Kurv
{{item.CourseTitle}}
Price: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}
“Det vi ønsker er en maskin som kan lære av erfaring”
Alan Turing kom med denne uttalelsen i 1947 i et foredrag han holdt ved London Mathematical Society. Det var fødselen til maskinlæring.
Nesten et tiår senere har maskinlæring blitt et av de mest ettertraktede karrierevalgene. I følge Indeed var "Machine Learning Engineer" den beste jobben i 2019 med en vekst på 344 % med en årlig gjennomsnittslønn på $146 085.
I perioden mellom 2018 og 2024 forventes det verdensomspennende markedet for maskinlæring å vokse med en CAGR på 42,08 %. Måten mennesker samhandler med maskiner, teknologi og data på har blitt revolusjonert av maskinlæring (ML). Det som en gang var en liten undergruppe av økonomien er nå verdt milliarder av dollar. Maskinlæring har blitt avgjørende for virksomheter siden det hjelper dem med å forstå kundeadferd og driftsmønstre, og det hjelper med å lage helt nye varer. Facebook, Google og Uber er bare noen av bransjens mest fremtredende eksempler på moderne titaner som har gjort maskinlæring integrert i deres forretningsmodeller. Mange bedrifter bruker nå maskinlæring som en nøkkeldifferensiator i markedet. Så det er ingen overraskelse at bedrifter aktivt ser etter å ansette flere maskinlæringseksperter.
Morsomme fakta om maskinlæring
—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------------------
Hva er de forskjellige typene maskinlæring?
Metoden som en algoritme læres opp med for å forbedre presisjonen av dens spådommer, brukes ofte som et klassifiseringsskjema for klassisk maskinlæring. Læring kan oppnås på en rekke måter, hvorav de mest grunnleggende er veiledet læring, uovervåket læring, semi-veiledet læring og forsterkende læring. Den typen data som forskere som jobber med data ønsker å forutsi, bestemmer algoritmen de bruker for å lage den forutsigelsen.
Vedledet læring:
Under prosessen med overvåket læring gir dataforskere algoritmer med merkede treningsdata og beskriver variablene de vil at algoritmen skal evaluere for korrelasjoner. Inngangene og utgangene til algoritmen er begge lagt ut i beskrivelsen. Følgende er noen applikasjoner som drar nytte av overvåkede læringsalgoritmer:
Utilsyn læring: Denne typen maskinlæring skjer når metodene som brukes til å trene modellen, trenes på data som ikke er merket. Datasettene kombineres gjennom algoritmen slik at den kan finne viktige sammenhenger. Både dataene som algoritmene lærer av og spådommene de gjør er forhåndsbestemt. Uovervåket læringsalgoritmer er flotte for følgende oppgaver:
Semi-tilsynslæring: Denne metoden for maskinlæring kombinerer elementer fra veiledet og uovervåket læringstilnærminger. Dataforskere kan levere en algoritme med primært merket treningsdata, men modellen har lov til å utforske dataene på egen hånd og skape sin kunnskap om datasettet uavhengig av hva dataforskerne mater den. Noen områder der semi-veiledet læring brukes inkluderer:
Forsterkende læring: Denne teknikken blir ofte brukt av dataforskere for å instruere en datamaskin om hvordan man kan fullføre en flertrinnsprosess som det er etablerte kriterier for. Dataforskere vil konstruere en algoritme for å fullføre en jobb, og deretter vil de gi algoritmen enten positive eller negative signaler når den finner ut hvordan oppgaven skal fullføres. Algoritmen bestemmer imidlertid på egen hånd, for det meste, hvilke trinn som skal tas langs ruten etter hvert som den skrider frem. Forsterkende læring brukes ofte på områder som:
—---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Karriereveier for profesjonell vekst innen maskinlæring
Fordi det gjør det mulig for datamaskiner å lære på egenhånd og minimerer mengden arbeid som kreves av mennesker, har maskinlæring fått mye oppmerksomhet den siste tiden. Dette er fordi det hjelper maskinene til å yte bedre. Som en konsekvens av dette tilbyr maskinlæringsfeltet et bredt utvalg av lukrative og etterspurte ansettelsesalternativer, for eksempel maskinlæringsingeniør, dataforsker og NLP-forsker, blant mange andre.
Machine Learning Engineers spesialiserer seg på maskinlæring som utfører forskjellige maskinlæringseksperimenter ved å bruke programmeringsspråk som Python, Java, Scala, etc. sammen med de nødvendige maskinlæringsbibliotekene. Sannsynlighet, statistikk, datamodellering, maskinlæringsalgoritmer, systemdesign , og en rekke andre talenter er noen av de viktigste som er nødvendige for dette. En maskinlæringsingeniør utfører også dataanalyse for å utvikle en rekke maskinlæringsalgoritmer som kan fungere uavhengig med minimal tilsyn. For å si det enkelt er maskinlæringsingeniøren ansvarlig for å produsere de nødvendige utdataene for datamaskiner.
Jobben til en dataforsker ble kåret til "det mest sexy jobben i det 21. århundre" i en artikkel publisert i Harvard Business Review. En dataforsker er en som samler inn, analyserer og tolker store mengder data for å gi meningsfull innsikt og bruker sofistikerte analyseteknologier, som maskinlæring og prediktiv modellering. Etter å ha gjort det, vil firmaets ledelse bruke disse til å foreta vurderinger av selskapets virksomhet. I lys av dette er maskinlæring et svært verdifullt talent for en dataforsker å ha, i tillegg til andre evner som å forstå statistiske forskningsmetoder, datautvinning og så videre. I tillegg til dette må en dataforsker være kjent med flere store dataplattformer og verktøy, som Hadoop, Pig, Hive og Spark, samt mange programmeringsspråk, som SQL, Python, Scala og Perl, blant annet andre.
Begrepet "naturlig språkbehandling" (NLP) refererer til prosessen med å lære datamaskiner å forstå talespråk som engelsk og andre språk. Dette indikerer at en dag vil datamaskiner kunne kommunisere med oss ved å bruke vårt morsmål. En NLP-forsker er i hovedsak noen som bidrar til utviklingen av et system som kan gjenkjenne tilbakevendende mønstre i tale og også oversette ord som snakkes til andre språk. For at en datamaskin skal få de samme evnene som et menneske, må en NLP-forsker være dyktig i syntaks, staving og grammatikk på minst ett språk i tillegg til maskinlæring.
En Business Intelligence-utvikler er ansvarlig for innsamling, analyse og tolkning av store datamengder, samt produksjon av handlingskraftig innsikt som kan brukes av bedriftsledere i prosessen med å ta forretningsbeslutninger. Disse oppgavene utføres ved bruk av dataanalyse og maskinlæring. For å utføre denne oppgaven effektivt, må en Business Intelligence-utvikler være kjent med relasjons- og flerdimensjonale databaser, i tillegg til programmeringsspråk som SQL, Python, Scala og Perl, blant andre. I tillegg vil kjennskap til en rekke forretningsanalyseteknologier, som Power BI, være svært fordelaktig.
Menneskesentrert maskinlæring refererer til de maskinlæringsalgoritmene som er sentrert rundt mennesker. En illustrasjon på dette vil være strømmetjenester som Netflix, som tilbyr brukerne sine et utvalg filmer å se basert på seernes interesser for å gi en «smartere» seeropplevelse. Dette antyder at en menneskesentrert maskinlæringsdesigner er ansvarlig for å lage en rekke systemer som, kombinert med informasjonsbehandling og mønstergjenkjenning, er i stand til å utføre menneskesentrert maskinlæring. Dette gjør at maskinen kan "lære" preferansene til individuelle personer uten behov for komplekse algoritmer som manuelt tar hensyn til alle mulige brukerforhold. Dette eliminerer kravet om at maskinen skal "huske" preferansene til bestemte mennesker.
—---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Hvilke sertifiseringer trenger en god maskinlæringsprofesjonell?
Nå som du har all informasjonen du trenger om maskinlæring som karriere, er det på tide å begynne å oppgradere ferdighetssettene og CVene dine med noen sertifiseringskurs. Ikke bare lærer disse deg det finurlige i ditt valgte område, men de gjør deg også langt mer attraktiv for rekrutterere. Det kan være skremmende å gi vurderinger og eksamener, men plattformer som Readynez er her for å hjelpe deg. Vi bygde Readynez for å lukke informasjonsgapet gjennom vårt utvalg av sertifiseringskurs. Hvert kurs er utviklet for å hjelpe deg med å klare eksamenene dine samtidig som du oppgraderer kunnskapsbasen din. Her er noen maskinlæringskurs som vil være en stor fordel for din karriere.
1) Maskinlæringspipeline på AWS
AWS Certified Machine Learning-kurset er beregnet på personer som utfører en utvikling eller rolle i datavitenskap. Vellykket bestått eksamen bekrefter en kandidats evne til å designe, implementere, distribuere og vedlikeholde maskinlæringsløsninger (ML) for gitte forretningsproblemer.
2) Microsoft-sertifisert Azure-dataforsker (DP-100)
Under Microsoft Azure Certified Data Scientist kurset vil du lære hvordan du betjener maskinlæringsløsninger i skyskala ved hjelp av Azure Machine Learning. Dette kurset lærer deg å utnytte din eksisterende kunnskap om Python og maskinlæring for å administrere datainntak og forberedelse, modelltrening og distribusjon, og overvåking av maskinlæringsløsninger i Microsoft Azure.
3) Microsoft MCSA: Machine Learning
Hovedformålet med Microsoft MSCA kurset er å gi studentene muligheten til å bruke Microsoft R Server for å lage og kjøre en analyse på store datasett, og vise hvordan den kan brukes i Big Data-miljøer, for eksempel en Hadoop- eller Spark-klynge, eller en SQL Server-database.
4) Utfør skydatavitenskap med azurblå maskinlæring
Hovedformålet med Cloud data science med Azure machine learning kurset skal gi deg muligheten til å analysere og presentere data ved å bruke Azure Machine Learning, og gi en introduksjon til bruk av maskinlæring med store dataverktøy som HDInsight og R Services.
—----------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ----------------
Avslutningsvis
Maskinlæring er en viktig komponent i kunstig intelligens; det trener bokstavelig talt seg selv, slik at forretningsprosesser og bedrifter som helhet blir mer intelligente. Statistikk og tall har gjort det klart at maskinlæring forvandler kloden for å skape en lysere fremtid. Og etterspørselen etter ML kommer ingen vei i fremtiden. Så det å velge maskinlæring som en karrierevei vil garantert gi stor suksess for deg.
Hvis du ønsker å begynne din karriere innen maskinlæring ved å dykke inn i et sertifiseringskurs i ML & AI, ta kontakt med oss! Vi er tilgjengelige for å chatte og gleder oss til å høre fra deg!
Få ubegrenset tilgang til ALLE LIVE instruktørledede sikkerhetskurs du ønsker - alt for prisen av mindre enn ett kurs.