Одна из областей, в которой все видят возможности, - это искусственный интеллект. Наука о данных и машинное обучение тесно связаны друг с другом. А Data Scientist - самая крутая работа в 2019 году (по данным многих газет и веб-сайтов о вакансиях). Поэтому люди переходят на науку о данных и машинное обучение больше, чем когда-либо. но вопрос в том, действительно ли машинное обучение для вас?
У каждой области есть свои достоинства и недостатки. Следует помнить о них, прежде чем прыгать в Новое Поле и позже демотивироваться, что он / она не способен делать то, что требуется, чтобы стать экспертом в этом.
К концу этой статьи у вас будет четкое представление о том, действительно ли машинное обучение вам подходит. и Прежде чем перейти к вопросу о том, кто подходит для ML. Давайте обсудим, что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта, в которой машина извлекает уроки из своего прошлого опыта. и Как машина может учиться на собственном опыте, предоставляя данные и математические формулы, которые работают под капотом для получения наилучшего прогноза. По сути, речь идет о получении более точных прогнозов. В ИИ много подполей и тесно связанных между собой полей.
Теперь это для тебя?
Все те люди, которые начинают машинное обучение после прочтения статей о том, что машинное обучение - это поле, позволяющее зарабатывать больше денег на своей прошлой работе, я думаю, что это не стоит вашего времени. Потому что машинное обучение отнимает у вас много драгоценного времени. Чтобы стать эффективным в машинном обучении, нужно выложиться на все 100%. Учиться нужно регулярно. Придется тренироваться регулярно. Вам необходимо пройти несколько курсов Mooc. Придется читать хорошие книги и заниматься математикой. И все же у них огромная конкуренция.
Если только вы не очень серьезно относитесь к себе. Что вы знаете, какой вы человек и какую жизнь хотите прожить всю оставшуюся жизнь. Я не предлагаю вам начинать.
Убедитесь, что каждый человек имеет представление о том, что он хочет услышать от других людей в будущем. Кто-то хочет услышать, что он очень богат. кто-то хочет услышать, что он очень знаменит, хорошо выглядит или у него отличный голос.
Машинное обучение предназначено для людей, которые хотят изобразить свой образ гения. Не прыгайте после перечисления слова Genius. Вы также должны работать как один. В этой области много неординарных людей, таких как Сирадж Раваль (Ютубер). Он отлично работает в области искусственного интеллекта, давая бесплатное образование всем. В одном из своих видеороликов он рассказал, что работает по 10–12 часов в день.
Это поле требует времени, целеустремленности, сосредоточенности и силы воли, чтобы не отставать от конкурентов.
Если вы читаете, чтобы услышать что-то, что вам нужно выучить, я не собираюсь указывать четыре ветви математики (линейная алгебра, исчисление, вероятность и статистика). Если у вас есть вещи, о которых я упомянул, или вам кажется, что я говорю о вас, когда я говорю «гений». Тогда да, добро пожаловать в технологии будущего.
