Top 5 specialiseringer inden for maskinel indlæring for fagfolk inden for teknologi i 2023

Med den hurtige vækst i kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML) har tekniske fagfolk et stigende antal områder, de kan specialisere sig i for at tage deres karriere til det næste niveau.

Her er de 5 bedste Machine Learning-specialiseringer for tech-fagfolk i 2023.

1. Computer Vision

Computer Vision fokuserer på at lære maskiner at forstå og fortolke visuel information fra billeder eller videoer.

Det involverer opgaver som objektgenkendelse, billedklassificering, billedsegmentering og objektsporing.

Med stigningen i autonome køretøjer, augmented reality og ansigtsgenkendelsessystemer er computersyn i høj efterspørgsel.

For at specialisere dig i Computer Vision skal du have en stærk baggrund inden for Programmering, maskinlæring og dyb læring.

2. Behandling af naturligt sprog (NLP)

NLP gør det muligt for maskiner at forstå og behandle menneskeligt sprog. Det omfatter opgaver som synspunktsanalyse, maskinoversættelse, genkendelse af navngivne objekter og besvarelse af spørgsmål.

NLP er afgørende for applikationer som chatbots, stemmeassistenter, sprogoversættelsestjenester og tekstanalyse og er meget efterspurgt.

For at blive NLP-professionel har du normalt brug for en grad i datalogi, fremragende programmeringsevner og en solid forståelse af lingvistik og sprogstrukturer.

3. Styrkelse af læring (RL)

Et underfelt af ML, Reinforcement Learning fokuserer på at træne agenter til at træffe sekventielle beslutninger i et miljø for at maksimere belønninger. Det bruges i applikationer som robotik, spil, autonome systemer og anbefalingssystemer.

Reinforcement Learning giver maskiner mulighed for at lære af forsøg og fejl og træffe optimale beslutninger i komplekse og dynamiske miljøer.

For at specialisere sig i RL har du brug for en dyb forståelse af RL-algoritmer og teknikker såsom værdibaserede metoder (f.eks. Q-learning), politikbaserede metoder (f.eks. Politikgradienter) og modelbaserede metoder samt en stærk baggrund i matematik.

4. Generative kontradiktoriske netværk (GAN'er)

GAN'er er en klasse af deep learning-modeller, der består af en generator og et diskriminatornetværk. Generatoren opretter nye dataforekomster, såsom billeder eller tekst, mens diskriminatoren evaluerer deres ægthed.

GAN'er har haft succes med at generere realistiske billeder, skabe syntetiske data og forbedre databeskyttelsen.

For at specialisere dig i GAN'er skal du være dygtig i Deep Learning and Programming (Python) viden om Computer Vision eller Natural Language Processing og have praktisk erfaring med at arbejde med GAN'er gennem akademisk forskning, praktikophold eller personlige projekter.

5. Forklarlig AI (XAI)

XAI er et voksende felt inden for maskinindlæring og sigter mod at gøre ML-modeller og deres beslutninger fortolkelige og gennemsigtige. XAI-teknikker hjælper med at skabe pålidelige og forklarlige modeller, der muliggør bedre beslutningstagning og undgår bias eller diskrimination.

Bortset fra en solid viden om maskinindlæring og programmering skal du for at blive XAI-professionel forstå forskellige forklarlighedsteknikker såsom post-hoc forklarlighedsmetoder (f.eks. Funktionsbetydning, lokale surrogatmodeller), modelagnostiske tilgange (f.eks. LIME, SHAP) og iboende fortolkelige modeller (f.eks. Beslutningstræer, lineære modeller).

En grundlæggende forståelse af psykologi, menneskelig kognition, menneske-computer interaktion og etik er også værdifuld.

Interesseret?

Her er vores mest populære Machine Learning kurser.

Er du klar til Machine Learning?

I de sidste 12 år i træk er vi blevet anerkendt som en af de 20 bedste it-uddannelsesvirksomheder i verden. Uanset om du er professionel eller lige er startet, har vi et kursus til dig samt IT-lærlingeuddannelser og Skills Bootcamps. Måske er en af dem det rigtige for dig?