Om Kurserna

Genom år av erfarenhet av att arbeta med mer än 1000 toppföretag i världen, har vi utformat Readynez-metoden för lärande.
Träna i vilken teknik som helst med den prisbelönta Readynez-metoden och kombinera alla varianter av inlärningsstil, teknik och plats för att ta lärandeambitioner från avsikt till effekt.

Lär dig mer om Readynez Training

Machine Learning som karriärväg: Hur man gör karriär inom ML & AI

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

"Vad vi vill ha är en maskin som kan lära av erfarenhet"

Alan Turing gjorde detta uttalande 1947 i en föreläsning som han höll vid London Mathematical Society. Det var födelsen av Machine Learning.

Nästan ett decennium senare har Machine Learning blivit ett av de mest eftertraktade karriärvalen. Enligt Indeed var "Machine Learning Engineer" det bästa jobbet 2019 med en tillväxt på 344 % med en årlig genomsnittlig lön på 146 085 USD.

Under perioden mellan 2018 och 2024 förväntas den världsomspännande marknaden för maskininlärning växa med en CAGR på 42,08 %. Sättet som människor interagerar med maskiner, teknik och data har revolutionerats av maskininlärning (ML). Det som en gång var en liten delmängd av ekonomin är nu värt miljarder dollar. Maskininlärning har blivit avgörande för företag eftersom det hjälper dem att förstå kundernas beteende och operativa mönster, och det hjälper till med att skapa helt nya föremål. Facebook, Google och Uber är bara några av branschens mest framträdande exempel på moderna titaner som har gjort maskininlärning integrerad i deras affärsmodeller. Många företag använder nu maskininlärning som en nyckelfaktor på marknaden. Så det är ingen överraskning att företag aktivt letar efter att anställa fler maskininlärningspersonal.

Roliga fakta om maskininlärning

  • Med sitt maskininlärningssystem för personalisering och innehållsrekommendationer kunde Netflix spara 1 miljard dollar.
  • Maskininlärning uppnår en framgångsgrad på 62 % när det gäller att förutse börstoppar och dalar.
  • Felfrekvensen minskade med 60 % vid användning av GNMT, en översättningsmetod som drivs av maskininlärning, istället för Google Översätt.
  • 91 % av marknadsledare investerar nu i AI.
  • Så mycket som 44 % av företag som har implementerat AI har sett kostnadsbesparingar som ett resultat.
  • Det har skett en 650 % ökning av antalet annonserade jobb för datavetenskap på LinkedIn.

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

Vilka är de olika typerna av maskininlärning?

Metoden genom vilken en algoritm lärs ut för att förbättra precisionen i dess förutsägelser används ofta som ett klassificeringsschema för klassisk maskininlärning. Lärande kan åstadkommas på ett antal sätt, varav de mest grundläggande är övervakat lärande, oövervakat lärande, semi-övervakat lärande och förstärkningsinlärning. Den typ av data som forskare som arbetar med data vill förutsäga avgör vilken algoritm de använder för att göra den förutsägelsen.

Övervakat lärande:

Under processen med övervakat lärande förser datavetare algoritmer med märkta träningsdata och beskriver de variabler som de vill att algoritmen ska utvärdera för korrelationer. Algoritmens ingångar och utgångar anges båda i beskrivningen. Följande är några applikationer som drar nytta av övervakade inlärningsalgoritmer:

  • Ensembling: Kombinera förutsägelser från flera maskininlärningsmodeller för att producera korrekta förutsägelser.
  • Binär klassificering: Dela upp data i två kategorier.
  • Flerklassklassificering: Välj mellan fler än två typer av svar.
  • Regressionsmodellering: Förutsäga kontinuerliga värden.

Oövervakad inlärning: Den här typen av maskininlärning uppstår när metoderna som används för att träna modellen tränas på data som inte är märkta. Datauppsättningarna kombineras genom algoritmen så att den kan hitta viktiga kopplingar. Både data som algoritmer lär sig av och förutsägelser de gör är förutbestämda. Oövervakade inlärningsalgoritmer är bra för följande uppgifter:

  • Klustring: Dela upp datauppsättningen i grupper baserat på likhet.
  • Anomalidetektering: Identifiera ovanliga datapunkter i en datamängd.
  • Reduktion av dimensionalitet: Minska antalet variabler i en datamängd.
  • Associationsutvinning: Identifiera uppsättningar av objekt i en datamängd som ofta förekommer tillsammans.

Halvövervakningsinlärning: Denna metod för maskininlärning kombinerar delar av övervakad och oövervakad inlärning. Dataforskare kan tillhandahålla en algoritm med primärt märkt träningsdata, men modellen tillåts utforska data på egen hand och skapa sin kunskap om datamängden oavsett vad dataforskarna matar med den. Några områden där semi-övervakat lärande används är:

  • Maskinöversättning: Lära algoritmer att översätta språk baserat på mindre än en fullständig ordbok.
  • Märkning av data: Algorithmer som tränas på små datamängder kan lära sig att applicera dataetiketter på större uppsättningar automatiskt.
  • Bedrägeriupptäckt: Identifiera fall av bedrägeri när du bara har några få positiva exempel.

Förstärkningsinlärning: Denna teknik används ofta av datavetare för att instruera en dator om hur man framgångsrikt kan slutföra en flerstegsprocess för vilken det finns fastställda kriterier. Dataforskare kommer att konstruera en algoritm för att avsluta ett jobb, och sedan kommer de att förse algoritmen med antingen positiva eller negativa ledtrådar när den tar reda på hur uppgiften ska slutföras. Algoritmen bestämmer dock på egen hand, för det mesta, vilka steg som ska tas längs rutten när den fortskrider. Förstärkningsinlärning används ofta inom områden som:

  • Robotik: Robotar kan lära sig att utföra uppgifter med den här tekniken.
  • Resurshantering: Med tanke på ändliga resurser och ett definierat mål kan förstärkningsinlärning hjälpa företag att planera fördelningen av resurser.
  • Videospel: Förstärkningsinlärning har använts för att lära bots att spela flera videospel.

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

Karriärvägar för professionell tillväxt inom maskininlärning

Eftersom det gör det möjligt för datorer att lära sig på egen hand och minimerar mängden arbete som krävs av människor, har maskininlärning fått mycket draghjälp den senaste tiden. Detta beror på att det hjälper maskiner att prestera bättre. Som en konsekvens av detta erbjuder området maskininlärning ett brett utbud av lukrativa och efterfrågade anställningsalternativ, såsom maskininlärningsingenjör, datavetare och NLP-forskare, bland många andra.

  1. Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers specialiserar sig på maskininlärning som utför olika maskininlärningsexperiment med hjälp av programmeringsspråk som Python, Java, Scala, etc. tillsammans med de nödvändiga maskininlärningsbiblioteken. Sannolikhet, statistik, datamodellering, maskininlärningsalgoritmer, systemdesign , och en mängd andra talanger är några av de viktigaste som är nödvändiga för detta. En maskininlärningsingenjör utför också dataanalys för att utveckla en mängd olika maskininlärningsalgoritmer som kan fungera oberoende med minimal övervakning. För att uttrycka det enkelt är maskininlärningsingenjören ansvarig för att producera de nödvändiga utdata för datorer.

  1. Dataforskare

Jobben som datavetare utsågs till "det sexigaste jobbet under 2000-talet" i en artikel publicerad i Harvard Business Review. En dataforskare är någon som samlar in, analyserar och tolkar stora mängder data för att ge meningsfulla insikter och använder sofistikerad analysteknik, såsom maskininlärning och prediktiv modellering. Efter att ha gjort det kommer företagets ledning att använda dessa för att göra bedömningar av företagets verksamhet. I ljuset av detta är maskininlärning en mycket värdefull talang för en dataforskare att ha, förutom andra förmågor som att förstå statistiska forskningsmetoder, datautvinning och så vidare. Utöver detta måste en dataforskare vara bekant med flera stora dataplattformar och verktyg, såsom Hadoop, Pig, Hive och Spark, samt många programmeringsspråk, såsom SQL, Python, Scala och Perl, bland annat andra.

  1. NLP-forskare

Termen "naturlig språkbehandling" (NLP) syftar på processen att lära datorer att förstå talade språk som engelska och andra språk. Detta indikerar att en dag kommer datorer att kunna kommunicera med oss på vårt modersmål. En NLP-forskare är i huvudsak någon som bidrar till utvecklingen av ett system som kan känna igen återkommande mönster i tal och även översätta ord som talas till andra språk. För att en dator ska få samma förmågor som en människa måste en NLP-forskare vara skicklig i syntax, stavning och grammatik för minst ett språk förutom maskininlärning.

  1. Business Intelligence-utvecklare

En Business Intelligence-utvecklare ansvarar för insamling, analys och tolkning av stora mängder data, samt produktion av handlingsbara insikter som kan användas av företagsledare i processen att fatta affärsbeslut. Dessa uppgifter utförs med hjälp av dataanalys och maskininlärning. För att utföra denna uppgift effektivt måste en Business Intelligence-utvecklare vara bekant med relations- och multidimensionella databaser, förutom programmeringsspråk som SQL, Python, Scala och Perl, bland andra. Dessutom skulle det vara mycket fördelaktigt att känna till en mängd olika affärsanalystekniker, som Power BI.

  1. Människocentrerad maskininlärningsdesigner

Människcentrerad maskininlärning hänvisar till de maskininlärningsalgoritmer som är centrerade kring människor. En illustration av detta skulle vara streamingtjänster som Netflix, som erbjuder sina användare ett urval av filmer att titta på baserat på tittarnas intressen för att ge en "smartare" tittarupplevelse. Detta tyder på att en människocentrerad maskininlärningsdesigner är ansvarig för skapandet av en mängd olika system som, i kombination med informationsbehandling och mönsterigenkänning, är kapabla att utföra mänskligt centrerad maskininlärning. Detta gör det möjligt för maskinen att "lära sig" enskilda personers preferenser utan behov av komplexa algoritmer som manuellt tar hänsyn till alla möjliga användarförhållanden. Detta eliminerar kravet på att maskinen ska "komma ihåg" specifika människors preferenser.

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

Vilka certifieringar behöver en bra maskininlärningspersonal?

Nu när du har all information du behöver om maskininlärning som karriär är det dags att börja uppgradera dina färdigheter och meritförteckningar med några certifieringskurser. Dessa lär dig inte bara det finurliga i ditt valda område, utan de gör dig också mycket mer önskvärd för rekryterare. Det kan vara skrämmande att ge bedömningar och prov, men plattformar som Readynez är här för att hjälpa dig. Vi byggde Readynez för att överbrygga informationsklyftan genom våra olika certifieringskurser. Varje kurs är utformad för att hjälpa dig att klara dina prov samtidigt som du uppgraderar din kunskapsbas. Här är några maskininlärningskurser som skulle vara en stor tillgång för din karriär.

1) Machine learning pipeline på AWS

AWS Certified Machine Learning-kursen är avsedd för individer som utför en utveckling eller datavetenskaplig roll. Att klara provet validerar en kandidats förmåga att designa, implementera, distribuera och underhålla lösningar för maskininlärning (ML) för givna affärsproblem.

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

Under Microsoft Azure Certified Data Scientist kurs kommer du att lära dig hur du använder maskininlärningslösningar i molnskala med Azure Machine Learning. Den här kursen lär dig att dra nytta av din befintliga kunskap om Python och maskininlärning för att hantera dataintag och förberedelse, modellutbildning och implementering och övervakning av maskininlärningslösningar i Microsoft Azure.

3) Microsoft MCSA: Machine Learning

Huvudsyftet med Microsoft MSCA kursen är att ge eleverna möjlighet att använda Microsoft R Server för att skapa och köra en analys på stora datamängder och visa hur man använder den i Big Data-miljöer, som ett Hadoop- eller Spark-kluster eller en SQL Server-databas.

4) Utför molndatavetenskap med azurmaskininlärning

Huvudsyftet med Molndatavetenskap med Azure machine learningkursen ska ge dig förmågan att analysera och presentera data genom att använda Azure Machine Learning, och att ge en introduktion till användningen av maskininlärning med big data-verktyg som HDInsight och R Services.

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

Sammanfattningsvis

Maskininlärning är en viktig komponent i artificiell intelligens; det tränar sig bokstavligen, vilket gör att affärsprocesser och företag som helhet blir mer intelligenta. Statistik och siffror har gjort det klart att maskininlärning förvandlar världen för att skapa en ljusare framtid. Och efterfrågan på ML kommer ingenstans i framtiden. Så att välja maskininlärning som en karriärväg kommer säkerligen att ge dig stor framgång.

Om du vill börja din karriär inom maskininlärning genom att dyka in i en certifieringskurs i ML & AI, kontakta oss! Vi är tillgängliga för att chatta och ser fram emot att höra från dig!

Sticky Menu Picture (1)

Din resa mot Top IT-certifieringar börjar här

Bli utbildad av IT-experter så att du är redo att klara dina prov och få certifieringar från Microsoft, Amazon AWS, Cisco, Google, (ISC)2, EN-Council, PMP och mer.

SE ALLA KURSER SE ALLA KURSER
  • Välj mellan att delta virtuellt eller i klassrummet
  • Kurser med Certifieringsgaranti
  • Lär dig av IT-experterna!

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

Varukorg

{{item.CourseTitle}}

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