Makine Öğrenimi Sektörü: 2023’te Girmek İçin Gereken En Önemli Beceriler


Makine Öğrenimi Nedir? Teknoloji Profesyonelleri İçin Neden Önemli?

Makine Öğrenimi veya ML, yapay zekanın bir alt kategorisidir. kodlama ve programlamanın algoritma oluşturmaya odaklandığı yer. Bu algoritmalar, makinelere bir insanın belirli bir veri kümesinden nasıl öğrendiğini ve daha fazla veri verildiğinde nasıl uyum sağladığını öğretir.

Şirketler otomasyona doğru geçiş yaparken teknoloji profesyonellerinin AI/ML hakkında becerilerini artırması ve öğrenmesi gerekiyor. Bir teknoloji uzmanının işi, bir makineye kodlama, NLP ve algoritma yoluyla öğretilir. Profesyonelin manuel çalışma yerine makineye otomasyon öğrettiği durumlarda beceri setinin yükseltilmesi tavsiye edilir. bu faydaları Makine öğrenme genellikle bankacılık ve finans, ulaşım, otomasyon, sağlık, trafik tahmini, sohbet robotları ve altyapı gibi sektörlerde bulunur.

Bir araştırma makalesinde, Zippya işletmelerin %82’sinin makine öğrenimi ve yapay zeka becerilerine sahip çalışanları tercih ettiğini belirtti. Pandemi, bekleyen AI/ML projelerinin tamamlanmasını hızlandırdı. İşletmelerin %83’ü bütçe harcamalarını AI/ML artırdı. Bu nedenle, AI/ML liderliğindeki ikamenin zirvede kalmasını önlemek için beceri geliştirmek önemlidir.

Önemli Makine Öğrenimi Becerileri 2023’te Kariyer Gelişimi için

AI/ML gibi teknik alanlarda, yalnızca yüksek vasıflı çalışanlar iş profiline ve sürekli güncellemelere ayak uydurabilir. Hazır mısın Makine Öğrenimi Uzmanı olun? İşte hevesli bir profesyonelin bu pazara girmek için sahip olması gereken birkaç önemli teknik beceri: makine öğrenimi endüstrisi.

  • Uygulamalı matematik: Matematiğin Makine Öğrenimi alanında birçok uygulaması vardır. Veriler için doğru bir makine öğrenimi algoritması seçmek için uygulanabilir ve parametrelerin ayarlanmasına ve istatistiksel modellemeye yardımcı olur. İstatistikler, makine öğreniminin temeli olduğu için bir makine öğrenimi uzmanı için çok önemlidir. Uygulamalı matematik, doğrulama stratejilerine karar vermede yardımcı olur. Doğrusal cebir, olasılık ve istatistik, algoritmalar ve optimizasyon ve çok değişkenli analiz gibi kavramlar önemlidir.
  • Sinir Ağı Mimarileri: Sinir ağları, makine öğrenimi görevlerini uygulayan önceden tanımlanmış algoritmalardır. Bunlar, insan beyni ve nöronları akılda tutularak modellenmiştir. Sinir ağlarının daha derin bir şekilde anlaşılması, paralel hesaplamaların ve sıralı hesaplamaların anlaşılmasına yardımcı olur. Girdi katmanı, gizli katman ve çıktı katmanının işleyişini anlamak, verilerden nasıl öğrenileceğini anlamada çok yardımcı olur. Bu becerileri öğrenmek, yapay zekanın önünü açtıkları için önemlidir.
  • Makine Öğrenimi Algoritmaları: Makine öğrenimi algoritmalarını öğrenmek, bir profesyonel için hangi algoritmayı nerede kullanacaklarını bilmeleri açısından önemlidir. Bir makine öğrenimi uzmanı olarak birden çok paket, kitaplık ve algoritmayla çalışmak standarttır, dolayısıyla bunları bilmek önemlidir. Bilmeniz gereken birkaç algoritma, Naïve Bayes sınıflandırıcısı, K, kümeleme anlamına gelir, destek vektör makinesi, Apriori algoritması, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlardır.
  • Veri Modelleme ve Değerlendirme: Mevcut çağda verilere olan hakimiyet ve bağımlılık göz önüne alındığında, veri modelleme ve değerlendirme yeterliliği uygundur. Modelleme, çıplak gözle görülemeyen kalıpları bulmaya yardımcı olan temel veri yapılarını belirlemeye yardımcı olur. Daha fazla analiz için değerlendirme sürecini hızlandırmak amacıyla verileri uygun algoritmalarla değerlendirmek işin bir parçasıdır. Üretilen okyanus benzeri veri hacmi göz önüne alındığında, uygun algoritmaların bilinmesi gereklidir.
  • Gelişmiş Sinyal İşleme Teknikleri: Ana işi, mevcut bir sinyalden en iyi bileşeni çıkarmak için gürültüyü en aza indirmek olduğu için önemlidir. Açgözlü optimizasyon, dışbükey optimizasyon teorisi ve algoritmalar gibi kavramları öğrenmek önemlidir. Bir profesyonel, sinyallerin spektral zaman-frekans analizinin kullanımını bilmelidir. Dalgacıklar, shearlet’ler, eğriler, bandlet’ler ve konturlet’ler gibi algoritmalarda uzmanlık tercih edilir.  
  • Doğal Dil İşleme: NLP, Makine Öğreniminin temel bir parçasıdır. NLP, bilgisayara insan dili, dinamikleri ve karmaşıklıkları hakkında her şeyi öğretir. Makinelerin insan dilini ve iletişimini en iyi şekilde anlamasını ve yorumlamasını sağlar. NLP kitaplıkları, insan iletişimini ayıklama ve işleme için sözdizimlerine bölmek için vardır. Bu nedenle, bir makine öğrenimi uzmanı olarak öne çıkmak için NLP ve kitaplıklarına güçlü bir hakimiyet gereklidir.
  • Bilgisayar Bilimi Temelleri ve Programlama: Python, C++, Java, Hadoop, Spark, Apache, Kafka, MATLAB ve R gibi programlama dilleri gereklidir. Profesyoneller, makineleri eğitmek için kodlama dillerini bilmelidir.

Veri yapıları, sıralama ve optimize etme algoritmaları, hesaplanabilirlik ve karmaşıklık algoritmaları ve bilgisayar mimarisi gibi temel kavramlarda uzmanlık önemlidir. Python, hepsi bir arada doğası ve API’lere sahip kapsamlı kitaplıkları, entegrasyon kolaylığı ve daha yüksek üretkenliği göz önüne alındığında makine öğrenimi programlama için en çok tercih edilen dildir.

  • Takviyeli Öğrenme: Bu beceri, derin öğrenmeyi ve yapay zekayı daha iyi anlamaya ve geliştirmeye yardımcı olur. Gelişmiş becerilere sahip olmak, bir profesyonelin en çok arzu edilen aday olmasına yardımcı olur.
  • Yazılım Mühendisliği ve Sistem Tasarımı: Bir makine öğrenimi uzmanı, nihayetinde bir algoritma, NLP veya otomasyon olacak bir kod üzerinde çalışacaktır. Sistem tasarımı, kodlama, sürüm kontrolü ve test için en iyi uygulamaları bilmek faydalıdır. Profesyoneller, çeşitli modüller, kitaplık hücreleri ve REST API’leri ile nasıl iletişim kuracaklarını ve sorgular için veritabanlarını nasıl karıştıracaklarını bilmelidir.
  • Dağıtılmış Bilgi İşlem: Bir makine öğrenimi mühendisi, durum gerektirdiğinde ya yalıtılmış bir sistemle ya da sistem kümesiyle çalışır. Profesyoneller, ister bir sinyal sisteminde ister bir sistem grubunda olsun, hatalardan kaçınmak için devasa veri kümelerini uygun şekilde analiz etmelidir. Bu nedenle, dağıtılmış bilgi işlemde uzmanlık bir zorunluluktur.
  • Python Ekosistemi: Yukarıda tartışıldığı gibi Python, birçok nedenden ötürü, bir makine öğrenimi uzmanı için en çok aranan programlama dilidir. Python ekosisteminin bileşenleri hakkında bilgi edinmek de gereklidir. Bileşenler Jupyter Notebook, Numpy, Pandas, Scikit-Learn ve TensorFlow’dur. Kolay çizim, Fourier dönüşümü, modelleme ve veri hazırlama, kümeleme, model indirgeme, regresyon, mühendislik modellerinin simülasyonu ve uygulamalı makine öğrenimi konularında yardımcı olurlar.  

Makine Öğreniminde Bir Kariyer İçin En İyi İş Rolleri

Makine Öğreniminde kariyer yapmayı düşünüyorsanız, işte iş fırsatlarının bir listesi.

Alanında en çok işe alınan biri olmak için beceriler nasıl öğrenilir?

Makine Öğreniminde kariyerinizi ilerletmek için becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacak birkaç kursu burada bulabilirsiniz. Nitelikli bir aday en çok istenen adaydır. İşe alma şansınızı artırmak için Simpliv LLC’nin Careervira’daki kurslarına katılın.

  • Simpliv LLC tarafından Veri Analitiği ve Makine Öğrenimi Eğitim Kampı için Python: Bu, Python programlama, makine öğrenimi temelleri, veri analizi ve veri görselleştirme gibi temel becerilerin kazandırılmasına odaklanan 25 saatlik bir kurstur. Ayrıca Jupyter Notebook ve diğer Python ekosistemleri hakkında bilgi verir. İstatistiksel analiz ve istatistiksel modelleme, doğrusal regresyon ve sınıflandırma tekniklerine odaklanır. Kurs, k-aracı kümeleme ve hiyerarşik kümelemeyi de öğretir.

Çözüm     

tarafından yapılan bir araştırma yazısında Fortune İş Öngörüleri, ML’nin 2029’a kadar %38 YBBO büyümesi bekleniyor. 2021’de ML pazar büyüklüğünün 15,44 milyar ABD doları olduğu tahmin ediliyor. Makine öğrenimi sürücüsüz arabalar, Alexa, akıllı cihazlar, Google Homes, sohbet robotları ve sanal hemşireler Molly ve Angel gibi teknolojik ilerlemeler kaydetti. ChatGPT, çeşitli görevleri yerine getirme konusundaki kapasitesini ve uzmanlığını da göstermiştir. Bu nedenle, işi elde tutma ve büyüme için gerekli makine öğrenimi becerilerini güncellemek gerekir.

Makine Öğrenimi Endüstrisi: 2023’te Girilmesi Gereken En İyi Beceriler sonrası yazısı ilk olarak SimplivLearning Blog’da yayınlandı.


Kaynak : https://blog.simpliv.com/machine-learning-industry-top-skills-needed-to-enter-in-2023/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=machine-learning-industry-top-skills-needed-to-enter-in-2023

SMM Panel PDF Kitap indir