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.