Карьерный совет
3 популярных области, которые вы должны знать, чтобы добиться успеха в своей карьере в области науки о данных
Наиболее многообещающая область в области искусственного интеллекта
Наука о данных - это большая область со значительным количеством возможностей. Большое количество людей движется в сторону науки о данных из-за огромного спроса на специалистов по данным. Но когда они начинают свой путь в области науки о данных, они застревают из-за кривой обучения и разнообразия вариантов использования в этой области.
В области науки о данных есть много областей, в которых мы используем различные подходы к машинному обучению и глубокому обучению, чтобы получить максимальную отдачу от данных. И действительно, мы не можем превзойти наши знания во всех областях.
Нам нужно выбрать конкретную область, основанную на наших интересах, и продолжить работу в том же месте, чтобы получить лучшие возможности для карьерного роста. В настоящее время во всех отраслях есть отдельные команды, основанные на разных областях науки о данных. И когда они нанимают кого-то, они нанимают соответственно.
Если вы думаете о карьере во всех областях, это многообещающе. Но с точки зрения карьеры вы должны хорошо разбираться в одной из сфер. Потому что все эти области имеют разные типы сценариев использования, и эти сценарии использования следуют различным методам и разному мышлению. Вот почему рекомендуется иметь команду в одной области и обладать знаниями во всех областях, чтобы иметь больше возможностей.
В этой статье мы лучше рассмотрим три популярные области науки о данных, в которых есть огромные возможности преуспеть в вашей карьере.
Аналитика и прогнозное моделирование
В поле мы играем с числами. Мы пытаемся предсказать будущие потребности, цену продажи, стоимость или что-то еще. Обычно мы тратим время на очистку данных, построение прогнозных моделей, проверку ваших моделей, пробу различных методов моделирования и получение результатов.
И после получения прогнозных результатов нам необходимо показать их пользователям с помощью графиков и информационных панелей. Затем проверьте, присутствует ли в модели какой-либо дрейф данных или дрейф концепций. И, наконец, разверните его для использования конечными пользователями.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение имеет множество вариантов использования. Все, что видят человеческие глаза, мы можем использовать компьютерное зрение. Работает, если есть человеческий глаз, но с использованием камер видеонаблюдения.
В этой области наша задача обрабатывать кадры данных изображения, поступающие из видеоданных, а затем обучать нашу модель в соответствии с различными сценариями использования, такими как спутниковые данные, запись трафика в реальном времени, обнаружение и отслеживание любой активности или проверка на наличие аномалий, таких как кража, паршивая деятельность. Это поле очень интересно.
Наиболее известными подходами в этой области являются сверточная нейронная сеть, открытое резюме, обнаружение объектов и обнаружение аномалий.
Обработка и понимание естественного языка
В этой сфере мы в основном работаем с чат-ботами. Основная цель здесь - понять, что кто-то просит, и дать качественный ответ на задаваемый вопрос.
Главное - понимание поставленного вопроса. И для этого мы пробуем разные подходы к машинному обучению и глубокому обучению.
Наиболее известные подходы в этой области - TF-IDF, Word2Vec, BERT и Transformers.
Это все для этой статьи. Мы рассмотрели некоторые наиболее популярные области ИИ, с которыми можно работать. Сообщите мне в комментариях, какая ваша любимая область в искусственном интеллекте.
