Согласно исследованиям, мировой рынок машинного обучения достигнет 20,83 млрд долларов к 2024 году. CAGR для машинного обучения с 2018 по 2024 год прогнозируется на уровне 42,8%. Такой массовый рост решений для машинного обучения неудивителен. Огромный успех алгоритмов машинного обучения, принятых такими компаниями, как Netflix, Amazon, Google и многими другими, заставил всех обратить внимание на современные машины.
Машинное обучение меняет то, как сегодня организации работают в цифровом формате. Организации быстро внедряют системы машинного обучения для повышения эффективности, повышения продуктивности сотрудников и получения лучших результатов. Консультирование по машинному обучению в настоящее время становится весьма заметной услугой, предлагаемой технологическими компаниями, чтобы помочь организациям установить компоненты ИИ в свои системы.
Но если вы читаете эту статью, то нет нужды убеждать вас в том, что вам нужны сервисы машинного обучения. Вы, вероятно, знакомы с его реализацией и вариантами использования. Распознавание изображений и шаблонов, прогнозирование спроса, обработка данных, механизмы рекомендаций, финансовый анализ — вот лишь немногие из широко известных вариантов использования решений для машинного обучения. Возможно, ваша компания использует машинное обучение для прогнозной аналитики, чтобы количественно оценить ваш будущий рост.
Эксперты по науке о данных обычно занимаются разработкой машинного обучения, чтобы организации могли лучше понимать свои данные. Растущее количество данных открывает возможности, но имеет свои собственные проблемы. Такие проблемы, как — с какими данными иметь дело, какие процессы являются правильными для программ машинного обучения, как машинное обучение обеспечит лучшие результаты и так далее.
В этой статье мы рассмотрим одну из самых значительных, но незамеченных проблем — как правильно сочетать команду для программ машинного обучения и внедрения ИИ в организации? Прежде чем мы углубимся в конкретные роли каждой установки ML, давайте посмотрим, почему важно иметь правильную команду для машинного обучения.
Важность правильных экспертов по машинному обучению для вашего предприятия
Наем правильных программистов машинного обучения необходим для надежной реализации. 34% организаций, которые внедрили машинное обучение, говорят, что организационное согласование и поддержка высшего руководства являются одними из самых сложных факторов. Из-за этого несоответствия командам приходится нанимать нестандартных экспертов, которые могут работать бюрократически, не нанося большой урон программам машинного обучения.
Но времена меняются, и высшее руководство осознает важность искусственного интеллекта в своих организациях. В 2018 году 17% компаний использовали модели машинного обучения в производстве, а к 2020 году их число «увеличилось до 20%. По мере того, как предприятия понимают, что машинное обучение может для них сделать, они нанимают подходящих экспертов по машинному обучению, которые могут стимулировать инновации. в процессах с помощью решений машинного обучения и искусственного интеллекта.
Вот несколько причин, которые показывают, почему важно нанимать правильное сочетание талантов для включения разработки машинного обучения:-
Подходящие эксперты по машинному обучению для создания приложений
Теперь, когда вы понимаете, почему важно нанимать правильное сочетание талантов, вы можете глубже понять, кого нанимать для проектов машинного обучения. Независимо от того, являетесь ли вы компанией, занимающейся машинным обучением, или предприятием, которое хочет нанять разработчиков машинного обучения, правильный талант может иметь огромное значение для вашей реализации.
Собрать подходящих специалистов по машинному обучению — непростая задача. Если вы проводите надлежащее исследование, вам не нужно полагаться на традиционный метод проб и ошибок. Мы собрали несколько ролей, которые имеют решающее значение для внедрения машинного обучения в вашей организации.
Наймите подходящих экспертов по машинному обучению для успеха проекта
Вы не можете нанять некачественных разработчиков и ожидать результатов мирового класса. Вы также не сможете нанять нужных людей, не реструктурировав рабочий процесс. Необходимо создать гармонию между экспертами по машинному обучению и структурой программ машинного обучения, с которыми они будут работать.
Много сил уходит на то, чтобы нанять специалистов по данным для проекта. Хотя они важны, они не могут работать без правильного стратега, аналитиков или инженеров. Усилия этих ролей не видны четко по отношению к ученым данных.
Прежде чем приступить к любому проекту машинного обучения, важно собрать нужных специалистов для обеспечения успеха вашего проекта. Услуги машинного обучения пользуются большим спросом, поскольку предприятия стремятся адаптировать его для ускорения своего роста.
BoTree Technologies предлагает высокотехнологичные решения для машинного обучения, которые помогут вашей организации в цифровой трансформации.
В BoTree Technologies мы создаем корпоративные приложения с нашими 10+ опытными разработчиками машинного обучения.
Первоначально опубликовано на https://www.botreetechnologies.com 15 июня 2020 г.
