So erlernen Sie maschinelles Lernen (mit Liste der Vorteile und offenen Stellen) • BUOM
Mit fortschreitender Technologie werden sich möglicherweise immer mehr Unternehmen mit maschinellem Lernen befassen, um herauszufinden, wie sie Prozesse automatisieren und Daten analysieren können. Da diese Methode ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Branchen hat, können Menschen in diesem Bereich verschiedene Karrieren erkunden. Die Erkundung dieser Kategorie der künstlichen Intelligenz kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob eine Karriere in dieser Branche das Richtige für Sie ist. In diesem Artikel definieren wir maschinelles Lernen, erklären, warum es wichtig ist, erklären Ihnen, wie und warum Sie maschinelles Lernen studieren sollten, und schlagen mehrere Berufe vor, die Sie in diesem Bereich erkunden könnten.
Was ist maschinelles Lernen?
Unter maschinellem Lernen versteht man den Prozess der Nutzung von Algorithmen und strukturierten Daten in der Computertechnologie zur Automatisierung von Aufgaben. Als eine Form der künstlichen Intelligenz bzw. der Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben selbstständig auszuführen, ist maschinelles Lernen die Art und Weise, wie diese Systeme Muster erkennen und Funktionen ohne Benutzereingaben ausführen. Dieses Konzept ermöglicht es Maschinen, komplexere Aufgaben zu entwickeln und auszuführen, wobei sie mehr Statistiken erhalten. Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens:
Überwacht: Beim überwachten Lernen programmieren Sie eine Technologie so, dass sie als Reaktion auf Informationen eine Aufgabe ausführt. Es verwendet Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen, um Daten zu kennzeichnen, beispielsweise um Bilder in einem Datensatz zu identifizieren und zu kennzeichnen.
Unüberwacht: Beim unüberwachten Lernen kann ein Computer Trends erkennen und Vorhersagen treffen, ohne Algorithmen zu programmieren. Dies kann die Kategorisierung von Kundengruppen auf der Grundlage ähnlicher Interaktionen beinhalten, die Unternehmen zur Erfüllung spezifischer Bedürfnisse nutzen können.
Verstärkung: Beim Verstärkungslernen passen Computer und Maschinen ihre Algorithmen an, indem sie durch Versuch und Irrtum mit Daten interagieren. Durch das Verständnis komplexer Daten wählt die Maschine Ergebnisse basierend auf dem Kontext und den empfangenen Informationen aus.
Warum ist maschinelles Lernen wichtig?
Es gibt mehrere Gründe, warum maschinelles Lernen wichtig ist, darunter:
Automatisierung. Durch maschinelles Lernen können Unternehmen die Datenerfassung und Aufgabenausführung automatisieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Personalressourcen anderen Aufgaben, beispielsweise der Strategieentwicklung, zuzuordnen.
Trends: Maschinen können Datentrends schnell erkennen, z. B. welche Kunden mit einer Marke interagieren, wie effektiv Marketingkampagnen sind und Verkaufstrends. Durch die Erkennung dieser Trends können Computer dann maßgeschneiderte Empfehlungen geben, die die Geschäftsleistung verbessern können.
Kontinuierliche Verbesserungen: Da Maschinen mehr Informationen sammeln, können sie genauere Entscheidungen treffen. Mit mehr Daten können Maschinen gezieltere Aktionen ausführen und Daten schneller verarbeiten.
Anwendungen: Unternehmen in verschiedenen Branchen mit unterschiedlichen Anforderungen können maschinelles Lernen auf ihre ganz eigene Art und Weise nutzen. Dazu könnten Anwendungen wie die Verarbeitung von Patienteninformationen im Gesundheitswesen, die Bereitstellung von Finanzberatung und die Ermöglichung selbstfahrender Autos gehören.
So erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen
Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können, um mehr über maschinelles Lernen zu erfahren:
1. Durchsuchen Sie vorhandene Projekte
Bevor Sie sich mit den Details zum Code und der Datenmanipulation vertraut machen, möchten Sie vielleicht zunächst einen Blick auf die fertigen Projekte werfen. Auf freigegebenen Websites sind häufig öffentliche Projekte verfügbar, die Sie erkunden können, um zu sehen, wie maschinelles Lernen in realen Anwendungen funktioniert. Erwägen Sie, die Projekte zu überprüfen, die Sie überprüfen möchten, z. B. einfache Abfragen oder komplexe Analysen, und achten Sie auf Trends in den Daten, dem verwendeten Code und der Benutzererfahrung. Dies kann Ihnen eine visuelle Vorstellung vom fertigen Produkt geben, sobald Sie die Details kennen.
2. Lernen Sie eine Programmiersprache
Das Erlernen einer Programmiersprache ist wichtig, da Sie Skripte erstellen, die Computer anweisen, Daten zu interpretieren und Funktionen auszuführen. Hier können Sie verschiedene Lernmethoden wie Online-Kurse oder das Lesen von Büchern zum Thema in Betracht ziehen. Programmiersprachen wie Python und C++ werden häufig beim maschinellen Lernen verwendet. An dieser Stelle kann es hilfreich sein, sich mit den grundlegenden Konzepten und Theorien des maschinellen Lernens vertraut zu machen.
3. Üben Sie die Datenmanipulation
Sobald Sie die Grundlagen der Codierung, des maschinellen Lernens und der gewünschten Ergebnisse verstanden haben, können Sie mit Ihren eigenen Daten üben. Wenn Sie mit dem Lernen beginnen, können Sie grundlegende Datenbankprogramme üben, die Tabellenkalkulationen mit Spalten und Zeilen simulieren. Mit diesen Tools können Sie lernen, wie Sie Daten eingeben und abrufen, sie visualisieren und die grundlegenden Vorgänge ausführen, die zum Programmieren für maschinelles Lernen erforderlich sind.
4. Lernen Sie Algorithmen
Mit grundlegenden Datenkenntnissen können Sie mit dem Üben verschiedener Funktionen des Algorithmus beginnen. Erwägen Sie, mit strukturierten Lerncodes wie Regression und Klassifizierung zu üben, bevor Sie komplexere Algorithmen erlernen. Mit diesen Algorithmen können Sie testen, ob Ihre Maschine Muster lernen kann und wie sie mit verschiedenen Datensätzen und Informationen interagieren können.
5. Holen Sie sich eine formelle Ausbildung
Eine formale Ausbildung kann Ihnen gute Kenntnisse über maschinelles Lernen, Programmierung und Datenbanken vermitteln. Für viele Jobs im Bereich maschinelles Lernen ist mindestens ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich erforderlich. Viele Masterstudiengänge bieten Spezialisierungen auf maschinelles Lernen an, die Ihnen dabei helfen können, komplexe Lerntechniken wie Reinforcement Learning zu beherrschen.
Vorteile des Verständnisses von maschinellem Lernen
Es gibt mehrere wesentliche Vorteile des maschinellen Lernens:
Nachfrage: Da immer mehr Unternehmen auf Technologie setzen, um Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu verbessern, könnte die Nachfrage nach technischen Fachkräften mit Fachkenntnissen im Bereich maschinelles Lernen steigen. Unternehmen in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Regierung und Transport erforschen Lösungen für maschinelles Lernen.
Daten: Viele Unternehmen können lernen, mit Daten zu arbeiten, um effektive Lösungen zu entwickeln. Die Verwendung strukturierter Daten und Statistiken kann dazu beitragen, das Geschäftswissen zu erweitern, z. B. darüber, was Kunden wollen, wie unterschiedliche Aktionen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen und wie Menschen in einer Organisation arbeiten.
Fähigkeiten. Eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen wird Ihnen auch dabei helfen, andere Fähigkeiten zu entwickeln, beispielsweise die Arbeit mit unterschiedlicher Software, Programmiersprachen und Datenbanken. Dieser Bereich hilft Ihnen auch dabei, soziale Fähigkeiten wie Kommunikation zu entwickeln, indem Sie komplexe Daten in Informationen übersetzen, die für Menschen verständlich sind.
Herausforderungen: Maschinelles Lernen kann auch dazu beitragen, Ihr Interesse aufrechtzuerhalten, da Sie wahrscheinlich neue Herausforderungen bewältigen müssen. Da maschinelles Lernen auf Technologie angewiesen ist, um mehr Informationen und Trends bereitzustellen, können Sie kritisches Denken und Fähigkeiten zur Problemlösung nutzen, um Algorithmen anzupassen oder Daten neu zu strukturieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Berufe, die maschinelles Lernen nutzen
Hier sind einige Jobs, die Sie im Bereich maschinelles Lernen in Betracht ziehen könnten:
1. Manager für maschinelles Lernen
Durchschnittsgehalt im Land: 81.841 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Ein Manager für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz ist ein technischer Spezialist, der bestimmt, wie ein Unternehmen seine Strategie für maschinelles Lernen umsetzen kann. Zu ihren Gesamtaufgaben können die Erforschung der neuesten Trainingsmethoden und -technologien, die Entwicklung interner und externer Kommunikationspläne und die Bewertung der Wirksamkeit des maschinellen Lernens gehören. Sie können auch bestehende Algorithmen erstellen und ändern oder Prozesse mit integrierter Automatisierung entwickeln.
2. Business Intelligence-Entwickler
Durchschnittsgehalt im Land: 94.098 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Business Intelligence (BI)-Entwickler überwachen die Business Intelligence-Daten eines Unternehmens und wandeln die Daten in umsetzbare Geschäftsentscheidungen um. Zu ihren gemeinsamen Aufgaben gehören die Entwicklung neuer Berichtstools für Abteilungen, die Evaluierung verschiedener Tools zur Datenspeicherung und -abfrage sowie die Analyse von Datenabfragen und Algorithmen. Sie können die technische und Prozessdokumentation für die Organisation und ihre Systeme verwalten.
3. Datenwissenschaftler
Durchschnittsgehalt im Land: 112.911 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Datenwissenschaftler sind Technologieexperten, die Daten und ihre Muster analysieren. In Zusammenarbeit mit Ingenieuren oder Produktentwicklungsteams untersuchen diese Spezialisten häufig Geschäftsanforderungen und ermitteln, wie ihre Datenstruktur, Berichterstellung und Suche diese Anforderungen erfüllen können. Durch ihre Analyse können sie Modelle und Algorithmen erstellen, die maschinelles Lernen innerhalb einer Organisation ermöglichen.
4. Programmierer
Durchschnittsgehalt im Land: 115.267 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Softwareentwickler sind Technologiespezialisten, die Software für ein Unternehmen entwickeln, warten, aktualisieren und schreiben. Ihre allgemeinen Aufgaben umfassen das Schreiben und Testen von Code für neue Software, die Überwachung der Programmleistung und -wartung sowie das Verfassen technischer Spezifikationen für verschiedene Anwendungen. Sie arbeiten unabhängig oder für bestimmte Unternehmen. Diese Spezialisten erstellen häufig Programme, die mit Datenbanken und anderen Technologien interagieren, die maschinelles Lernen ermöglichen können.
5. Ingenieur für maschinelles Lernen
Durchschnittsgehalt im Land: 135.857 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Ingenieure für maschinelles Lernen sind Spezialisten, die Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln, testen und unterstützen. Zu ihren Gesamtaufgaben gehören die Erforschung und Implementierung von Algorithmen und Datenstrukturen, die Analyse der Ergebnisse des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Leistung und die Erfüllung von Geschäftsanforderungen mithilfe modernster Technologien. Einige Unternehmen benötigen möglicherweise Erfahrung in bestimmten Branchen oder mit bestimmten Programmiersprachen, Datenbanken und Bibliotheken.
6. Computerlinguist
Durchschnittsgehalt im Land: 144.706 $ pro Jahr
Hauptaufgaben: Computerlinguisten sind Technologiespezialisten, die sich darauf konzentrieren, der Technologie die menschliche Sprache verständlich zu machen. Dazu gehört häufig die Softwareentwicklung wie Spracherkennung, Sprachübersetzung und Sprache-zu-Text-Technologie. Zu ihren gemeinsamen Aufgaben gehören die Definition geschäftlicher und technischer Anforderungen für Projekte, das Erstellen und Testen von Modellen für verschiedene Sprachen sowie die Entwicklung von Algorithmen, die eine Sprache interpretieren oder übersetzen können.