Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง) ไม่ใช่คำศัพท์ที่ทันสมัย แต่เป็นชีวิตจริงในยุคของเราและเกิดอาชีพพิเศษมากมายในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิ่งเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยีที่ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับองค์กรขนาดกลางและขนาดย่อม และตอนนี้ได้กลายเป็นเทคโนโลยีกระแสหลักแล้ว เนื่องจากคลาวด์สาธารณะคือทางเลือกอาชีพที่ดีที่สุดในการเรียนรู้
ในปัจจุบัน แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งสูงสุด ได้ช่วยทำให้ AI และไมด้าลิสซิ่ง และทำให้แต่ละแพลตฟอร์มเข้าถึงได้ง่ายและราคาไม่แพง ทุกแพลตฟอร์มคลาวด์ขนาดใหญ่และขนาดเล็กกำลังปรับโฉม AI และไมด้าลิสซิ่ง เพื่อสร้างผู้ให้บริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่สามารถใช้เทคโนโลยีที่ก่อกวนเหล่านี้ทั่วทั้งองค์กร
ในบรรดาบริการทั้งหมดที่ให้บริการโดยคลาวด์ แพลตฟอร์มไมด้าลิสซิ่ง เป็นหนึ่งในบริการที่เติบโตเร็วที่สุด สาเหตุหลักมาจากความยืดหยุ่น เมื่อมีการแนะนำในทางตรงกันข้ามกับบริการบนคลาวด์อื่นๆ แพลตฟอร์มไมด้าลิสซิ่ง คลาวด์จะถูกนำเสนอผ่านโมเดล การส่งมอบที่หลากหลาย รวมถึงการประมวลผลทางปัญญา การประมวลผลด้วย GPU การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติและการจัดการโมเดลไมด้าลิสซิ่ง และการเลือกอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง
เนื่องจากบริษัทต่างๆ ในทุกสาขาอาชีพใช้ ML มากขึ้นเรื่อยๆ สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มโอกาส ในการจ้างงานในสาขานี้ จากรายงานประจำปี 2019 งานที่ดีที่สุดของอเมริกา วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นงานที่มีอันดับสูงสุด โดยมีการปรับปรุง 344 เปอร์เซ็นต์ และเงินเดือนพื้นฐานเฉลี่ย 1,146,085 บาทต่อปี เนื่องจากระบบคลาวด์ได้กลายเป็นจุดหมายปลายทางที่สำคัญสำหรับโครงการและบริการบนไมด้าลิสซิ่ง อาชีพระบบคลาวด์ก็กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเช่นกัน
แม้แต่ในอินเดีย งานนี้อาจเป็นหนึ่งในงาน ที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุด สำหรับน้องใหม่ คาดว่าภายในปี 2564 รายได้รวมของผู้ให้บริการคลาวด์คอมพิวติ้งจะเกิน 3 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐ ทางเลือกอาชีพของแมชชีนเลิร์นนิ่ง ในคลาวด์คอมพิวติ้ง เป็นเทรนด์ใหม่ในอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นผลมาจากการรวมศักยภาพและความสามารถของแต่ละแมชชีนเลิร์นนิ่งเข้ากับคลาวด์คอมพิวติ้ง
Machine Learning (แมชชีนเลิร์นนิ่ง) และโปรไฟล์งานบนคลาวด์
1. วิศวกรการเรียนรู้ โปรไฟล์งานของวิศวกรไมด้าลิสซิ่ง อาจเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่ต้องการมากที่สุดในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องมีหน้าที่หลักในการออกแบบ และใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง โดยใช้ภาษาโปรแกรมและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง จากนั้นอัลกอริธึมไมด้าลิสซิ่งเหล่านี้ จะใช้ในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อแยกและค้นหารูปแบบที่สำคัญ จากชุดข้อมูลเหล่านี้
2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ใช้ระบบคลาวด์ในกองข้อมูลขนาดใหญ่ที่เพิ่มขึ้น ระบบคลาวด์ได้กลายเป็นปลายทางที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูล ดังนั้นการเข้าใจความสามารถของระบบคลาวด์ จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยทั่วไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องใช้แพลตฟอร์มคลาวด์ เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เครื่องมือวิเคราะห์และภาษาโปรแกรม
3. วิศวกรข้อมูล วิศวกรข้อมูลพัฒนาและเก็บรักษาสถาปัตยกรรมข้อมูลที่สำคัญ ตลอดจนฐานข้อมูลและระบบประมวลผลขนาดใหญ่ ภายในองค์กรวิศวกรข้อมูลมักจะจัดการกับข้อมูลดิบที่ไม่ได้รับการยืนยัน หรือไม่ได้รับการยืนยัน ดังนั้นจึงอาจมีข้อผิดพลาดของมนุษย์หรือเครื่องจักร พวกเขาใช้เครื่องมือและภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เพื่อปรับปรุงคุณภาพข้อมูลประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือ
4. วิศวกร DevOps เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอที ที่เชี่ยวชาญในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ พวกเขาทำงานอย่างดีกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ และทีมปฏิบัติการเพื่อจัดการและควบคุมการปล่อยโค้ด วิศวกรมักจะมีความเข้าใจที่ดี เกี่ยวกับเครื่องมืออัตโนมัติที่จำเป็นในการสร้างไปป์ไลน์ดิจิทัล พวกเขาปรับใช้การอัปเดตผลิตภัณฑ์ ระบุปัญหาในการผลิตและใช้การผสานรวมที่จำเป็น เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า
5. วิศวกรซอฟต์แวร์ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ แมชชีนเลิร์นนิ่งนักพัฒนาซอฟต์แวร์ มีหน้าที่หลักในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่อาจแก้ปัญหาทางธุรกิจและความท้าทาย นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือ ML ต่างๆ ผ่าน SLDC เพื่อวิเคราะห์ความต้องการของผู้ซื้อและออกแบบและพัฒนาซอฟต์แวร์ตามนั้น พวกเขาต้องทำงานเป็นประจำเพื่อระบุปัญหา แก้ไขปัญหา และใช้เครื่องมือ ML และอัลกอริธึมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง เพื่อค้นหาโอกาสใหม่ๆ ในการปรับปรุง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงระบบและคุณภาพของผลิตภัณฑ์
บทความอื่นๆ ที่น่าสนใจ โรคตับแข็ง ภาวะแทรกซ้อนของผู้ป่วย อาการและวิธีการรักษา
