Определите, добьетесь ли вы успеха в индустрии программного обеспечения.

С увеличением количества программного обеспечения в нашей повседневной деятельности машинное обучение становится все более и более важным для выполнения этих задач. От анализа данных для маркетинга до автоматизации наших счетов машинное обучение постоянно проникает в нашу повседневную жизнь, возможно, вплоть до того момента, когда мы делаем все, что мы делаем. Неудивительно, что все пытаются стать инженером по машинному обучению! Ниже приведены довольно интересные статистические данные о машинном обучении за последние годы.

  • Ожидается, что рынок машинного обучения вырастет с 1 миллиарда долларов в 2016 году до 9 миллиардов долларов к 2022 году при среднегодовом темпе роста 44% в течение прогнозируемого периода. (Рынок и рынки)
  • Стоимость мирового рынка машинного обучения составила 8 миллиардов долларов в 2019 году и, вероятно, достигнет 117 миллиардов долларов к концу 2027 года при среднегодовом темпе роста 39%. (GlobeNewswire)
  • Общий годовой объем внешних инвестиций в 2016 году оценивался в 8-12 миллиардов долларов США. Машинное обучение привлекло почти 60% этих инвестиций. Скорее всего, это связано с тем, что машинное обучение позволяет использовать множество других технологий и приложений, таких как робототехника и распознавание речи. (Маккинси)

Чтобы найти другую довольно интересную статистику о машинном обучении, перейдите по ссылке ниже:

Как видно из приведенной выше статистики, машинное обучение — это растущая тенденция, которую перенимает каждый рынок, и спрос на инженеров по машинному обучению, аналитиков данных и специалистов по данным будет только расти.

Но, похоже, есть важный аспект разработки алгоритмов машинного обучения, о котором мало кто говорит достаточно, и этот аспект машинного обучения называется Разработка функций.

Разработка признаков — это аспект разработки алгоритмов машинного обучения, где мы настраиваем наш набор данных, чтобы он соответствовал задаче, которую мы пытаемся решить. Позволь мне объяснить.

Разработка функций требует от инженера по машинному обучению, специалиста по данным или аналитика данных более глубокого понимания проблемы, которую вы пытаетесь решить.

Например, бывший пчеловод, ставший инженером по машинному обучению, больше преуспеет в пчеловодстве, чем в совершенно другой области, потому что он / она имеет полевой опыт того, как пчелы производят мед, время суток, когда пчелы производят мед. меда, сезонные пчелы производят больше всего меда и несколько других штатов, занимающихся пчеловодством.

Все это очень важные статистические данные, поскольку они помогают компаниям планировать рыночные стратегии, создавать новые продукты и т. д. Именно из-за этого аспекта машинного обучения большинство людей не могут найти работу в качестве инженеров по машинному обучению, потому что они слишком общего назначения. .

По моему опыту, люди, добившиеся успеха в этой отрасли, специализируются на одном аспекте машинного обучения ИЛИ имеют очень хороший или соответствующий опыт в области, в которой они решили применить свои навыки машинного обучения. Это причина почему вы менее ответственны перед компанией, поскольку уже имеете опыт работы в этой области. Было бы логично, если бы врач, ставший инженером-программистом, работал бы в сфере здравоохранения, а не тот же врач, занимающийся сельским хозяйством, потому что он или она уже имеет непосредственный опыт работы в сфере здравоохранения.

Изучение программного обеспечения может быть довольно сложной задачей, особенно с огромным объемом информации, которая в настоящее время существует в Интернете. В статье ниже рассказывается о 4 платформах онлайн-обучения, которые я лично использую, чтобы узнать все, что я знаю о разработке программного обеспечения и машинном обучении.

Если вы дочитали до этого момента, благодарим вас за чтение, и если вам понравилось читать этот пост, рассмотрите возможность поставить аплодисменты и подписаться. Я публикую статьи на интересные темы Python и пишу учебные пособия по Python для начинающих.

Наслаждайтесь неограниченным чтением на Medium, став Medium Member здесь. Я получу небольшую комиссию, если вы зарегистрируетесь по моей ссылке.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.