Вы когда-нибудь получали телефон от какого-либо другого кредитора или фонда с просьбой предоставить финансирование или план страхового полиса? Что вы должны предположить, не так ли? Звонить каждому? Они звонят только паре избранных клиентов, которые, по их мнению, могут приобрести свой собственный продукт. Только как их выделить? Это действительно целевое продвижение и оно обязательно будет реализовано с Clustering. Это действительно машинное обучение.

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется в первую очередь на обучении системы на основе собственного опыта и создании прогнозов в соответствии с собственным опытом. Это позволяет машинам и, возможно, устройствам принимать решения по данным вместо того, чтобы быть запрограммированными для выполнения конкретной задачи. Все эти алгоритмы или программы созданы в том смысле, в котором они известны, а также совершенствуются в большей степени, чем если бы подвергались воздействию свежей информации.

Машинное обучение больше не является только рынком Подобласть всех компьютерных наук, однако технологические гиганты используют его в течение многих лет — расчеты на основе обучения на устройствах дают советы по продуктам Wal-Mart, скачки цен в Uber, обнаружение мошенничества в крупных банковских ассоциациях, статьи которые Twitter, Linked-In, Facebook и Instagram демонстрируют в маркетинговых пакетах социальных сетей или Google Maps. Все сервисы и продукты машинного обучения используются каждый день, скорее всего, даже не осознавая этого. Потенциал для машинного обучения здесь, на самом деле это только то, что средства к существованию системного обучения сегодня стремительно растут из-за алгоритмов, используемых везде, от электронной почты до программ сотовой связи и рекламных кампаний. Если вы ищете абсолютно самые востребованные и самые интересные доменные имена для заработка, освоить навыки машинного обучения было бы фантастическим шагом. Здесь, в этом блоге, мы поймем, что вы выбираете курсы машинного обучения для успешной карьеры.

1. Быстрый рост числа вакансий в сфере машинного обучения

Во всех ведущих технологических фирмах в мире происходит большой найм людей особого типа (инженеров по машинному обучению), которые способны создавать алгоритмы машинного обучения. Рынок труда для инженеров по машинному обучению не просто горячий. Тем не менее, это действительно очень круто.
Как заявил сайт портала «Любимая профессия», количество открытых проектов машинного обучения неуклонно растет с 2014 года до начала 20–16, с 60 сообщений о проектах на миллион до значительно более ста. К концу 2019 года количество объявлений о карьере подскочило до 150 объявлений на миллион. Отчет о тенденциях вакансий также показывает, что количество объявлений о вакансиях ученых, занимающихся машинным обучением, превышает количество поисков из-за задач системного обучения — 100 миллионов поисковых запросов против 150. посты о занятиях.

Текущий опрос индийского рынка труда показал, что в Бангалоре есть требования всех 4000 инженеров по машинному обучению.

​2. Лучшие карьерные возможности
​
Машинное обучение — сияющая звезда этого второго момента. Вместе с каждой отраслью, желающей использовать ИИ в своей области, анализ машинного обучения открывает мир возможностей для создания передового программного обеспечения для машинного обучения во многих вертикалях, включая кибербезопасность, распознавание изображений, медицину или распознавание лиц. Поскольку многие организации, изучающие инструменты, находятся на грани выбора квалифицированных инженеров по машинному обучению, теперь это мозг, поддерживающий отраслевые мозги. Netflix объявил приз в размере 1 миллиона долларов первому конкретному человеку, который сможет повысить точность собственного рекомендательного алгоритма ML на 10%. Это очень четкое свидетельство того, насколько значительным является хорошее небольшое улучшение точности алгоритмов машинного обучения предложений для значительного повышения устойчивости Netflix. Каждая компания, ориентированная на клиента, хочет внедрить технологию машинного обучения, а также может стать еще одним огромным преимуществом для профессионалов. Алгоритмы машинного обучения теперь стали любимцами как бизнеса, так и потребителей, если вы хотите поставить себя где-то в высшем эшелоне разработчиков программного обеспечения, то это действительно идеальное время для изучения машинного обучения.

3. Напрямую связана с наукой о данных

Машинное обучение напрямую связано с наукой о данных. Карьера в области машинного обучения обожает одного, использующего две шляпы: один может быть для проекта инженера по освоению машин, а другой - для профессии информатика. Быть способным в каждой из областей делает человека привлекательным товаром для большинства этих компаний. Это означает, что вы можете анализировать большие объемы данных, извлекать из них ценность и извлекать из них ценные сведения, а также после использования информации давать инструкции машинному обучению для прогнозирования преимуществ. В большинстве организаций инженер по машинному обучению часто сотрудничает с специалистом по информации для улучшения синхронизации рабочих продуктов. Кроме того, специалист по данным был признан самой сексуальной задачей 21 века, поэтому можно начать работу с специалиста по данным, специализирующегося на обучении устройств, и в конечном итоге стать более желанным для работодателей.

4. Повысьте эффективность.

Amazon, например, применила машинное обучение, чтобы сделать продуктовые покупки сверхэффективными для собственных клиентов за счет личного зрения, слияния датчиков и глубоких расчетов обучения. Используя программу Amazon Go, покупателям нужно только открыть ее, сканировать qr-код всякий раз, когда они вводят, выбирать свои объекты, а также уверенно выходить из магазина. Amazon Go находит то, что они берут с полок, автоматически добавляет их в свои собственные виртуальные корзины и оценивает расходы в своих учетных записях Amazon, когда они остаются.
Это действительно классическая иллюстрация того, как машинное обучение может повысить эффективность. повысить эффективность операций и процедур вашего малого бизнеса, а также помочь вашим клиентам. В то же время, когда вы можете использовать готовые системы машинного обучения, вы даже можете узнать, как развиваться самостоятельно.

5. Лучшее понимание клиентов.

Если вы предпочитаете сохранить конкурентное преимущество перед другими компаниями, вы должны знать, чего хотят ваши клиенты и что они им предлагают. Если вы этого не сделаете, вы можете перебросить своих потенциальных клиентов к конкурентам. Вот где системное обучение играет решающую роль. Машинное обучение может анализировать и управлять дизайном, стилями и данными о рыночных профилях посетителей вашего веб-сайта, их выборе и предпочтениях, поведении и многом другом. Машинное обучение может найти эти данные из онлайн-инструментов и механизмов, которые вы просто используете, например, электронные письма, собранные при регистрации. Эта способность машинного обучения позволяет вам быстро узнавать и понимать своих клиентов.

6. Увеличьте свои продажи.

Машинное обучение может предлагать продукты, похожие на те, которые вы ранее просматривали, приобретали или добавляли в корзину. Amazon по-прежнему является одной из компаний, которая использует машинное обучение для продвижения похожих продуктов. Машинное обучение улавливает особенности вещей, которые вы ранее искали, рассматривали или покупали, и производит расчеты на основе этой статистики. Кроме того, он может порекомендовать под ваши требования аналогичные товары, которые просматривали или покупали другие клиенты. Допустим, вы нажали на серые мокасины. Машинное обучение отмечает особенности этой обуви, такие как размер, цвет и фасон, после чего демонстрирует, что именно купили другие покупатели. Сказав это, машинное обучение позволяет несколько улучшить ваши конверсии и продажи.

7. Обнаруживает и предотвращает кибератаки.

Онлайн-транзакция также привлекла киберпреступников и предоставила им возможность наносить обманные удары. Многие организации внедрили различные меры кибербезопасности, но обнаружили, что им нужно больше для предотвращения мошенничества. Если у вас возникла точно такая же проблема, лично для вас есть хорошие новости. Машинное обучение теперь может помочь укрепить систему обнаружения мошенничества в организациях. Например, PayPal использует механику машинного обучения для выявления подозрительных и подозрительных транзакций и отличия их от законных. Кроме того, машинное обучение помогает вам проверять определенные атрибуты среди важных собственных данных компьютера и получать стандарты, являющиеся краеугольным камнем оценки каждой транзакции. Таким образом, машинное обучение помогает предотвратить возникновение вредоносных транзакций до того, как вы сможете их завершить.

8) Получайте хорошую зарплату
Специалист по машинному обучению мирового класса может быть связан с этим потенциальным квотербеком НФЛ. Средняя заработная плата инженера по машинному обучению в Индии составляет примерно 8 лакхов и может соответствовать опыту.
Где найти лучший онлайн-курс по машинному обучению?
Nulearn дает прекрасную возможность изменить жизнь и построить карьеру в области машинного обучения. Обучение. Они предлагают курсы машинного обучения от ведущего индийского института MDI Murshidabad. Запишитесь на онлайн-курс по машинному обучению с Nulearn. Этот курс знакомит студентов с анализом бизнес-аналитики/науки о данных, включая людей без предварительного практического опыта аналитики. Вы узнаете, как отличить идеальную научную версию от их конкретных требований и распознать надежные и законные стратегии сбора. Курс был разделен на три этапа: программа развития руководителей в области бизнес-аналитики, программа развития руководителей в области машинного обучения, сертификация PG для руководителей в области науки о данных. Учитесь у лучших преподавателей Индии. Получите живые сеансы в выходные дни, комплексную учебную программу, ориентированную на отрасль, знакомство с инструментами аналитики, работу над проектами, посещение кампуса и многое другое. Чтобы получить больше информации, вы можете посетить официальный сайт Nulearn — www.nulearn.in.

Первоначально опубликовано на https://machinelearningcoursesnulearn.weebly.com.