24 апр, 2018

В наши дни вам будет трудно найти область, вызывающую больше шума, чем машинное обучение. Вакансии, связанные с машинным обучением, быстро растут, поскольку компании пытаются получить максимальную отдачу от новых технологий. Самое привлекательное в машинном обучении — это его, казалось бы, безграничная применимость. Едва ли найдутся области (практически), в которых машинное обучение не применяется. Области, на которые машинное обучение оказывает огромное влияние, включают образование, финансы, информатику и многое другое, здравоохранение и т. д. Таким образом, можно легко догадаться, что некоторые навыки машинного обучения сегодня пользуются большим спросом на мировом рынке.

Ожидается, что в 2018 году индийская ИТ-индустрия добавит от 1,80 до 2 тысяч новых рабочих мест. В этом году резко возрастет спрос на специалистов, обладающих навыками в новых технологиях, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, даже если люди с Возможности в области больших данных и аналитики будут по-прежнему наиболее востребованы компаниями из разных секторов, говорят источники в рекрутинговой индустрии.

Теперь вам может быть интересно, что нужно, чтобы получить работу по машинному обучению. Необходимо иметь глубокое понимание широкого набора алгоритмов и прикладной математики, навыки решения проблем и анализа, вероятность и статистику, а также языки программирования, такие как Python, C++, Java и т. д. Прежде всего, для изучения этого предмета необходимо врожденное любопытство.

Кроме того, для изучения предмета и получения работы в этой области требуется несколько навыков:

  1. С такими языками программирования, как Python и R, и их пакетами, упрощающими работу с данными и моделями, разумно ожидать, что специалист по данным или инженер по машинному обучению достигнет высокого уровня навыков программирования и поймет основы проектирования систем. Итак, нужно уметь писать качественное программное обеспечение.
  2. Необходимо работать с большими наборами данных. Поскольку стоимость хранения данных резко снижается, появляется все больше и больше наборов данных из разных областей, с которыми можно работать и применять модели.
  3. Попробуйте расширить свои знания в Unix Tools. Поскольку вся обработка, скорее всего, будет выполняться на компьютере под управлением Linux, вам необходимо изучить их функции, чтобы правильно их использовать.
  4. Навыки решения проблем необходимы для изучения и понимания методов обработки сигналов. Извлечение признаков — одна из важнейших частей машинного обучения. В зависимости от типа проблемы, которую вы пытаетесь решить, вы можете использовать действительно классные алгоритмы предварительной обработки сигналов, такие как вейвлеты, шарлеты, кривые, контурлеты, бандлеты. Изучение частотно-временного анализа и его применение к вашим задачам также помогут.
  5. Чтобы выполнить количественный анализ системы, интуиция по продукту является необходимым навыком. Это включает в себя понимание сложной системы, которая генерирует все данные, которые анализируют специалисты по данным. Специалист по обработке и анализу данных, хорошо разбирающийся в продукте, может выдвигать гипотезы о том, как система может вести себя при определенных изменениях. Традиционный набор аналитических навыков включает в себя определение ключевых первичных и вторичных показателей, которые компания может использовать для отслеживания успеха в достижении конкретных целей.

Сохранение любопытства к вашей рабочей среде и отрасли остается важным качеством сотрудника или ученика и всегда востребовано. Это показывает, что вы вкладываете время и энергию, чтобы обновлять себя новыми концепциями, идеями. Машинное обучение уже является невероятно мощным инструментом, который может на удивление хорошо решать действительно сложные задачи классификации. Следующий уровень спроса — это люди, которые могут создавать практические реализации, особенно в сотрудничестве с передовой исследовательской группой. Проще говоря, популярность машинного обучения выросла с расширением и доступностью аналитики данных в различных отраслях, и это серьезный шаг вперед в том, как мы живем в нашей местной и глобальной экономике.

Машинное обучение с использованием Python»

Первоначально опубликовано на www.isoeh.com.