मशीन लर्निंग सबसे हॉट और सबसे विघटनकारी तकनीकों में से एक है। मशीन लर्निंग जॉब बेहद डिमांड में हैं। अधिक से अधिक कंपनियां इन तकनीकों को अपना रही हैं और यह मांग केवल उच्च स्तर की है। इस लेख में, हम इन नौकरियों को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल को देखने जा रहे हैं.

लेकिन इससे पहले, आइए मशीन सीखने की मूल बातों को समझें.

मशीन लर्निंग क्या है?

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, मशीन सीखना क्या है?

मशीन लर्निंग (एमएल) एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल का अध्ययन है जो कंप्यूटर सिस्टम विशिष्ट कार्य पर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उपयोग करते हैं। आम आदमी की शर्तों में, यह एक ऐसा ज्ञान स्रोत है जिसका उपयोग कंप्यूटर सिस्टम अधिक बुद्धिमान बनने के लिए करता है.

तो, वहाँ विभिन्न प्रकार के लर्निंग सिस्टम क्या हैं? खैर, वे चार अलग-अलग श्रेणियों में आते हैं:

  • पर्यवेक्षित अध्ययन
  • अनसुचित शिक्षा
  • सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग
  • सुदृढीकरण सीखना

पर्यवेक्षित अध्ययन

पर्यवेक्षित शिक्षण में, आप मशीन को इनपुट और उसके संबंधित आउटपुट की एक श्रृंखला खिलाते हैं। विचार यह है कि उन्हें कुछ इनपुट्स से उम्मीद की जा सकती है कि वे किस प्रकार के आउटपुट से उम्मीद कर सकते हैं ताकि वे अंततः खुद के लिए सीख सकें कि भविष्य के इनपुट के लिए उन्हें क्या आउटपुट देना चाहिए।.

[इनपुट / आउटपुट सेट] -> [मशीन एल्गोरिदम] ——> [वर्किंग मॉडल]

यह मूल रूप से क्लासिक स्पून फीडिंग है। आप इनपुट के लिए विशिष्ट आउटपुट की पहचान करने का तरीका जानने के लिए अपनी मशीन से कह रहे हैं। सोचिए जब आपने बच्चा था तो आपने गणित कैसे सीखा। आप कुछ उदाहरणों के माध्यम से गए और फिर अपनी खुद की नई समस्याओं को हल किया.

अनसुचित शिक्षा

बिना पढ़े हुए शिक्षण में, आप मशीन को आवश्यक आउटपुट दिए बिना केवल इनपुट का एक सेट खिलाते हैं। यह विचार आपकी मशीन को इनपुट में अलग-अलग पैटर्न को पहचानने और पहचानने में मदद करता है और समान डेटा के अनुसार उन्हें क्लस्टर करता है.

इसलिए, यदि आप मशीन को 1, काला, 3, लाल खिलाते हैं, तो वे उन्हें इस प्रकार क्लस्टर करेंगे:

{लाल, काला}, {1,3}

तो, इस मशीन का कंकाल ढांचा इस तरह दिखेगा:

[इनपुट सेट] —–> [मशीन एल्गोरिदम] ——> [{क्लस्टर 1}, {क्लस्टर 2}…। {क्लस्टर N}]

सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग

कहीं न कहीं पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा के बीच, हमारे पास अर्ध-पर्यवेक्षणीय शिक्षा है। अर्ध-पर्यवेक्षित डेटा लेबल और लेबल किए गए डेटा का एक संयोजन है। लेबल किए गए डेटा वे इनपुट होते हैं जिनमें संबंधित आउटपुट होते हैं, जबकि अनलेबल किए गए डेटा में कोई आउटपुट नहीं होता है.

कई मशीन-लर्निंग शोधकर्ताओं ने पाया है कि लेबल किए गए डेटा की थोड़ी मात्रा के साथ संयोजन में उपयोग किए जाने पर अनलिस्टेड डेटा, अनप्लग्ड लर्निंग (जहां कोई डेटा लेबल नहीं है) पर सीखने की सटीकता में काफी सुधार पैदा कर सकता है, लेकिन पर्यवेक्षण के लिए आवश्यक समय और लागत के बिना। सीखना (जहां सभी डेटा लेबल है).

सुदृढीकरण सीखना

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

अंत में, हमने सुदृढीकरण सीखना है.

इस तरह के सीखने में, हमारे पास एक एजेंट होता है जो एक कार्रवाई करके पर्यावरण के साथ बातचीत करता है। इस क्रिया से वातावरण की स्थिति बदल जाती है और यह निर्भर करता है कि राज्य अच्छा है या बुरा, एजेंट को या तो इनाम मिलेगा या सजा.

हमने अपने जीवन में कई बार इस तरह के सीखने का सामना किया है। जब भी हमने कुछ अच्छा किया, हमें पुरस्कृत किया गया, जबकि हर बार हमने कुछ बुरा / गलत किया, हमें सजा मिली। इसने हमें सिखाया कि कौन सी कार्रवाई करने के लिए सही थे और कौन से नहीं थे.

तो, यह आपको एक निष्पक्ष विचार देना चाहिए कि मशीन सीखने के बारे में क्या है.

मशीन लर्निंग जॉब्स का उदय

एनालिटिक्स इंडिया पत्रिका पता चला है कि 2017 में, डेटा साइंस और मशीन लर्निंग स्पेस में लगभग 78,000 नौकरियां भारत में खाली पड़ी थीं। इन नंबरों से पता चलता है कि एनालिटिक्स समुदाय में एमएल इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट दोनों ही जॉब रोल ज्यादा डिमांड में हैं.

लिंक्डइन ने भी इस बढ़ती मांग के संबंध में एक दिलचस्प अध्ययन किया। मशीन लर्निंग इंजीनियर्स, डेटा साइंटिस्ट्स, और बिग डेटा इंजीनियर्स लिंक्डइन पर शीर्ष उभरती नौकरियों के बीच रैंक करते हैं। 2012 के बाद से, यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स के अनुसार, डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाओं में 650% की वृद्धि हुई है और यह अनुमान लगाया गया है कि 2026 तक 11.5 मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग पद होंगे।.

यहाँ उनके शोध से कुछ महत्वपूर्ण बिंदु हैं.

ध्यान दें: अध्ययन 2017 में किया गया था.

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

नौकरियों के विकास की दर की गणना करते समय, उन्हें पता चला:

  • 5 साल पहले की तुलना में आज 9.8 गुना अधिक मशीन लर्निंग इंजीनियर काम कर रहे हैं.
  • पांच साल पहले की तुलना में 6.5 गुना अधिक डेटा वैज्ञानिक हैं, और 5.5 गुना अधिक बिग डेटा डेवलपर्स हैं.

अध्ययन से यह भी पता चलता है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उन पेशेवरों के लिए एक सामान्य शुरुआती बिंदु है जो अंततः मशीन लर्निंग और बिग डेटा में आते हैं.

शीर्ष पाँच उच्चतम विकास कार्य ठेठ कैरियर मार्ग नीचे दिखाए गए हैं:

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

क्या मशीन बनाना इंजीनियरिंग लर्निंग इतना लोकप्रिय है?

निम्नलिखित ग्राफ, लोकप्रिय ऑनलाइन जॉब पोर्टल, वास्तव में, मशीन लर्निंग / कृत्रिम बुद्धिमत्ता नौकरियों की मांग में वृद्धि को दर्शाता है.

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

तो, इस वृद्धि के पीछे रहस्य क्या है? इतने कम समय के भीतर मशीन लर्निंग जॉब्स को इतनी लोकप्रियता क्यों मिली है?

ठीक है, क्योंकि कई शीर्ष कंपनियां अपने सिस्टम में ML और AI को शामिल कर रही हैं! वास्तव में यह उतना आसान है। के रूप में अधिक से अधिक कंपनियों को इस स्थान में लाने के लिए लग रही है, वे और अधिक मशीन भाषा विशेषज्ञों को निवेश करने और अपनी प्रतियोगिता के सामने खुद को रखने के लिए निवेश करना चाह रहे हैं। इस लेख के अनुसार फोर्ब्स, मशीन सीखने के पेटेंट की संख्या 2013 और 2017 के बीच 34% सीएजीआर की दर से बढ़ी.

इस दिन और उम्र में मशीन सीखने के महत्व को आगे बढ़ाने के लिए, यहां आपके लिए एक और छोटा सा तथ्य है। इनमें से अधिकांश पेटेंट आईबीएम, फेसबुक, माइक्रोसॉफ्ट, लिंक्डइन, इंटेल आदि जैसी कंपनियों से आए हैं.

ठीक है, तो हमने अब तक क्या सीखा है?

  • मशीन लर्निंग और एआई-आधारित नौकरियां बढ़ रही हैं.
  • मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का अध्ययन है जो हमारी मशीनों को सीखने और होशियार होने में मदद करता है.
  • दुनिया की शीर्ष कंपनियों में से कुछ सक्रिय रूप से इस क्षेत्र में विशेषज्ञों को नियुक्त करना चाहते हैं ताकि वहां प्रतिस्पर्धा बढ़ सके

तो, अगला सवाल यह है कि इस क्षेत्र में विशेषज्ञ बनने के लिए हमें किन कौशल की आवश्यकता है? ठीक है, एक नज़र डालते हैं.

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

# 1 प्रोग्रामिंग बुनियादी बातों

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

कंप्यूटर विज्ञान और प्रोग्रामिंग फंडामेंटल्स मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए बिल्कुल आवश्यक हैं। डेटा संरचनाओं, एल्गोरिदम, कम्प्यूटेबिलिटी, जटिलता और वास्तुकला में कुछ हद तक दक्षता होना बेहद जरूरी है। पाँच भाषाएँ पसंद के पायथन, आर, जावास्क्रिप्ट, जावा और सी हैं++.

  • यदि मशीन सीखने में आपकी विशेषज्ञता भावना विश्लेषण के आसपास है, तो आपको पायथन और आर को प्राथमिकता देनी चाहिए.
  • यदि आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में रुचि रखते हैं तो आप विशाल पुस्तकालय का उपयोग कर सकते हैं पायथन को उच्च प्रदर्शन वाले एल्गोरिदम बनाने की पेशकश करनी है
  • यदि नेटवर्क सुरक्षा, धोखाधड़ी का पता लगाना आपकी रुचि का क्षेत्र है तो आपको संभवतः जावा में देखना चाहिए
  • C / C ++ का उपयोग आमतौर पर AI को गेम और रोबोट लोकोमोटिव में शामिल करने के लिए किया जाता है क्योंकि वे ऐसे क्षेत्र हैं जहां नियंत्रण, प्रदर्शन और दक्षता का एक उच्च स्तर की आवश्यकता होती है
  • जैव सूचना विज्ञान और बायोइंजीनियरिंग जैसे क्षेत्रों में आर को प्राथमिकता दी जाती है
  • डेवलपर्स जो डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए नए हैं, वे जावास्क्रिप्ट और जावा को प्राथमिकता देते हैं.

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

छवि क्रेडिट: डेवलपर अर्थशास्त्र

आप जानने के लिए हमारे गाइड पढ़ सकते हैं अजगर तथा जावास्क्रिप्ट.

# 2 गणित

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

गणित और विशेष रूप से संभावना और सांख्यिकी, मशीन सीखने का एक अनिवार्य दल है। मशीन लर्निंग की पूरी समझ हासिल करना आपके लिए बेहद जरूरी है। मशीन लर्निंग के दिल और आत्मा में प्रायिकता (सशर्त संभावना, बेयस रूल, लाइक, इंडिपेंडेंस, इत्यादि) और उससे प्राप्त तकनीक (बेयस नेट्स, मार्कोव डिसीजन प्रोसेस्स, हिडन मार्कोव मॉडल्स, आदि) का एक औपचारिक लक्षण वर्णन निहित है।.

संभाव्यता और आँकड़ों की समझ आपकी मशीन को उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में अनिश्चितता से निपटने देगी। आपको यह जानने की जरूरत है कि पर्यावरण में बदलाव के आधार पर किस उद्देश्य और किस तरह से संशोधन किए जा सकते हैं। उस संबंध में संभावना बहुत उपयोगी हो सकती है। दूसरी ओर, आँकड़े आपको अवलोकन डेटा से एक मजबूत मॉडल के कुशल निर्माण के लिए आवश्यक उपाय, वितरण और विश्लेषण के तरीके प्रदान करेंगे.

# 3 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

यह बिना कहे चला जाता है कि आपको मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में पारंगत होने की आवश्यकता है, मशीन लर्निंग में पारंगत होने के लिए। आपको यह समझने की जरूरत है कि रेखीय प्रतिगमन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन, एसवीएम, ग्रेडिएंट डिसेंट, द्विघात प्रोग्रामिंग आदि कैसे हैं, हालांकि, बस यह जानना कि उन एल्गोरिदम पर्याप्त नहीं हैं, आपको यह भी पता होना चाहिए कि क्या लागू करना है। प्रत्येक दृष्टिकोण के अपने फायदे और नुकसान हैं और आपको पता होना चाहिए कि ट्रिपिंग के बिना एल्गोरिदम को कैसे नेविगेट करना है। आप अभ्यास के माध्यम से ही इस वृत्ति को विकसित कर सकते हैं.

# 4 डेटा मॉडलिंग

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

डेटा मॉडलिंग और सिस्टम डिज़ाइन अगला कौशल है जिसे आपको मास्टर करने की आवश्यकता है। के अनुसार विकिपीडिया,

“डेटा मॉडलिंग एक प्रक्रिया है जिसका उपयोग संगठनों में संबंधित सूचना प्रणालियों के दायरे में व्यावसायिक प्रक्रियाओं का समर्थन करने के लिए आवश्यक डेटा आवश्यकताओं को परिभाषित और विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। इसलिए, डेटा मॉडलिंग की प्रक्रिया में व्यावसायिक हितधारकों के साथ-साथ सूचना प्रणाली के संभावित उपयोगकर्ताओं के साथ मिलकर काम करने वाले पेशेवर डेटा मॉडलर्स शामिल हैं। ”

बस इसे लगाने के लिए, डेटा मॉडलिंग आपके मशीन को किसी दिए गए डेटासेट की अंतर्निहित संरचना का आकलन करने में मदद करेगा, जिसमें पहले के अनदेखे उदाहरणों के उपयोगी पैटर्न और / या गुणों की भविष्यवाणी करने के लक्ष्य के साथ होगा।.

डेटा मॉडलिंग का उपयोग डेटा को मानक, सुसंगत, अनुमानित तरीके से मॉडल करने के लिए किया जाता है ताकि इसे संसाधन के रूप में प्रबंधित किया जा सके। किसी भी तरह की परियोजना, जैसे मशीन लर्निंग, जिसके लिए डेटा विश्लेषण के एक मानक साधन की आवश्यकता होती है:

  • व्यवसाय विश्लेषकों, प्रोग्रामर, परीक्षकों, मैनुअल लेखकों, आईटी पैकेज चयनकर्ताओं, इंजीनियरों, प्रबंधकों, संबंधित संगठनों और ग्राहकों की सहायता करें ताकि यह समझ सकें कि संगठन की अवधारणाएं कैसे काम करती हैं और वे एक दूसरे से कैसे जुड़ती हैं.
  • संसाधन के रूप में डेटा प्रबंधित करें
  • विभिन्न सूचना प्रणालियों का एकीकरण करें
  • डिजाइन डेटाबेस

आकलन प्रक्रिया लगातार जांचने में मदद करती है कि एक मॉडल कितना अच्छा है और इसे आगे सुधारने के लिए सभी को क्या करने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आवेदन में इन प्रक्रियाओं को समझना महत्वपूर्ण है.

# 5 सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग

जब सब कहा और किया जाता है, तो मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में आपके सभी काम का अंतिम आउटपुट सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा तैयार करना है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक व्यवस्थित पद्धति में सॉफ्टवेयर के विकास के लिए इंजीनियरिंग का अनुप्रयोग है। श्रम सांख्यिकी ब्यूरो इस तरह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग को परिभाषित करता है,

“सॉफ्टवेयर के डिजाइन, कार्यान्वयन, परीक्षण और प्रलेखन के लिए वैज्ञानिक और तकनीकी ज्ञान, विधियों और अनुभव का व्यवस्थित अनुप्रयोग।”

मशीन लर्निंग मॉडल बनाते समय, आपको यह समझना होगा कि विभिन्न घटक कैसे काम करते हैं और एक दूसरे के साथ संवाद करते हैं। यही कारण है कि आपको पता होना चाहिए कि अनावश्यक ओवरलैप से बचने के लिए सभी को क्या करना चाहिए और सिस्टम में डेटा की मात्रा बढ़ने पर अपने एल्गोरिदम को स्केल देना चाहिए.

बोनस: जानें सीखें

मशीन सीखने के लिए 5 कौशल की आवश्यकता

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से बढ़ते क्षेत्र हैं। हर एक दिन एक नई खोज या उपयोग-मामला होता है, जिसमें उद्योग की क्षमता बाधित होती है। आपको अधिक से अधिक ज्ञान प्राप्त करने के लिए लगातार पढ़ना और सीखना जारी रखना चाहिए। यही एकमात्र तरीका है कि आप यह सुनिश्चित करेंगे कि आपके कौशल पुराने नहीं हो रहे हैं.

निष्कर्ष: मशीन लर्निंग जॉब्स

तो ये कौशल हैं जिन्हें आपको शीर्ष मशीन सीखने की नौकरियों की आवश्यकता होगी। मशीन सीखने की नौकरियों की मांग में वृद्धि के साथ, आपको एक विशेषज्ञ के रूप में खुद को स्थिति में लाने के लिए अपनी शक्ति में सब कुछ करने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग कुछ ऐसी तकनीक नहीं है जो “अपने रास्ते पर” है। यह पहले से ही यहां है और कंपनियों ने अपने दैनिक कार्यों को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग शुरू कर दिया है। प्रतिभा की भारी कमी के साथ, अब आपके लिए शुरुआत करने का सबसे अच्छा समय संभव है

Mike Owergreen Administrator
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