Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (МО) — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет программным операциям более точно прогнозировать проблемы без явного программирования для этого. Алгоритмы машинной грамотности используют буквальные данные в качестве входных данных для прогнозирования ценности новых отношений.
Где он используется?
Он используется в поисковых системах в Интернете, фильтрах электронной почты для сортировки спама, веб-сайтах для предоставления персональных рекомендаций, банковском программном обеспечении для обнаружения необычных транзакций и множестве приложений на наших телефонах, таких как распознавание голоса.
Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ и профилактическое обслуживание.
Почему машинное обучение важно?
Машинное обучение имеет большое значение, поскольку оно помогает в разработке новых товаров и дает компаниям представление о тенденциях в поведении потребителей и операционных моделях бизнеса.
Значительная часть операций многих современных ведущих компаний, таких как Facebook, Google и Uber, связана с машинным обучением. Для многих предприятий машинное обучение стало ключевым конкурентным преимуществом.
Вакансии с самым высокооплачиваемым машинным обучением
1. Директор по аналитике
- руководитель отдела аналитики
- должность на высшем уровне.
- отвечает за управление отделом анализа данных и хранения данных.
- Он / она заботится о технологических, финансовых и человеческих ресурсах бизнеса.
- Это руководящая должность, которая включает в себя управление командой и разработку стратегий.
- Директор по аналитике обычно зарабатывает 37 19 000 индийских рупий в год.
2. Главный исследователь
- С точки зрения использования машинного обучения, он считается одним из лучших профилей.
- Ведущий ученый отвечает за проведение исследований и разработку полезных оригинальных концепций.
- Он или она занимается высокоэффективными инициативами в области науки о данных.
- как одна из позиций машинного обучения с наибольшей компенсацией.
- ответственность за успешное завершение научной работы.
- Типичная годовая заработная плата составляет 16 22 000 индийских рупий.
3. Компьютерный специалист
- Написание программ является составной частью профиля ученого-компьютерщика.
- Он или она отвечает за создание веб-сайтов и мобильных приложений.
- Чтобы обеспечить взаимодействие компьютер-человек и компьютер-компьютер, ученый-компьютерщик отвечает за разработку математического кода и моделей.
- Среднегодовая заработная плата составляет 18 43 000 индийских рупий.
4. Специалист по данным Отвечает за управление данными и их анализ.
- Важные деловые решения принимаются в соответствии с ее / его изучением данных.
- Специалист по данным должен иметь навыки использования методов машинного обучения и программного обеспечения, такого как Hive, Pig и т. д.
- Типичная годовая заработная плата составляет 7 000 000 индийских рупий.
5. Статистик.
- данные из статистического анализа, который необходим для прогнозирования тенденций и будущих потребностей.
- Типичная годовая заработная плата составляет 5 08 000 индийских рупий / -.
6. Инженер по машинному обучению.
- Данные вводятся в теоретические модели разработчиками машинного обучения.
- Они отвечают за помощь в разработке моделей для производства.
- Они должны хорошо знать Java, Python и Scala.
- Типичная годовая заработная плата составляет 6 90 000 индийских рупий.
7. Ученый-исследователь
- В обязанности инженера-исследователя входит создание предметов с использованием передовых технологий.
- Инженеры-исследователи также следят за методами улучшения уже используемых технологий.
- Средняя годовая заработная плата составляет 7 09 000 индийских рупий.