మెషీన్ లెర్నింగ్

అల్గారిథమ్స్, స్టాటిస్టికల్ మోడళ్ల శాస్త్రీయ అధ్యయనమే మెషీన్ లెర్నింగ్ (ఎంఎల్). దీన్ని కృత్రిమ మేధ (ఏఐ)కు ఉప విభాగంగా చెప్పొచ్చు. ప్రతిదానికీ ప్రోగ్రామింగ్ చేయాల్సిన అవసరంలేకుండా.. కంప్యూటర్లు అంతకుముందు నిక్షిప్తమైన డేటా ఆధారంగా వాటంతటవే నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడమే మెషీన్ లెర్నింగ్. డేటాసైన్స్, డేటా మేనేజ్‌మెంట్, డేటా అనలిటిక్స్ సమ్మిళితంగా మెిషీన్ లెర్నింగ్ కార్యకలాపాలు ఉంటాయి.

నైపుణ్యాలు: మెషీన్ లెర్నింగ్ కెరీర్ దిశగా వెళ్లాలనుకునేవారు కంప్యూటర్ బేసిక్స్, ప్రోగ్రామింగ్ స్కిల్స్, కంప్యూటర్ హార్డ్‌వేర్ నైపుణ్యాలు పెంపొందించుకోవాలి. మ్యాథమెటికల్ స్కిల్స్, కంప్యుటేషనల్ స్కిల్స్, డేటా మోడలింగ్, సాఫ్ట్‌వేర్ డిజైన్, డెవలప్‌మెంట్ తదితర అంశాల బేసిక్స్‌పై పట్టుసాధిస్తే మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్స్, కోడింగ్, ప్రోగ్రామింగ్ పరంగా మరింత మెరుగ్గా రాణించే అవకాశం ఉంటుంది.
ఎంఎల్ ఔత్సాహికులు పైథాన్, జావా, స్కాలా, సీ++, జావాస్క్రిప్ట్ నైపుణ్యాలపైనా దృష్టిసారించాల్సి ఉంటుంది.
కోర్సులు: ఐబీఎం, సిస్కో, అమెజాన్, ఇంటెల్, మైక్రోసాఫ్ట్ వంటి ప్రముఖ సంస్థలు మెిషీన్ లెర్నింగ్‌లో సర్టిఫికేషన్ కోర్సులు అందిస్తున్నాయి. మెషీన్ లెర్నింగ్‌కు పెరుగుతున్న ప్రాధాన్యాన్ని దృష్టిలో పెట్టుకుని.. ఇప్పుడు పలు ప్రముఖ ఇన్‌స్టిట్యూట్‌లు ఎంటెక్ స్థాయిలో ఏఐ/ఎంఎల్ స్పెషలైజేషన్ కోర్సులను అందుబాటులో ఉంచుతున్నాయి. బీటెక్ సీఎస్‌ఈ/ఐటీ ఉత్తీర్ణులు ఈ కోర్సులకు అర్హులు.

జాబ్ ప్రొఫైల్స్:

మెషీన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్.
డేటా ఆర్కిటెక్ట్.
డేటా సైంటిస్ట్.
డేటా మైనింగ్ స్పెషలిస్ట్.
క్లౌడ్ ఆర్కిటెక్ట్.
సైబర్ సెక్యూరిటీ అనలిస్ట్ తదితర.

The technological marvels of mass data collection and artificial intelligence are thanks to data scientists and machine learning engineers. While data scientists often work to make companies and other organizations more successful or to solve problems, machine learning engineers create programs that think for themselves.

Responsibilities of Data Scientists vs. Machine Learning Engineers:-

Data scientists and machine learning engineers both use large sets of data to make improvements in organizations or to make changes in the way a computer thinks. Data scientists are more involved in gathering, storing, and interpreting information. Machine learning engineers focus on making technological goods for consumers and companies. Though both learn how to write computer code, they develop different software using this computer language.

Data Scientists:-

When a company or organization has an issue or question they need to solve by gathering data, they hire a data scientist. These professionals meet with the stakeholders and leaders of the study to learn the economic, efficiency, or customer goals. Using this information, data scientists develop computer programs using Java and other computer languages. Software providing complex algorithms is able to help these business-savvy techs find patterns in large sets of data. This data is then used to learn more about viewership, customer engagement, sales, workflow, and other issues.

Job responsibilities of a data scientist include:-

Removing errors from data sets to avoid skewed results
Looking for only the pertinent numbers
Analyzing the data using statistical methods and writing a report the stakeholders can use to inform changes
Creating graphs, charts, and other visual displays of the data

Machine Learning Engineers:-

Machine learning engineers develop programs that control robots and computers. Extensive research on machine learning applications and the ways these can innovate production and other industries allows these professionals to understand how machines can benefit our world. The algorithms they create allow a machine to find patterns in its own programming data, teaching it to understand commands and even think for itself. The artificial intelligence seen in automatic vacuums and self-driving cars is the ‘thought children’ of these engineers.

Job responsibilities of a machine learning engineer include:-

Researching new technologies and implementing them in machine learning programs
Finding the best design and hardware to use when building the robot or computer
Developing tangible prototypes to show stakeholders
Putting the machines through various tests to ensure they function as planned.

Category: మెషీన్ లెర్నింగ్