Maskininlärningsjobb: De bästa tillgängliga positionerna inom ML och AI

Maskininlärningsjobb har haft en omvälvande inverkan på IT-branschen. Många toppföretag förlitar sig nu på maskininlärning och artificiell intelligens för att uppfylla sitt växande behov av teknologiintegration. Därför behöver nya affärsparadigm att denna teknik ska fungera som avsett. Det är här maskininlärningsspecialister kommer in.

Läs vidare för att lära dig vad maskininlärningsjobb innebär och vad du behöver för att börja lära dig för att skaffa ett. De kommer bara att bli mer önskvärda när datahantering och maskininlärning fortsätter att integreras i centrala affärspraxis. Stora företag kommer att bli mer utvalda av vem de anställer. Därför måste du bli mer specifik i dina applikationer.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning går över i datavetenskap där information måste bearbetas och hanteras av en erfaren yrkesman. Därför innebär den första stora uppgiften med ett maskininlärningsjobb att kunna skapa komplexa modeller baserade på tillgänglig data , en färdighet som kallas “datahantering”. Erfarenhet av denna färdighet utgör det första stora hindret för att få dessa positioner.

Till skillnad från datavetare tar dock maskininlärningsingenjörer dessa data, reducerar dem och hittar värdefulla insikter att presentera för icke-teknikpersonal. Företag förlitar sig på nämnda data för att förutsäga och planera framtida verksamhet. De behöver korrekta rapporter, ja, men de behöver också insiktsfulla tolkningar av data för att planera konsumentinitiativ, investeringar, expansioner och mer. För detta behöver de maskininlärningsexperter.

Större konsumentwebbplatser använder program för förutsägande maskininlärning för att förbättra sin verksamhet. Netflix och Amazon, till exempel, använder maskininlärning för att skapa en algoritm som spårar vad kunder tittar på och bygger en rekommendationslista för vad de borde titta härnäst. När s har konfigurerats på rätt sätt kräver dessa program ingen ytterligare mänsklig programmering – de fungerar genom maskininlärning.

Typer av maskininlärning

Större typer av maskininlärning påverkar nu många branscher. Dessa huvudområden bör vara ditt fokus när du arbetar för att nå en karriär inom ML:

  • Bild- och taligenkänning är en enorm maskininlärningsindustri. Företag vill kunna autotagga, konvertera sitt material och kontinuerligt pumpa ut användbar konsumentinformation automatiskt från sina webbplatser. De behöver maskininlärning för att göra det.
  • Detta matas in i maskininlärningens största tillgång till företaget: konsumentinformation. Att spåra e-handel med ML-algoritmer ger företag ett steg på vägen om vad konsumenter kan tänkas vilja köpa nästa. Detta förvandlar ett programmeringsverktyg till ett rent marknadsföringsvapen.
  • Machine learning kan också användas för att förhindra bedrägerier och hantera investeringsrisker. Vissa algoritmer kan förutsäga aktivitet och hjälpa företag att planera sina framtida investeringsstrategier.

Slutliga tankar

Maskininlärning kommer inte att bromsa tillväxten under 2020-talet.

Stora och små företag behöver yrkeskunniga inom maskininlärning för att hjälpa dem att förutsäga trender, personlig kundservice och planera investeringar.

Därför kan rätt algoritm sätta ett företag tillbaka eller lansera dem framåt, vilket är varför de största företagen idag använder maskininlärning i stor utsträckning för att förbättra sina tjänster.

Att veta vad maskininlärning är och även hur det används kan vara ditt första steg för att planera en examensväg som kommer att använda dina programmeringskunskaper väl under det kommande decenniet.

THE FOREFRONT OF TECHNOLOGY

We monitors and writes about new technologies in areas such as technology, innovation, digitization, space, Earth, IT and AI.

Related Posts

Leave a Reply