Om Kurserne

Gennem mange års erfaring med flere end 1000 af verdens topvirksomheder, har vi udviklet Readynez-metoden til læring
Træn indenfor enhver teknologi med den prisvindende Readynez-metode, og kombiner enhver variation af lærings format, teknologi og sted for at undgå The Great Training Robbery og få resultater med Skills.

Se mere om Readynez Training

Machine Learning Career Path: Sådan gør du en karriere inden for ML og AI

  • Machine Learning
  • Karrierevej
  • Certificeringer
  • Published by: André Hammer on nov 21, 2022
Web Blog Hero 2

"Det, vi ønsker, er en maskine, der kan lære af erfaringen"

Alan Turing fremsatte denne erklæring i 1947 i et foredrag, han holdt ved London Mathematical Society. Det var fødslen af Machine Learning.

Næsten et årti senere er Machine Learning blevet et af de mest eftertragtede karrierevalg. Ifølge Indeed var 'Machine Learning Engineer' det bedste job i 2019 med en vækst på 344 % med en årlig gennemsnitsløn på $146.085.

I perioden mellem 2018 og 2024 forventes det verdensomspændende marked for machine learning at vokse med en CAGR på 42,08 %. Den måde mennesker interagerer med maskiner, teknologi og data på er blevet revolutioneret af maskinlæring (ML). Det, der engang var en lille delmængde af økonomien, er nu milliarder af dollars værd. Maskinlæring er blevet afgørende for virksomheder, da det hjælper dem med at forstå kundeadfærd og driftsmønstre, og det hjælper med at skabe helt nye varer. Facebook, Google og Uber er blot nogle få af branchens mest fremtrædende eksempler på moderne titaner, der har gjort machine learning integreret i deres forretningsmodeller. Adskillige virksomheder bruger nu maskinlæring som en vigtig differentiator på markedet. Så det er ingen overraskelse, at virksomheder aktivt søger at ansætte flere maskinlæringsprofessionelle.

Sjove fakta om maskinlæring

  • Med sit maskinlæringssystem til personalisering og indholdsanbefalinger var Netflix i stand til at spare 1 mia. USD.
  • Maskinlæring opnår en succesrate på 62 % i at forudsige aktiemarkedstoppe og lavpunkter.
  • Der var et fald på 60 % i fejlprocenten ved brug af GNMT, en oversættelsesmetode drevet af maskinlæring, i stedet for Google Oversæt.
  • 91 % af markedsledere investerer nu i kunstig intelligens.
  • Så meget som 44 % af bvirksomheder, der har implementeret AI, har oplevet omkostningsbesparelser som et resultat.
  • Der har været en stigning på 650 % i antallet af opslåede job til datavidenskab på LinkedIn.

—-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Hvad er de forskellige typer maskinlæring?

Den metode, hvormed en algoritme læres til at forbedre præcisionen af dens forudsigelser, bruges ofte som et klassifikationsskema for klassisk maskinlæring. Læring kan opnås på en række måder, hvoraf de mest grundlæggende er superviseret læring, uovervåget læring, semi-superviseret læring og forstærkende læring. Den slags data, som forskere, der arbejder med data, ønsker at forudsige, bestemmer den algoritme, de går med til at foretage denne forudsigelse.

Overvåget læring:

Under processen med overvåget læring forsyner dataforskere med algoritmer med mærkede træningsdata og beskriver de variabler, som de ønsker, at algoritmen skal evaluere for korrelationer. Algoritmens input og output er begge anført i beskrivelsen. Følgende er nogle applikationer, der drager fordel af overvågede læringsalgoritmer:

  • Ensembling: Kombination af forudsigelser fra flere maskinlæringsmodeller for at producere nøjagtige forudsigelser.
  • Binær klassifikation: Opdeling af data i to kategorier.
  • Multi-class klassifikation: Vælg mellem mere end to typer svar.
  • Regressionsmodellering: Forudsigelse af kontinuerlige værdier.

Uovervåget læring: Denne form for maskinlæring opstår, når de metoder, der bruges til at træne modellen, trænes på data, der ikke er mærket. Datasættene kombineres gennem algoritmen, så den kan finde vigtige forbindelser. Både de data, som algoritmer lærer af, og de forudsigelser, de laver, er forudbestemte. Uovervågede læringsalgoritmer er gode til følgende opgaver:

  • Klynger: Opdeling af datasættet i grupper baseret på lighed.
  • Anomalidetektion: Identifikation af usædvanlige datapunkter i et datasæt.
  • Reduktion af dimensionalitet: Reduktion af antallet af variabler i et datasæt.
  • Association mining: Identifikation af sæt af elementer i et datasæt, der ofte forekommer sammen.

Semi-supervisionslæring: Denne metode til maskinlæring kombinerer elementer fra de overvågede og ikke-overvågede læringstilgange. Dataforskere kan levere en algoritme med primært mærkede træningsdata, men modellen får lov til at udforske dataene på egen hånd og skabe sin viden om datasættet, uanset hvad dataforskerne fodrer med det. Nogle områder, hvor semi-superviseret læring bruges, omfatter:

  • Maskinoversættelse: Lærer algoritmer til at oversætte sprog baseret på mindre end en fuld ordbog med ord.
  • Mærkning af data: Algorithmer trænet på små datasæt kan lære at anvende dataetiketter til større sæt automatisk.
  • Opdagelse af svindel: Identificering af tilfælde af svindel, når du kun har nogle få positive eksempler.

Forstærkende læring: Denne teknik bliver ofte brugt af datavidenskabsfolk til at instruere en computer i, hvordan man kan afslutte en flertrinsproces, som der er fastlagte kriterier for. Dataforskere vil konstruere en algoritme til at afslutte et job, og derefter vil de give algoritmen enten positive eller negative signaler, efterhånden som den finder ud af, hvordan opgaven skal afsluttes. Algoritmen bestemmer dog for det meste selv, hvilke skridt der skal tages langs ruten, efterhånden som den skrider frem. Forstærkende læring bruges ofte på områder som:

  • Robotik: Robotter kan lære at udføre opgaver ved hjælp af denne teknik.
  • Ressourcestyring: Givet begrænsede ressourcer og et defineret mål kan forstærkende læring hjælpe virksomheder med at planlægge allokeringen af ressourcer.
  • Videospil: Forstærkende læring er blevet brugt til at lære bots at spille adskillige videospil.

—-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Karriereveje til professionel vækst inden for maskinlæring

Fordi det gør det muligt for computere at lære på egen hånd og minimerer mængden af arbejde, der kræves af mennesker, har maskinlæring vundet meget indpas på det seneste. Dette er fordi det hjælper maskiner med at yde bedre. Som en konsekvens af dette tilbyder maskinlæringsområdet en bred vifte af lukrative og efterspurgte beskæftigelsesmuligheder, såsom maskinlæringsingeniør, dataforsker og NLP-forsker blandt mange andre.

  1. Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers specialiserer sig i maskinlæring, der udfører forskellige maskinlæringseksperimenter ved at bruge programmeringssprog som Python, Java, Scala osv. sammen med de nødvendige maskinlæringsbiblioteker. Sandsynlighed, statistik, datamodellering, maskinlæringsalgoritmer, systemdesign , og en række andre talenter er nogle af de vigtigste, der er nødvendige for dette. En maskinlæringsingeniør udfører også dataanalyse for at udvikle en række forskellige maskinlæringsalgoritmer, der kan fungere uafhængigt med minimal overvågning. For at sige det enkelt er maskinlæringsingeniøren ansvarlig for at producere de nødvendige output til computere.

  1. Data Scientist

Opgaven som dataforsker blev kåret til "det mest sexede job i det 21. århundrede" i en artikel offentliggjort i Harvard Business Review. En dataforsker er en person, der indsamler, analyserer og fortolker store mængder data for at give meningsfuld indsigt og anvender sofistikerede analyseteknologier, såsom maskinlæring og prædiktiv modellering. Efter at have gjort det, vil virksomhedens ledelse bruge disse til at foretage vurderinger af virksomhedens forretning. I lyset af dette er maskinlæring et meget værdifuldt talent for en dataforsker at besidde, foruden andre evner såsom at forstå statistiske forskningsmetoder, data mining og så videre. Ud over dette skal en Data Scientist være bekendt med adskillige big data platforme og værktøjer, såsom Hadoop, Pig, Hive og Spark, samt mange programmeringssprog, såsom SQL, Python, Scala og Perl, bl.a. andre.

  1. NLP-forsker

Udtrykket "naturlig sprogbehandling" (NLP) refererer til processen med at lære computere at forstå talte sprog som engelsk og andre sprog. Dette indikerer, at computere en dag vil være i stand til at kommunikere med os ved at bruge vores modersmål. En NLP Scientist er i det væsentlige en person, der bidrager til udviklingen af et system, der kan genkende tilbagevendende mønstre i tale og også oversætte ord, der tales til andre sprog. For at en computer skal opnå de samme evner som et menneske, skal en NLP-forsker være dygtig til syntaks, stavning og grammatik på mindst ét sprog ud over maskinlæring.

  1. Business Intelligence-udvikler

En Business Intelligence-udvikler er ansvarlig for indsamling, analyse og fortolkning af store mængder data samt produktion af handlingsorienteret indsigt, som kan bruges af virksomhedsledere i processen med at træffe forretningsbeslutninger. Disse opgaver udføres gennem brug af dataanalyse og maskinlæring. For at udføre denne opgave effektivt skal en Business Intelligence-udvikler være fortrolig med relationelle og multidimensionelle databaser, ud over programmeringssprog som SQL, Python, Scala og Perl, blandt andre. Derudover ville kendskab til en række forskellige forretningsanalyseteknologier, såsom Power BI, være yderst fordelagtigt.

  1. Human-Centered Machine Learning Designer

Menneskecentreret maskinlæring refererer til de maskinlæringsalgoritmer, der er centreret omkring mennesker. En illustration af dette ville være streamingtjenester som Netflix, der tilbyder sine brugere et udvalg af film at se baseret på seernes interesser for at give en "smartere" seeroplevelse. Dette tyder på, at en menneskecentreret maskinlæringsdesigner er ansvarlig for skabelsen af en række forskellige systemer, der, når de kombineres med informationsbehandling og mønstergenkendelse, er i stand til at udføre menneskecentreret maskinlæring. Dette gør det muligt for maskinen at "lære" individuelle personers præferencer uden behov for komplekse algoritmer, der manuelt tager højde for alle mulige brugerforhold. Dette eliminerer kravet om, at maskinen skal "huske" bestemte menneskers præferencer.

—---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Hvilke certificeringer har en god maskinlæringsprofessionel brug for?

Nu hvor du har alle de oplysninger, du har brug for om maskinlæring som en karriere, er det tid til at begynde at opgradere dine færdigheder og CV'er med nogle certificeringskurser. Ikke alene lærer disse dig det fine i dit valgte område, men de gør dig også langt mere eftertragtet for rekrutterere. Det kan være skræmmende at give vurderinger og eksamener, men platforme som Readynez er her for at hjælpe dig. Vi byggede Readynez for at lukke informationskløften gennem vores mange forskellige certificeringskurser. Hvert kursus er designet til at hjælpe dig med at klare dine eksamener og samtidig opgradere din videnbase. Her er nogle maskinlæringskurser, der ville være et stort aktiv for din karriere.

1) Machine learning pipeline på AWS

AWS Certified Machine Learning-kurset er beregnet til personer, der udfører en udvikling eller datavidenskabsrolle. En vellykket beståelse af eksamen validerer en kandidats evne til at designe, implementere, implementere og vedligeholde maskinlæringsløsninger (ML) til givne forretningsproblemer.

2) Microsoft Certified Azure data scientist (DP-100)

Under Microsoft Azure Certified Data Scientist kursus vil du lære at betjene maskinlæringsløsninger i skyskala ved hjælp af Azure Machine Learning. Dette kursus lærer dig at udnytte din eksisterende viden om Python og maskinlæring til at administrere dataindtagelse og forberedelse, modeltræning og implementering og overvågning af maskinlæringsløsninger i Microsoft Azure.

3) Microsoft MCSA: Machine Learning

Hovedformålet med Microsoft MSCA kurset er at give eleverne mulighed for at bruge Microsoft R Server til at oprette og køre en analyse på store datasæt og vise, hvordan man bruger det i Big Data-miljøer, såsom en Hadoop- eller Spark-klynge eller en SQL Server-database.

4) Udfør cloud-datavidenskab med azurblå maskinlæring

Hovedformålet med Cloud data science med Azure machine learningkurset skal give dig muligheden for at analysere og præsentere data ved at bruge Azure Machine Learning og give en introduktion til brugen af maskinlæring med big data-værktøjer såsom HDInsight og R Services.

—-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Afslutningsvis

Maskinlæring er en væsentlig komponent i kunstig intelligens; det træner bogstaveligt talt sig selv, så forretningsprocesser og virksomheder som helhed bliver mere intelligente. Statistik og tal har gjort det klart, at maskinlæring transformerer kloden for at skabe en lysere fremtid. Og efterspørgslen efter ML går ingen vegne i den kommende fremtid. Så at vælge maskinlæring som en karrierevej vil helt sikkert give dig stor succes.

Hvis du ønsker at begynde din karriere inden for maskinlæring ved at dykke ned i et certificeringskursus i ML & AI, kontakt os! Vi er tilgængelige til at chatte og kan ikke vente med at høre fra dig!

Sticky Menu Picture (1)

Her starter din rejse mod Top IT Certificeringer

Bliv trænet af IT eksperter så du er klar til at bestå dine eksamener og få certificeringer fra Microsoft, Amazon AWS, Cisco, Google, (ISC)2, EN-Council, PMP med flere.

SE ALLE KURSER SE ALLE KURSER
  • Vælg mellem deltagelse virtuelt eller i klasselokale
  • Kurser med Certificeringsgaranti
  • Lær fra IT Eksperterne!

Machine Learning Career Path: How to make a career in ML & AI

Kurv

{{item.CourseTitle}}

Pris: {{item.ItemPriceExVatFormatted}} {{item.Currency}}