AI и ML
«AI - это компьютерная система, способная выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Многие из этих систем искусственного интеллекта основаны на машинном обучении, некоторые - на глубоком обучении, а некоторые - на очень скучных вещах, таких как правила ». - Генеральный директор DataRobot Джереми Ачин.
● ЧТО ТАКОЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать, как люди, и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая проявляет черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем.
Идеальная характеристика искусственного интеллекта - это способность рационализировать и предпринимать действия, которые имеют наибольшие шансы на достижение конкретной цели.
Мы живем в эпоху искусственного интеллекта. Искусственный интеллект проник в наш мир. Он нас окружает. Ассистент Google на вашем телефоне, Uber, Ola и т. Д. Основаны на искусственном интеллекте.
Таким образом, потребность в занятости в этой сфере за последние несколько лет увеличилась более чем вдвое, поэтому для всех, кто интересуется ИИ, это идеальное время для начала карьеры.
● ВАЖНОСТЬ ИИ
Сегодня количество данных, которые генерируются как людьми, так и машинами, намного превышает способность людей воспринимать, интерпретировать и принимать сложные решения на основе этих данных. Искусственный интеллект составляет основу всего компьютерного обучения и является будущим принятия всех сложных решений.
По мере того, как бизнес-лидеры и новаторы стремятся реализовать обещание искусственного интеллекта для обеспечения конкурентных преимуществ, а также экономии средств и времени, технология меняет отрасли от финансов к производству с новыми продуктами, процессами и возможностями.
● ПРИЛОЖЕНИЕ
1. Обнаружение мошенничества
Индустрия финансовых услуг использует искусственный интеллект двумя способами. Первоначальная оценка заявок на получение кредита использует ИИ для определения кредитоспособности. Для отслеживания и обнаружения мошеннических платежей и операций с картами в режиме реального времени используются более совершенные механизмы искусственного интеллекта.
2. Виртуальная служба поддержки клиентов (VCA).
Колл-центры используют VCA для прогнозирования запросов клиентов и ответа на них вне рамок взаимодействия с людьми. Распознавание голоса в сочетании с имитацией человеческого диалога - это первая точка взаимодействия при запросе в службу поддержки. Запросы более высокого уровня перенаправляются человеку.
3. Когда человек инициирует диалог на веб-странице через чат (чат-бот), он часто взаимодействует с компьютером, на котором запущен специализированный ИИ. Если чат-бот не может интерпретировать или ответить на вопрос, вмешивается человек, чтобы напрямую связаться с этим человеком. Эти неинтерпретативные экземпляры передаются в вычислительную систему машинного обучения, чтобы улучшить приложение ИИ для будущих взаимодействий.
● ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ И РАБОТА
Степень бакалавра в области компьютерных наук или математики вместе с курсом искусственного интеллекта может стать идеальным сочетанием для начала карьеры в этой области.
Заработная плата инженера по машинному обучению начинается от 332 000 до 1520 000 вон.
Поскольку ИИ - это такая обширная область, возможности трудоустройства практически безграничны. Но некоторые общие профессии:
⮚ Инженер по машинному обучению: они отвечают за создание программ и алгоритмов, которые позволяют машине работать самостоятельно. Работа пользуется большим спросом, и требования к образованию довольно высоки.
⮚ Работодатели ищут кандидатов со степенью бакалавра в областях, связанных с математикой и информатикой. Однако для дальнейшего развития может потребоваться степень магистра.
⮚ Знание байесовских сетей, знание языков программирования, понимание робототехники и глубокие знания математики - это навыки, которые важно овладеть начинающим инженером по машинному обучению.
⮚ Ученый-исследователь: эти люди работают над проблемами машинного восприятия, интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Ожидается, что они будут экспертами во многих областях, связанных с ИИ.
▪ Степень магистра или даже докторская степень хороша для добавления в резюме и увеличит их шансы получить хорошую работу.
▪ Большинство работодателей ищут кандидатов, обладающих знаниями в области сравнительного анализа и таких понятий, как параллельные вычисления, машинное обучение и т. Д. Компании, ищущие некоторых профессионалов, также отдают предпочтение обширным знаниям о машинном восприятии.
ОБЪЕМ НА БУДУЩЕЕ
● Искусственный интеллект - это область, в которой есть большие возможности для развития. Тем не менее, технические требования относятся к верхнему пределу диапазона: для высокооплачиваемой работы требуется степень магистра или более высокая степень. Для тех, кто интересуется ИИ, это не должно быть препятствием, но нужно быть готовым потратить часы, необходимые для достижения успеха в своей карьере.
● ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Артур Самуэль, пионер в области искусственного интеллекта и компьютерных игр, ввел термин «машинное обучение». Он определил машинное обучение как «Область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».
Простым языком машинное обучение (ML) можно объяснить как автоматизацию и улучшение процесса обучения компьютеров на основе их переживания, не будучи фактически запрограммированными, то есть без какой-либо помощи человека. Процесс начинается с подачи данных хорошего качества, а затем обучения наших машин (компьютеров) путем построения моделей машинного обучения с использованием данных и различных алгоритмов. Выбор алгоритмов зависит от того, какие данные у нас есть и какую задачу мы пытаемся автоматизировать.
● ВАЖНОСТЬ МД
Данные - это жизненная сила всего бизнеса. Решения, основанные на данных, все больше и больше определяют разницу между тем, чтобы идти в ногу с конкурентами или сильно отставать. Машинное обучение может быть ключом к раскрытию ценности корпоративных данных и данных о клиентах и к принятию решений, которые позволяют компании опережать конкурентов.
● ПРИЛОЖЕНИЕ
Машинное обучение находит применение во всех отраслях промышленности, включая производство, розничную торговлю, здравоохранение и биологические науки, путешествия и гостиничный бизнес, финансовые услуги, а также энергетику, сырье и коммунальные услуги. Например:
● Производство: профилактическое обслуживание и мониторинг состояния.
● Розничная торговля: дополнительные продажи и кросс-канальный маркетинг.
● Здравоохранение и науки о жизни: идентификация заболеваний и удовлетворение рисков.
● Путешествия и гостеприимство: динамическое ценообразование.
● Финансовые услуги: анализ рисков и регулирование.
● Энергия: оптимизация спроса и предложения энергии.
● ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ КВАЛИФИКАЦИЯ И РАБОТА
Инженеры по машинному обучению могут выбрать несколько разных карьерных путей. Согласно Udacity, вот несколько ролей в этой области и требуемые навыки.
● Инженер-программист, машинное обучение: основы информатики и программирования, а также разработка программного обеспечения и системное проектирование.
● Инженер по прикладному машинному обучению: основы информатики и программирование, применение алгоритмов и библиотек машинного обучения.
● Основной инженер машинного обучения: основы информатики и программирования, применение алгоритмов и библиотек машинного обучения, моделирование и оценка данных.
● ОБЪЕМ НА БУДУЩЕЕ
Машинное обучение - один из лучших вариантов карьеры 21 века. Здесь много возможностей трудоустройства с высокооплачиваемой зарплатой. Кроме того, будущее машинного обучения приближается к радикальным изменениям в мире автоматизации. Кроме того, в Индии есть огромные возможности для машинного обучения. Таким образом, вы можете сделать прибыльную карьеру в области машинного обучения, чтобы внести свой вклад в этот растущий цифровой мир. В этом блоге мы обсудим различные тенденции и будущие масштабы машинного обучения.
Ссылки
o Золя, Андрей. 5 карьер в области искусственного интеллекта. Блог Springboard, 5 сентября 2018 г., www.springboard.com/blog/5-careers-in-artificial-intelligence/
о Кристофер, Альберт. Как начать карьеру в области искусственного интеллекта в 2019 году? Пошаговое руководство . Средний, 13 марта 2019 г., https://medium.com/@albertchristopherr/how-to-start-a-career-in-artificial-intelligence-in-2019-a-step-by -step-guide-b18ad32d1b1f
o Попли, Химанши. Добро пожаловать в будущее. 9 новых направлений карьеры для студентов-естественников . Mindler, 19 июля 2018 г., https://www.mindler.com/blog/emerging-careers-for-science-students/
o Искусственный интеллект. Builtin, без даты, https://builtin.com/artificial-intelligence
o Искусственный интеллект: что это такое и почему это важно. SAS без указания даты, https://www.sas.com/en_in/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html
o Карьерный путь: искусственный интеллект и робототехника. GetSmarter, 29 марта 2019 г., https://www.getsmarter.com/blog/career-advice/career-path-artificial-intelligence-and-robotics/
Команда STRIDE-AHEAD прилагает все усилия, чтобы дать вам обширные знания о различных вариантах карьеры и их возможностях в будущем.
Мы, в STRIDE-AHEAD, фокусируемся на последних темах и соответствующих инструментах, которые сейчас востребованы. Наша цель - не только ознакомить вас с новейшими теоретическими знаниями, но и сосредоточиться на том, «ПОЧЕМУ».
Мы хотели бы узнать ваше мнение об этом конкретном варианте карьеры, а также будем признательны, если вы сообщите нам о других темах, над которыми вы бы хотели, чтобы мы работали.
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАШИМ КАНАЛАМ:
НАПИСАНО: EASWAR
РАЗРАБОТАНО: SOUMIL
