эти специалисты часто изучают бизнес-требования и определяют, как их структура данных, отчеты и поиск могут удовлетворить эти потребности. Благодаря своему анализу они могут создавать модели и алгоритмы, которые обеспечивают машинное обучение в организации.
4. Программист
Средняя заработная плата по стране: 115 267 долларов в год
Основные обязанности: Инженеры-программисты — это специалисты в области технологий, которые разрабатывают, поддерживают, обновляют и списывают программы для организации. Работая независимо или для конкретных компаний, в их общие обязанности входит написание и тестирование кода для нового программного обеспечения, контроль за производительностью и обслуживанием программы, а также написание технических спецификаций для различных приложений. Эти специалисты часто создают программы, взаимодействующие с базами данных и другими технологиями, которые могут обеспечить машинное обучение.
5. Инженер по машинному обучению
Средняя заработная плата по стране: 135 857 долларов в год
Основные обязанности: инженеры по машинному обучению — это специалисты, которые разрабатывают, тестируют и поддерживают технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. В их общие обязанности входит исследование и внедрение алгоритмов и структур данных, анализ результатов машинного обучения для повышения производительности и выполнение бизнес-требований с помощью передовых технологий. Некоторым компаниям может потребоваться опыт работы в определенных отраслях или с определенными языками программирования, базами данных и библиотеками.
6. Компьютерный лингвист
Средняя заработная плата по стране: 144 706 долларов в год
Основные обязанности: Компьютерные лингвисты — это специалисты в области технологий, ориентированные на то, чтобы технологии понимали человеческий язык. Это часто включает в себя разработку программного обеспечения, такого как распознавание голоса, языковой перевод и технология преобразования речи в текст. Некоторые из их общих обязанностей включают определение бизнес-требований и технических требований к проектам, создание и тестирование моделей для разных языков и разработку алгоритмов, которые могут интерпретировать язык или переводить его.