মেশিন শিক্ষার জরুরী ক্ষেত্রের চাকরি

লিংকডইন ২017 এর শীর্ষস্থানে ইউএস ইমার্জিং জবস রিপোর্ট মেশিন লার্নিং ফিল্ডে দুটি পেশা ছিল: মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটা সায়েন্টিস্ট। ২01২ থেকে ২017 সাল পর্যন্ত মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারদের কর্মসংস্থান 9.8 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছিল এবং একই পাঁচ বছরের সময়ের মধ্যে তথ্য বিজ্ঞানী চাকরি 6.5 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছিল। যদি প্রবণতা চলতে থাকে তবে এই পেশাগুলিতে কর্মসংস্থানের দৃষ্টিভঙ্গি থাকবে যা অন্যান্য অনেক পেশা অতিক্রম করবে। ভবিষ্যতের সঙ্গে এত উজ্জ্বল, এই ক্ষেত্রে একটি চাকরি আপনার জন্য সঠিক হতে পারে?

মেশিন শিক্ষা কি?

মেশিন লার্নিং (এমএল) ঠিক মত শব্দ কি। এই প্রযুক্তি নির্দিষ্ট কাজ সঞ্চালন মেশিন শিক্ষণ জড়িত। ঐতিহ্যবাহী কোডিংয়ের বিপরীতে যা কম্পিউটারগুলিকে কী করতে হবে তা নির্দেশ করে এমন নির্দেশাবলী সরবরাহ করে, এমএল তাদের এমন তথ্য সরবরাহ করে যা তাদের নিজেদেরকে খুঁজে বের করতে দেয়, যেমন একটি মানুষ বা পশুও করবে। জাদু মত শব্দ, কিন্তু এটা না। এটি কম্পিউটার বিশেষজ্ঞ এবং সম্পর্কিত দক্ষতা সহ অন্যদের সাথে যোগাযোগ জড়িত। এই আইটি পেশাদারগুলি এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করে যা অ্যালগরিদম-সেটগুলির একটি সমস্যা সমাধান করে এমন সেটগুলি তৈরি করে এবং তারপর তাদের ডেটা বড় সেটগুলি ফিড করে যা তাদের এই তথ্য ভিত্তিক পূর্বাভাসগুলি শেখানোর জন্য শিক্ষা দেয়।

মেশিন লার্নিং হল "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উপসেট যা কম্পিউটারগুলিকে এমন কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করে যা তাদের স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা হয়নি।" (ডিকসন, বেন দক্ষতাগুলি যা আপনাকে মেশিন লার্নিং কাজের জন্য জমির প্রয়োজন। এটি ক্যারিয়ার ফাইন্ডার। 18 জানুয়ারী 2017।) বছরের পর বছর ধরে এটি আরও জটিল, আরও বেশি সাধারণ হয়ে উঠেছে। স্টিভেন লেভি, এমন একটি নিবন্ধে যা Google এর মেশিন শিক্ষার অগ্রাধিকার এবং কোম্পানির প্রকৌশলীগুলির পুনঃপ্রতিষ্ঠানের সাথে কথা বলে, লিখেছে, "অনেক বছর ধরে, মেশিন লার্নিংটি বিশেষত্ব হিসাবে বিবেচিত ছিল, সীমিত একটি অভিজাত কয়েক।

সাম্প্রতিক ফলাফলগুলি হ'ল সাম্প্রতিক ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে, "নিউরাল নেট" দ্বারা পরিচালিত মেশিন লার্নিং, যা জৈবিক মস্তিষ্ক পরিচালনা করে এমন অনুকরণকে অনুসরণ করে, মানুষের ক্ষমতার সাথে কম্পিউটারগুলিকে রুপান্তরিত করার সত্য পথ এবং কিছু ক্ষেত্রে সুপার ম্যান "(লেভি, স্টিভেন। গুগল কীভাবে মেশিন লার্নিং হিসাবে নিজেকে প্রস্তুত করছে প্রথম কোম্পানি তারযুক্ত। জুন 22, 2016)।

কিভাবে মেশিন শিখতে হয় "বাস্তব বিশ্বের?" আমাদের বেশিরভাগই এই চিন্তাভাবনাটি ছাড়াই প্রতিদিন এই প্রযুক্তি জুড়ে আসে। যখন আপনি গুগল বা অন্য সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করেন, তখন পৃষ্ঠার শীর্ষে আসা ফলাফলগুলি মেশিন লার্নিংয়ের ফলাফল। আপনার স্মার্টফোনের টেক্সটিং অ্যাপ্লিকেশনের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পাঠ্য এবং পাশাপাশি কখনও কখনও স্বতঃস্ফূর্ত বৈশিষ্ট্যটিও মেশিন লার্নিংয়ের ফল। Netflix এবং Spotify- এ প্রস্তাবিত চলচ্চিত্র এবং গানগুলি কেবলমাত্র এটির দিকে নজর দিলে আমরা এই দ্রুত বর্ধনশীল প্রযুক্তি ব্যবহার করি।

সম্প্রতি, গুগলের জিমেইলে স্মার্ট উত্তর চালু করেছে। একটি বার্তা শেষে, এটি একটি ব্যবহারকারীকে সামগ্রীটির উপর ভিত্তি করে তিনটি সম্ভাব্য উত্তর সহ উপস্থাপন করে। Uber এবং অন্যান্য সংস্থা বর্তমানে স্বয়ং ড্রাইভিং গাড়ির পরীক্ষা করা হয়।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে শিল্প

মেশিন লার্নিং ব্যবহার প্রযুক্তির বিশ্বের অনেক দূরে পৌছায়। এসএএস, একটি বিশ্লেষণাত্মক সফ্টওয়্যার কোম্পানি, রিপোর্ট করে যে অনেক শিল্প এই প্রযুক্তি গ্রহণ করেছে। আর্থিক সেবা শিল্প বিনিয়োগের সুযোগগুলি চিহ্নিত করতে, বিনিয়োগকারীদের কখন ট্রেড করতে দেয় তা জানাতে, কোন ক্লায়েন্টদের উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ প্রোফাইল আছে তা সনাক্ত করতে এবং জালিয়াতি সনাক্ত করতে ML ব্যবহার করে। স্বাস্থ্যসেবা, অ্যালগরিদম অস্বাভাবিকতা বাছাই করে অসুস্থতার নির্ণয় করতে সহায়তা করে।

আপনি কি কখনও এই প্রশ্নটি জিজ্ঞেস করেছেন, "কেন সেই পণ্যটির বিজ্ঞাপন কেন আমি যে ওয়েব পৃষ্ঠাটিতে দেখি তাতে দেখানোর জন্য চিন্তা করছি?" এমএল বিপণন এবং বিক্রয় শিল্প তাদের কেনার এবং অনুসন্ধান ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ভোক্তাদের বিশ্লেষণ করতে পারবেন। পরিবহন শিল্পের এই প্রযুক্তির অভিযোজনগুলি রুটে সম্ভাব্য সমস্যা সনাক্ত করে এবং তাদের আরও কার্যকর করতে সহায়তা করে। এমএল-এর ধন্যবাদ, তেল ও গ্যাস শিল্প নতুন শক্তির উত্স সনাক্ত করতে পারে (মেশিন লার্নিং: ওয়াট ইট ইজ এন্ড কেন ইট ম্যাটারস এসএএস)।

কিভাবে মেশিন লার্নিং কর্মক্ষেত্র পরিবর্তন করা হয়

আমাদের সব কাজ গ্রহণ মেশিন সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী দশক ধরে প্রায় হয়েছে, কিন্তু এমএল অবশেষে যে একটি বাস্তবতা করতে হবে? বিশেষজ্ঞদের এই প্রযুক্তির পূর্বাভাস আছে এবং কর্মক্ষেত্রে পরিবর্তন অবিরত হবে। কিন্তু যতদূর আমাদের সব কাজ দূরে গ্রহণ? বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞরা ঘটবে না মনে হয় না।

যদিও মেশিন লার্নিং সমস্ত পেশায় মানুষের স্থান গ্রহণ করতে পারে না, এটি তাদের সাথে যুক্ত অনেক কাজের কর্তব্য পরিবর্তন করতে পারে। "তথ্যগুলির উপর ভিত্তি করে দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যে কাজগুলি এমএল প্রোগ্রামগুলির জন্য উপযুক্ত, সেগুলি যুক্তিযুক্ত, বিভিন্ন ব্যাকগ্রাউন্ড জ্ঞান বা সাধারণ জ্ঞানের দীর্ঘ শৃঙ্খলে নির্ভর করে না।" বাইসন স্পাইস বলেছেন, কার্নেগী মেলন এ মিডিয়া রিলেশনের পরিচালক। ইউনিভার্সিটির স্কুল অফ কম্পিউটার সায়েন্স (স্পাইস, বায়রন। মেশিন লার্নিং চাকরি পরিবর্তন করবে। কার্নেগী মেলন ইউনিভার্সিটি।

ডিসেম্বর 21, 2017)।

বিজ্ঞান ম্যাগাজিনে, এরিক ব্রেনজলফসন এবং টম মিচেল লিখেছেন, "এমএলগুলির ক্ষমতাগুলির জন্য ঘনিষ্ঠ বিকল্পগুলির জন্য শ্রম চাহিদাগুলি হ্রাসের সম্ভাবনা বেশি, তবে এই সিস্টেমে সম্পূরক কাজগুলির জন্য এটি বৃদ্ধি করার সম্ভাবনা বেশি।" সিস্টেমটি থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে যেখানে এটি একটি টাস্কে মানুষের তুলনায় বেশি ব্যয়বহুল হয়ে যায়, মুনাফা অর্জনকারী উদ্যোক্তা এবং পরিচালকগণ ক্রমশ মানুষের জন্য মেশিনে প্রতিস্থাপন করতে চায়। এটি সমগ্র অর্থনীতিতে প্রভাব ফেলতে পারে, উৎপাদনশীলতাকে বাড়তে পারে, দাম কমিয়ে দিতে পারে, শ্রমের চাহিদা সরিয়ে নেবে, এবং পুনর্গঠন শিল্প (Brynjolfsson, এরিক এবং মিচেল, টম।

কি মেশিন শিক্ষণ করতে পারেন? কর্মক্ষমতা প্রভাব। বিজ্ঞান. ডিসেম্বর ২২, ২017)।

আপনি মেশিন লার্নিং একটি পেশা চান?

কম্পিউটার শিক্ষার ক্ষেত্রে ক্যারিয়ারের কম্পিউটার বিজ্ঞান, পরিসংখ্যান, এবং গণিত দক্ষতা প্রয়োজন। অনেক ক্ষেত্র এই ক্ষেত্রের মধ্যে একটি পটভূমি সঙ্গে আসে। অনেকগুলি কলেজ যা মেশিন লার্নিংয়ের একটি প্রধান প্রস্তাব দেয়, কম্পিউটার বিজ্ঞান, ইলেকট্রিক্যাল এবং কম্পিউটার প্রকৌশল, গণিত এবং পরিসংখ্যান (মেশিন লার্নিংয়ের শীর্ষ 16 টি স্কুল। AdmissionTable.com) সহ একটি পাঠ্যক্রম সহ একটি বহু-শৃঙ্খলাবদ্ধ পদ্ধতি গ্রহণ করে।

ইতিমধ্যে যারা ইনফরমেশন টেকনোলজির শিল্পে জড়িত তাদের জন্য, এমএল-এর কার্যক্রমে স্থানান্তর একটি লীপ নয়। আপনি ইতিমধ্যে আপনার প্রয়োজন দক্ষতা অনেক থাকতে পারে। আপনার নিয়োগকর্তা এমনকি আপনি এই রূপান্তর করতে সাহায্য করতে পারে। স্টিভেন লেভির নিবন্ধ অনুসারে, "বর্তমানে এমএল-তে বিশেষজ্ঞ যারা অনেক লোক নেই তাই গুগল এবং ফেসবুকের মতো সংস্থাগুলি ইঞ্জিনিয়ারদের প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন যাদের দক্ষতাটি ঐতিহ্যবাহী কোডিংয়ে রয়েছে।"

আপনি আইটি পেশাদার হিসাবে উন্নত দক্ষতা অনেক মেশিন শিখতে স্থানান্তর করা হবে, এটি একটি চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। আশা করছি, আপনি আপনার কলেজের পরিসংখ্যান ক্লাসগুলির সময় জাগ্রত থাকবেন কারণ এমএল সেই বিষয়টির পাশাপাশি গণিতের দৃঢ় ধারণার উপর নির্ভর করে। লেভি লিখেছেন যে কোডাররা তাদের সিস্টেমে প্রোগ্রামিংয়ের উপর থাকা মোট নিয়ন্ত্রণ ছেড়ে দিতে ইচ্ছুক।

আপনার প্রযুক্তি নিয়োগকর্তা যদি এমএল রিট্রেনিং প্রদান না করে থাকেন তবে আপনি ভাগ্য থেকে সরে যাচ্ছেন না গুগল এবং ফেসবুক। কলেজ এবং বিশ্ববিদ্যালয়গুলি, পাশাপাশি ওডেমি এবং কোরেসের মতো অনলাইন লার্নিং প্ল্যাটফর্মগুলি ক্লাসের প্রাথমিক শিক্ষার ক্লাসগুলি সরবরাহ করে। এটি পরিসংখ্যান এবং গণিত ক্লাস গ্রহণ করে আপনার দক্ষতা বৃত্তাকার, তবে, অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কাজের শিরোনাম এবং উপার্জন

এই ক্ষেত্রের চাকরি খোঁজার সময় আপনি যে প্রাথমিক চাকরির শিরোনামগুলি জুড়ে দেবেন সেগুলি মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী এবং তথ্য বিজ্ঞানী অন্তর্ভুক্ত।

মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা "একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পের অপারেশন পরিচালনা করে এবং উত্পাদন কোড আনতে প্রয়োজনীয় অবকাঠামো এবং তথ্য পাইপলাইন পরিচালনার জন্য দায়ী।" ডেটা বিজ্ঞানী কোডিং পার্শ্বের পরিবর্তে ডেভেলপমেন্ট অ্যালগরিদমগুলির ডেটা এবং বিশ্লেষণের পাশে রয়েছে। তারা তথ্য সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং প্রস্তুত (ঝাউ, অ্যাডেলিন। "কৃত্রিম গোয়েন্দা চাকরির শিরোনাম: একটি মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার কী?" ফোর্বস 27 নভেম্বর, ২017)।

এই কাজগুলিতে কাজ করে এমন ব্যক্তিদের জমা দেওয়ার উপর ভিত্তি করে, Glassdoor.com জানিয়েছে যে এমএল প্রকৌশলী এবং তথ্য বিজ্ঞানীগণ গড় বেস বেতন $ 120,931 উপার্জন করেছেন। বেতন 87,000,000 ডলার থেকে 158,000 ডলারের বেশি (মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার্স বেতন। Glassdoor.com মার্চ 1, 2018)। যদিও Glasshead গ্রুপ এই শিরোনাম, তাদের মধ্যে কিছু পার্থক্য আছে।

মেশিন লার্নিং কাজের জন্য প্রয়োজনীয়তা

এমএল প্রকৌশলী এবং তথ্য বিজ্ঞানী বিভিন্ন কাজ করেন, কিন্তু তাদের মধ্যে অনেকগুলি ওভারল্যাপ থাকে। উভয় অবস্থানের জন্য কাজের ঘোষণা প্রায়শই অনুরূপ প্রয়োজনীয়তা আছে। অনেক নিয়োগকর্তা কম্পিউটার বিজ্ঞান বা প্রকৌশল, পরিসংখ্যান, বা গণিত স্নাতক, মাস্টার্স, অথবা ডক্টরেট ডিগ্রী পছন্দ।

একটি মেশিন লার্নিং পেশাদার হতে, আপনাকে স্কুলে বা চাকরি-এবং নরম দক্ষতাগুলিতে শেখানো প্রযুক্তিগত দক্ষতা-দক্ষতার সমন্বয় প্রয়োজন হবে। নরম দক্ষতা এমন একটি দক্ষতা যা শ্রেণীকক্ষে তারা শিখতে পারে না, বরং এর পরিবর্তে জন্মের মাধ্যমে বা জীবনের অভিজ্ঞতা অর্জন করে। আবার, এমএল প্রকৌশলী এবং তথ্য বিজ্ঞানীদের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার মধ্যে ওভারল্যাপের একটি বড় চুক্তি রয়েছে।

চাকরির ঘোষণাগুলি প্রকাশ করে যে এমএল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের কাজকর্মকারীরা টেনসরফ্লো, মালিব, এইচ ২0 এবং থানোোর মতো মেশিন লার্নিং কাঠামোর সাথে পরিচিত হওয়া উচিত। জাভা বা সি / সি ++ এবং স্ক্রিপ্টিং ভাষা যেমন পার্ল বা পাইথন সহ প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির অভিজ্ঞতা সহ তাদের কোডিংয়ের শক্তিশালী পটভূমি দরকার। পরিসংখ্যান এবং অভিজ্ঞতার মধ্যে বড় পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের জন্য পরিসংখ্যানগত সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করে অভিজ্ঞতার মধ্যে উল্লেখ রয়েছে।

নরম দক্ষতা বিভিন্ন আপনি এই ক্ষেত্রে সফল করার অনুমতি দেবে। তাদের মধ্যে নমনীয়তা, অভিযোজন, এবং অধ্যবসায়। একটি অ্যালগরিদম বিকাশ অনেক বিচার এবং ত্রুটি, এবং অতএব, ধৈর্য প্রয়োজন। এটি একটি কাজ করবে কিনা তা যাচাই করার জন্য একটি অ্যালগরিদম পরীক্ষা করতে হবে এবং, যদি না হয়, একটি নতুন বিকাশ।

চমৎকার যোগাযোগ দক্ষতা অপরিহার্য। মেশিন লার্নিং পেশাদাররা, যারা প্রায়ই দলগুলিতে কাজ করে, অন্যদের সাথে সহযোগিতা করার জন্য শ্রবণশক্তি, ভাষণ এবং আন্তঃব্যক্তিগত দক্ষতা প্রয়োজন এবং তাদের সহকর্মীদের কাছে তাদের ফলাফলগুলিও উপস্থাপন করতে হবে। তাদের পাশাপাশি, সক্রিয় কর্মী হওয়া উচিত যারা তাদের কাজের মধ্যে নতুন তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। একটি শিল্প যেখানে উদ্ভাবন মূল্যবান হয়, একটি এক্সেল করতে সৃজনশীল হতে হবে।