В современном мире специалисты в области машинного обучения востребованы, поскольку организации стремятся использовать его возможности для улучшения аналитики и автоматизации процессов. Мы рассмотрим путь становления ученого в области машинного обучения.
Специалисты в области машинного обучения востребованы на современном рынке труда. Это связано с тем, что организации стремятся использовать возможности машинного обучения для улучшения аналитики и автоматизации процессов. Спрос на технологии машинного обучения продолжает расти, и их потенциальные применения охватывают самые разные отрасли: финансовые услуги, здравоохранение, розничную торговлю и многие другие.
Ученые в области машинного обучения выполняют многие из тех же функций, что и ученые в области анализа данных, включая анализ данных и построение моделей. Однако ученые в области машинного обучения фокусируются на исследовании сложных алгоритмов и создании моделей, которые затем используются инженерами машинного обучения для создания продуктов.
Чтобы понять, что нужно для того, чтобы стать ученым в области машинного обучения, мы поговорили с Эми Стайер, главным ученым по машинному обучению в компании Gretel.ai. Эми получила степень бакалавра в области компьютерных наук в Университете Калифорнии в Санта-Барбаре, а затем продолжила свое образование и получила доктора философии по компьютерным наукам в Университете Калифорнии в Сан-Диего (UCSD) с акцентом на искусственный интеллект и машинное обучение.
Страсть Эми к науке о данных и, в частности, к мощи и потенциалу данных стала основой ее карьеры. «Наука о данных всегда была очень быстро развивающейся областью, и чтобы оставаться хорошим специалистом, требуется постоянное обучение», - говорит она. «Моя страсть к этой области заставляет меня постоянно учиться и экспериментировать».
