तंत्रज्ञान

मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्ससाठी आवश्यक कौशल्ये

- जाहिरात-

निःसंशयपणे, मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स तंत्रज्ञानाने प्रत्येकाच्या जीवनात मूलभूतपणे बदल केले आहेत आणि ते पुढेही चालू आहेत. मानवी इतिहासातील सर्वोत्तम नवकल्पना म्हणजे हे तंत्रज्ञान. सत्य हे आहे की AI आणि ML तंत्रांचे मूल्य त्यांच्या वापरामुळे आपले जीवन आणि संपूर्ण जग किती चांगले होत आहे यावर अवलंबून आहे. या तंत्रज्ञानाच्या मदतीने, व्यक्ती आणि संस्था त्यांची उद्दिष्टे अधिक वेगाने पूर्ण करू शकतात, महत्त्वपूर्ण निर्णय घेऊ शकतात, वापरता येणारी माहिती गोळा करू शकतात आणि ग्राहकांना नवीन, मनोरंजक उत्पादने आणि सेवा देऊ शकतात.

थोडक्यात, कंपन्या डेटा-आधारित निर्णय घेण्यासाठी AI आणि ML तंत्रांचा वापर करू शकतात ज्याचा अर्थ स्पर्धात्मक राहणे किंवा आणखी मागे पडणे यामधील फरक वाढतो. या अत्याधुनिक तंत्रज्ञानामध्ये संघटनात्मक मूल्य वाढवणे आणि कंपनीला स्पर्धेच्या पुढे ठेवणारे निर्णय घेण्याचे रहस्य असू शकते. 

AI आणि ML तंत्र जवळजवळ प्रत्येक आघाडीच्या आणि विकसनशील कंपनीचा एक आवश्यक भाग बनत आहेत कारण त्यामध्ये ग्राहकांचे समाधान, दर्जेदार उत्पादन आणि सेवा, विद्यमान व्यवसाय सेवा ऑप्टिमाइझ करणे, यासह मोजता येण्याजोगे परिणाम साध्य करण्यात मदत करून व्यवसायाचे सर्व पैलू बदलण्याची क्षमता आहे. इत्यादी. ही तंत्रे महसुलात वाढ आणि खर्च बचत या दोन्ही बाबतीत अविश्वसनीय संधी देतात. 

त्यामुळे AL आणि ML तंत्रज्ञानाच्या फायद्यांमुळे मागणीही वाढली आहे एआय आणि मशीन लर्निंग कोर्स जे उमेदवारांना या डोमेनमध्ये यशस्वी करिअर करण्यास मदत करू शकतात. हा लेख एआय आणि मशीन लर्निंग डोमेनसाठी आवश्यक असलेल्या काही महत्त्वाच्या कौशल्यांवर लक्ष केंद्रित करेल जे विविध विकासक आणि व्यावसायिकांद्वारे मोठ्या प्रमाणावर वापरले आणि स्वीकारले जातात.

  एआय आणि एमएल काय आहेत?

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स – आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) हे एक प्रगत तंत्रज्ञान आहे जे संगणक/प्रणाली/मशीनना माणसाप्रमाणे विचार करण्यास आणि स्वतःची कामे करण्यास सक्षम करते. पद AI बुद्धिमत्ता परिभाषित करते ज्ञान प्राप्त करण्याची आणि लागू करण्याची क्षमता म्हणून. सध्या, मानव अधिक चांगल्या प्रकारे करू शकतील अशा गोष्टी करण्यासाठी संगणकांना प्रशिक्षण कसे द्यावे या अभ्यासाचा संदर्भ देते. येथे याचा अर्थ असाही होतो की कृत्रिम बुद्धिमत्ता हा बुद्धिमत्तेचा एक प्रकार आहे ज्यामध्ये मानवाने समाविष्ट असलेल्या किंवा त्याच्याजवळ असलेल्या मशीनमध्ये सर्व संभाव्य क्षमता जोडू इच्छितो. AI तंत्रज्ञानाचा उद्देश यशाची शक्यता वाढवणे आहे आणि अचूकता नाही. हे संस्थांना एक बुद्धिमान प्रणाली तयार करण्यास मदत करते जी विविध कठीण कार्ये करण्यास सक्षम आहे.

मशिन लर्निंग – दुसऱ्या बाजूला, मशीन लर्निंग म्हणजे संगणक प्रणाली कशी बुद्धीमत्ता विकसित करते. मुळात, मशीन लर्निंग ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेची एक महत्त्वाची शाखा आहे. याचा अर्थ असा अभ्यास किंवा शिकणे आहे जे मशीन्सना विशेष प्रोग्राम न करता स्वतः शिकण्यास उत्तेजित/सक्षम करते. मशीन लर्निंग तंत्रज्ञानाचा उद्देश कार्यांची अचूकता वाढवणे आहे. ML तंत्रज्ञान अशा यंत्रे तयार करण्यात मदत करतात जी केवळ तीच कार्ये करू शकतात ज्यासाठी त्यांना प्रशिक्षण देण्यात आले आहे. 

  AI आणि ML तंत्रज्ञानासाठी आवश्यक कौशल्ये

हे ज्ञात आहे की AI आणि ML तंत्रज्ञान त्यांच्या सुरुवातीच्या टप्प्यावर आहेत आणि भविष्यात बरेच संशोधन आणि घडामोडी होणार आहेत. त्यामुळे या डोमेनमधील व्यावसायिकांना त्यांची कामे करण्यासाठी आणि काहीतरी चांगले नवनवीन करण्यासाठी काही विशेष आणि प्रगत कौशल्ये आवश्यक असतात. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग क्षेत्रासाठी आवश्यक असलेली काही महत्त्वाची कौशल्ये खाली नमूद केली आहेत. 

तांत्रिक कौशल्ये आवश्यक

 प्रोग्रामिंग भाषा - एआय आणि एमएल क्षेत्रात करिअर करण्यासाठी शिकण्यासाठी प्रोग्रामिंग भाषा शिकणे हे सर्वात महत्त्वाचे कौशल्य आहे हे एक मोठे तथ्य आहे. C++, Java, R आणि Python सारख्या प्रोग्रामिंग भाषांचे चांगले ज्ञान शिकण्यासाठी आवश्यक आहे कारण ते शिकणे सोपे आहे आणि त्यांचे अनुप्रयोग इतर कोणत्याही भाषेपेक्षा विस्तृत व्याप्ती देतात. त्यामुळे. होण्यासाठी ए कुशल व्यावसायिक या डोमेनमध्ये, या प्रगत प्रोग्रामिंग भाषा आणि त्यांच्या अद्ययावत आवृत्त्यांसह तुमचा अनुभव वाढवणे महत्त्वपूर्ण आहे. 

 गणित आणि अल्गोरिदम - हे सर्वज्ञात आहे की गणित आणि अल्गोरिदम IT फील्डची सखोल माहिती हा कोणत्याही IT क्षेत्राचा आधारस्तंभ आहे. उपयोजित गणिते आणि अल्गोरिदम कार्ये सहज आणि त्वरीत करण्यासाठी एक भक्कम पाया आणि कौशल्य प्रदान करतात आणि निश्चितपणे शिकण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये आहेत. यात कन्व्हेक्स ऑप्टिमायझेशन, ग्रेडियंट डिसेंट, चतुर्भुज प्रोग्रामिंग, लॅग्रेंज, समेशन्स, आंशिक विभेदक समीकरणे इत्यादी विषयांचा समावेश आहे. 

 डेटा अभियांत्रिकी - डेटा हा कोणत्याही ऑपरेशनचा आत्मा असतो आणि तो IT, AI आणि ML अटींखाली येतो. त्यामुळे या क्षेत्रातील पहिली पायरी म्हणजे सिस्टमद्वारे व्युत्पन्न केलेला कच्चा डेटा पूर्व-प्रक्रिया करणे आणि संग्रहित करणे. स्मार्ट ऑपरेशन्ससाठी, डेव्हलपर AWS S3 (ऑब्जेक्ट स्टोरेजसाठी) किंवा AWS Redshift (डेटा वेअरहाऊस) सारख्या प्रगत डेटा अभियांत्रिकी तंत्रांचा वापर करू शकतात. 

 रेखीय बीजगणित, कॅल्क्युलस आणि सांख्यिकी - या डोमेनमध्ये एक परिपूर्ण व्यावसायिक बनण्यासाठी, कॅल्क्युलस, रेखीय बीजगणित ज्यामध्ये व्हेक्टर, मॅट्रिक्स, मॅट्रिक्स गुणाकार इत्यादी संकल्पना समाविष्ट आहेत, याचे चांगले ज्ञान असण्याची शिफारस केली जाते. तसेच, त्यांचे अविभाज्य अनुप्रयोग आवश्यक आहेत. ग्रेडियंट सारखे विषय समजून घेण्यासाठी.

स्टँडर्ड विचलन, मीन आणि गॉसियन डिस्ट्रिब्युशन या अल्गोरिदम संकल्पनांसह सांख्यिकीय दृष्टीकोन जसे की गॉशियन मिश्रण मॉडेल्स, नेव्ह बेज. आणि लपलेले मार्कोव्ह मॉडेल्स इ. 

 न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर - AI आणि ML अटींमध्ये शिकणे आणि अंमलात आणणे हे देखील आवश्यक कौशल्यांपैकी एक आहे. मूलभूतपणे, न्यूरल नेटवर्क्स हा मानवी मेंदूच्या संरचनेद्वारे प्रेरित असलेल्या खोल शिक्षणाचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. याचा अर्थ त्यांची रचना मानवी मेंदूतील रिअल-टाइम न्यूरॉन्सच्या क्रियाकलापांचे अनुकरण करते जे संगणक प्रणालींना लपविलेले नमुने ओळखण्यास आणि समस्या सोडवण्याची कार्ये करण्यास अनुमती देते. 

 रोबोटिक्स - असे म्हटले जाते की नजीकच्या भविष्यात, आमची जवळजवळ सर्व ऑपरेशन्स केवळ रोबोटद्वारे केली जातील. त्यामुळे आजकाल, रोबोटिक्स शिकणे हा AI आणि ML संकल्पनांचा एक आवश्यक भाग बनत आहे. रोबोटिक्स भविष्यकालीन शिक्षण अनुभव प्रदान करते आणि तुमची क्षमता आणि अभिरुची वाढवू शकते/समृद्ध करू शकते. आरोग्यसेवा, ऑटोमोबाईल्स, वित्त, गृहसेवा इ. यांसारखी अनेक महत्त्वाची क्षेत्रे त्यांच्या उद्योगांमध्ये रोबोट्सची अंमलबजावणी करत आहेत कारण ते खर्चात बचत करणारे, श्रम-कार्यक्षम आणि अथक कामगिरी करणारे आहेत. त्यामुळे AI आणि ML व्यावसायिकांसाठी हे कौशल्य शिकणे आवश्यक आहे. 

याशिवाय, या विकसित होत असलेल्या डोमेनमध्ये फ्रेमवर्क आणि लायब्ररी (TensorFlow, SciPy, NumPy), मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, बिग डेटा आणि डिस्ट्रिब्युटेड कॉम्प्युटिंग, सिग्नल प्रोसेसिंग तंत्र, शेल स्क्रिप्टिंग, क्लस्टर अॅनालिसिस इत्यादींचे ज्ञान आवश्यक आहे.

गैर-तांत्रिक कौशल्ये - तांत्रिक कौशल्यांसह, या डोमेनमध्ये यशस्वी व्यावसायिक होण्यासाठी काही सॉफ्ट किंवा गैर-तांत्रिक कौशल्ये देखील आवश्यक आहेत. चांगली संभाषण कौशल्ये, विश्लेषणात्मक आणि गंभीर विचार, तर्क, व्यवस्थापन कौशल्ये, नेतृत्व कौशल्ये, निर्णय घेण्याची क्षमता, सर्जनशीलता इत्यादी असणे आवश्यक आहे. 

त्यामुळे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंग क्षेत्रातील तांत्रिक आणि सॉफ्ट स्किल्सचा चांगला मिलाफ या कठोर क्षेत्रात यशस्वी करिअरसाठी दरवाजे उघडू शकतो. 

Instagram वर आमचे अनुसरण करा (@uniquenewsonline) आणि फेसबुक (@uniquenewswebsite) विनामूल्य नियमित बातम्या अद्यतने मिळविण्यासाठी

संबंधित लेख