5 må ha ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Maskinlæring er en av de hotteste og mest forstyrrende teknologiene der ute. Maskinlæringsjobber er svært etterspurt. Flere og flere selskaper tar i bruk disse teknologiene, og denne etterspørselen vil bare gå høyere. I denne artikkelen skal vi se på ferdighetene som trengs for å få disse jobbene.

Men før det, la oss forstå det grunnleggende om maskinlæring.

Hva er maskinlæring?

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Først og fremst hva er maskinlæring?

Machine learning (ML) er studiet av algoritmer og statistiske modeller som datasystemer bruker for å gradvis forbedre ytelsen deres på en bestemt oppgave. I lekmannsbetingelser er det kunnskapskilden et datasystem bruker for å bli mer intelligent.

Så, hva er de forskjellige typene læringssystemer der ute? Vel, de faller inn under fire forskjellige kategorier:

  • Veiledet læring
  • Uovervåket læring
  • Semi-overvåket læring
  • Forsterkningslæring

Veiledet læring

I veiledet læring mater du maskinen med en rekke innganger og tilhørende utganger. Tanken er å få dem vant til hva slags utgang de kan forvente fra visse innganger, slik at de til slutt lærer selv om hvilken produksjon de skal gi til fremtidige innganger.

[Inngangs- / utgangssett] —–> [Maskinalgoritme] ——> [Arbeidsmodell]

Dette er i utgangspunktet klassisk mating av skjeer. Du ber maskinen din lære å identifisere spesifikke utganger for innganger. Tenk på hvordan du lærte matematikk da du var liten. Du gikk gjennom noen eksempler og løste så nye problemer.

Uovervåket læring

I uten tilsyn læring, mater du ganske enkelt et sett med innganger til maskinen uten å gi dem de nødvendige utgangene. Ideen er å hjelpe maskinen din med å gjenkjenne og identifisere forskjellige mønstre i inngangen og gruppere dem i henhold til lignende data.

Så hvis du mater 1, svart, 3, rød til maskinen, vil de gruppere dem som:

{rød, svart}, {1,3}

Så skjelettrammen til denne maskinen vil se slik ut:

[Inngangssett] —–> [Maskinalgoritme] ——> [{Cluster 1}, {Cluster 2}…. {Cluster N}]

Semi-overvåket læring

Et sted mellom veiledet og ikke-tilsynet læring, har vi semi-veiledet læring. Semi-overvåket data er en kombinasjon av merkede og umerkede data. Merkede data er inngangene som har de tilsvarende utgangene, mens umerkede data har innganger uten utganger.

Mange maskinlæringsforskere har funnet at umerkede data, når de brukes sammen med en liten mengde merkede data, kan gi betydelig forbedring i læringsnøyaktighet i forhold til uten tilsyn (der ingen data er merket), men uten den tiden og kostnadene som trengs for veiledet læring (der alle data er merket).

Forsterkningslæring

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Til slutt har vi forsterkningslæring.

I denne slags læring har vi en agent som samhandler med miljøet ved å begå en handling. Denne handlingen endrer miljøtilstanden, og avhengig av om staten er god eller dårlig, vil agenten enten få en belønning eller en straff.

Vi har selv møtt denne typen læring flere ganger i livet vårt. Hver gang vi gjorde noe godt, ble vi belønnet, mens hver gang vi gjorde noe dårlig / galt, ble vi straffet. Dette lærte oss hvilke handlinger som var de rette å ta og hvilke som ikke var det.

Så det burde gi deg en god ide om hva maskinlæring handler om.

Fremveksten av maskinlæringsjobber

Analytics India Magazine avslørte at i 2017 lå rundt 78.000 jobber i Data Science and Machine Learning-rommet ledige i India. Disse tallene antyder at både ML Engineers og Data Scientists jobbroller er mye etterspurt i analysesamfunnet.

LinkedIn gjorde også en interessant studie om denne økende etterspørselen. Machine Learning Engineers, Data Scientists og Big Data Engineers er blant de beste nye jobbene på LinkedIn. Siden 2012 har dataforskerrollene økt med 650%, og det anslås at det vil være 11,5 maskinlæringsingeniørstillinger innen 2026, ifølge U.S.Bureau of Labor Statistics.

Her er noen av interessepunktene fra forskningen deres.

MERK: Studien ble gjort i 2017.

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Mens de beregnet vekstraten for jobber, fant de ut:

  • Det er 9,8 ganger flere maskinlæringsingeniører som jobber i dag enn for 5 år siden.
  • Det er 6,5 ganger flere dataforskere enn for fem år siden, og 5,5 ganger flere Big Data-utviklere.

Studien viser også at Software Engineering er et vanlig utgangspunkt for fagpersoner som til slutt kommer inn i maskinlæring og Big Data.

De fem beste typiske karriereveiene for høyest vekst er vist nedenfor:

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Hva gjør Rolling Machine Learning Engineering så populær?

Følgende graf viser økningen i etterspørsel etter jobber med maskinlæring / kunstig intelligens, ifølge Indeed, den populære online jobbportalen.

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Så, hva er hemmeligheten bak denne veksten? Hvorfor har maskinlæringsjobber fått så mye popularitet innen så kort tidsperiode?

Vel, det er fordi mange toppbedrifter inkorporerer ML og AI i systemene sine! Det er virkelig så enkelt. Etter hvert som flere og flere selskaper ønsker å komme inn i dette rommet, ønsker de å investere i og ansette flere maskinspråklige eksperter for å sette seg foran konkurrentene. I følge denne artikkelen av Forbes, antall maskinlæringspatenter økte mellom 2013 og 2017 med en hastighet på 34% CAGR.

For ytterligere å kjøre hjem viktigheten av maskinlæring i dag og tid, er det et annet pent faktum for deg. Flertallet av disse patentene har kommet fra selskaper som IBM, Facebook, Microsoft, LinkedIn, Intel osv.

Ok, så hva har vi lært så langt?

  • Maskinlæring og Ai-baserte jobber øker.
  • Maskinlæring er studiet av algoritmer som hjelper maskinene våre å lære og bli smartere.
  • Noen av de beste selskapene i verden ønsker aktivt å ansette eksperter på dette området for å få et forsprang på konkurransen

Så det neste spørsmålet er, hvilke ferdigheter trenger vi for å bli ekspert på dette området? Vel, la oss ta en titt.

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

# 1 Grunnleggende programmering

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Informatikk og programmeringsgrunnleggende er helt essensielle for maskinlæring og kunstig intelligens. Det er ekstremt viktig å ha en viss ferdighet i datastrukturer, algoritmer, beregningsevne, kompleksitet og arkitektur. De fem språk valg er Python, R, JavaScript, Java og C++.

  • Hvis kompetansen din innen maskinlæring er rundt sentimentanalyse, bør du prioritere Python og R.
  • Hvis du er interessert i naturlig språkbehandling, kan du bruke det store biblioteket Python har å tilby for å lage algoritmer med høy ytelse
  • Hvis nettverkssikkerhet, svindeloppdagelse er ditt interesseområde, bør du sannsynligvis se på Java
  • C / C ++ brukes vanligvis til å innlemme AI i spill og robotbevegelse, da det er felt der det kreves et ekstremt høyt nivå av kontroll, ytelse og effektivitet
  • R er sterkt prioritert innen områder som bioinformatikk og bioteknologi
  • Utviklere som er nye innen datavitenskap og maskinlæring ser ut til å prioritere JavaScript og Java.

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Bildekreditt: Utviklerøkonomi

Du kan lese våre guider for å lære python og javascript.

# 2 Matematikk

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Matematikk, og spesielt sannsynlighet og statistikk, er et viktig tannhjul for maskinlæring. Det er ekstremt viktig for deg å få en grundig forståelse av maskinlæring. I selve hjertet og sjelen til maskinlæring ligger en formell karakterisering av sannsynlighet (betinget sannsynlighet, Bayes-regel, sannsynlighet, uavhengighet osv.) Og teknikker avledet fra den (Bayes Nets, Markov beslutningsprosesser, skjulte Markov-modeller osv..

En forståelse av sannsynlighet og statistikk vil la maskinen din takle usikkerhet i beslutningsprosessen. Du må vite hvilken algoritme du skal bruke til hvilke formål og hvordan du kan gjøre endringer basert på endringer i miljøet. Sannsynlighet kan være veldig nyttig i den forbindelse. Statistikk, derimot, vil gi deg tiltak, distribusjon og analysemetoder som trengs for effektiv bygging av en robust modell fra de observerte dataene.

# 3 Maskinlæringsalgoritmer

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Det sier seg selv at du trenger å være dyktig i maskinlæringsalgoritmer for å være dyktig i maskinlæring. Du må forstå hvordan lineær regresjon, logistisk regresjon, SVM, gradientnedstigning, kvadratisk programmering osv. Bare å vite hva disse algoritmene er, er ikke nok, du bør også vite når du skal bruke hva. Hver tilnærming har sine egne fordeler og ulemper, og du bør vite hvordan du navigerer i algoritmene uten å snuble. Du kan utvikle dette instinktet bare via praksis.

# 4 Datamodellering

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Datamodellering og systemdesign er neste ferdighet du trenger å mestre. I følge Wikipedia,

“Datamodellering er en prosess som brukes til å definere og analysere datakrav som er nødvendige for å støtte forretningsprosessene innenfor omfanget av tilsvarende informasjonssystemer i organisasjoner. Derfor involverer prosessen med datamodellering profesjonelle datamodellerere tett med forretningsinteressenter, så vel som potensielle brukere av informasjonssystemet. ”

For å si det enkelt, vil datamodellering hjelpe maskinen din med å estimere den underliggende strukturen til et gitt datasett, med målet å finne nyttige mønstre og / eller forutsi egenskaper for tidligere usett forekomster..

Datamodellering brukes til å modellere data på en standard, konsistent, forutsigbar måte for å administrere dem som en ressurs. Enhver form for prosjekt, som maskinlæring, som krever et standard middel for dataanalyse for å:

  • Hjelp forretningsanalytikere, programmerere, testere, manuelle forfattere, IT-pakkevelgere, ingeniører, ledere, relaterte organisasjoner og klienter til å forstå hvordan konseptene i organisasjonen fungerer og hvordan de kobler seg til hverandre..
  • Administrer data som en ressurs
  • Integrer forskjellige informasjonssystemer
  • Design databaser

Estimeringsprosessen hjelper deg med å kontinuerlig kontrollere hvor god en modell er og hva alt må gjøres for å forbedre den ytterligere. Å forstå disse prosessene er avgjørende i anvendelsen av maskinlæringsalgoritmer.

# 5 Software Engineering

Når alt er sagt og gjort, er den ultimate effekten av alt arbeidet ditt som maskinlæringsingeniør å produsere en programvare. Programvareteknikk er anvendelse av ingeniørarbeid på utvikling av programvare i en systematisk metode. Bureau of Labor Statistics definerer programvareteknikk som dette,

“Systematisk anvendelse av vitenskapelig og teknologisk kunnskap, metoder og erfaring til design, implementering, testing og dokumentasjon av programvare.”

Mens du lager en maskinlæringsmodell, må du forstå hvordan forskjellige komponenter fungerer og kommuniserer med hverandre. Dette er grunnen til at du bør vite hva du skal gjøre for å unngå unødvendige overlappinger og la algoritmene dine skaleres når datamengden i systemet øker..

Bonus: Lær Lær Lær

5 ferdigheter som trengs for maskinlæringsjobber

Maskinlæring og kunstig intelligens er raskt voksende felt. Hver eneste dag er det et nytt funn eller brukstilfelle som har potensial for industrien. Du må hele tiden fortsette å lese og lære for å få mer og mer kunnskap. Det er den eneste måten du vil sørge for at ferdighetene dine ikke blir utdaterte.

Konklusjon: Jobb for maskinlæring

Så dette er ferdighetene du trenger for å få de beste maskinlæringsjobbene. Med økende etterspørsel etter maskinlæringsjobber, må du gjøre alt i din makt for å posisjonere deg som ekspert. Maskinlæring er ikke noe teknologi som er “på vei”. Det er allerede her, og selskaper har allerede begynt å bruke det til å forbedre den daglige driften. Med den store mangelen på talent, er det nå den beste tiden du kan komme i gang

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me