Topp 5 specialiseringar inom maskininlärning för tekniska proffs 2023

Med den snabba tillväxten av Artificial Intelligence (AI) och Machine learning (ML) har tekniska proffs ett ökande antal områden som de kan specialisera sig på för att ta sin karriär till nästa nivå.

Här är de 5 bästa specialiseringarna inom maskininlärning för tekniska proffs 2023.

1. Computer Vision

Visuellt innehåll fokuserar på att lära maskiner att förstå och tolka visuell information från bilder eller videor.

Det handlar om uppgifter som objektigenkänning, bildklassificering, bildsegmentering och objektspårning.

Med ökningen av autonoma fordon, förstärkt verklighet och ansiktsigenkänningssystem är datorsyn mycket efterfrågad.

För att specialisera sig på datorseende behöver du en stark bakgrund inom Programming, Machine Learning, och Deep Learning.

2. Natural Language Processing (NLP)

NLP gör det möjligt för maskiner att förstå och bearbeta mänskligt språk. Den innehåller uppgifter som attitydanalys, maskinöversättning, igenkänning av namngiven entitet och frågesvar.

NLP är avgörande för applikationer som chatbots, röstassistenter, språköversättningstjänster och textanalys och är mycket efterfrågad.

För att bli NLP-professionell behöver du normalt en examen i datavetenskap, utmärkta programmeringskunskaper och en gedigen förståelse för lingvistik och språkstrukturer.

3. Reinforcement Learning (RL)

Ett delfält av ML, Reinforcement Learning fokuserar på att träna agenter för att fatta sekventiella beslut i en miljö för att maximera belöningarna. Den används i applikationer som robotik, spel, autonoma system och rekommendationssystem.

Reinforcement Learning gör det möjligt för maskiner att lära sig av försök och misstag och fatta optimala beslut i komplexa och dynamiska miljöer.

För att specialisera dig på RL behöver du en djup förståelse för RL-algoritmer och tekniker som värdebaserade metoder (t.ex. Q-learning), policybaserade metoder (t.ex. policygradienter) och modellbaserade metoder, samt en stark bakgrund i matematik.

4. Generative Adversarial Networks (GANs)

GAN är en klass av djupinlärningsmodeller som består av en generator och ett diskriminatornätverk. Generatorn skapar nya datainstanser, till exempel bilder eller text, medan diskriminatorn utvärderar deras äkthet.

GAN har lyckats generera realistiska bilder, skapa syntetiska data och förbättra datasekretessen.

För att specialisera dig på GAN måste du vara skicklig i Deep Learning and Programming (Python) kunskap om datorsyn eller naturlig språkbehandling och ha praktisk erfarenhet av att arbeta med GAN genom akademisk forskning, praktikplatser eller personliga projekt.

5. Explainable AI (XAI)

XAI är ett framväxande område inom maskininlärning och syftar till att göra ML-modeller och deras beslut tolkningsbara och transparenta. XAI-tekniker hjälper till att skapa pålitliga och förklarbara modeller, vilket möjliggör bättre beslutsfattande och undviker fördomar eller diskriminering.

Bortsett från en gedigen kunskap om Machine Learning och Programming, för att bli ett XAI-proffs, måste du förstå olika förklarbarhetstekniker som post-hoc-förklarbarhetsmetoder (t.ex. funktionsbetydelse, lokala surrogatmodeller), modellagnostiska tillvägagångssätt (t.ex. LIME, SHAP) och inneboende tolkningsbara modeller (t.ex. beslutsträd , linjära modeller).

En grundläggande förståelse för psykologi, mänsklig kognition, människa-datorinteraktion och etik är också värdefull.

Intresserad?

Här är våra mest populära maskininlärningskurser.

Är du redo för Machine Learning?

De senaste 12 åren har vi utsetts till ett a De senaste 12 åren har vi utsetts till ett av de 20 IT Training Companies in the World. Oavsett om du är proffs eller precis har börjat, har vi en kurs för dig, liksom IT Apprenticeships och Skills Bootcamps. Kanske är en av dem rätt för dig?