టెక్నాలజీ

మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కోసం అవసరమైన నైపుణ్యాలు

- ప్రకటన-

నిస్సందేహంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నాలజీలు ప్రతి ఒక్కరి జీవితాలను ప్రాథమికంగా మార్చాయి మరియు దానిని కొనసాగిస్తున్నాయి. మానవ చరిత్రలో అత్యుత్తమ ఆవిష్కరణలలో ఒకటి ఈ సాంకేతికత. నిజం ఏమిటంటే, AI మరియు ML టెక్నిక్‌ల విలువ వాటి వినియోగం వల్ల మన జీవితాలు మరియు ప్రపంచం మొత్తం ఎంత మెరుగ్గా మారుతున్నాయనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ సాంకేతికతల సహాయంతో, వ్యక్తులు మరియు సంస్థలు తమ లక్ష్యాలను మరింత వేగంగా సాధించగలవు, కీలకమైన నిర్ణయాలు తీసుకోగలవు, ఉపయోగించగల సమాచారాన్ని సేకరించగలవు మరియు కస్టమర్‌లకు నవల, ఆసక్తికరమైన ఉత్పత్తులు మరియు సేవలను అందించగలవు.

సారాంశంలో, సంస్థలు AI మరియు ML పద్ధతులను ఉపయోగించి డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు, దీని అర్థం పోటీగా ఉండటం లేదా మరింత వెనుకబడి ఉండటం మధ్య వ్యత్యాసాన్ని ఎక్కువగా సూచిస్తుంది. ఈ అత్యాధునిక సాంకేతికతలు సంస్థాగత విలువను పెంచడానికి మరియు పోటీ కంటే కంపెనీని ముందంజలో ఉంచే నిర్ణయాలను అమలు చేయడానికి రహస్యాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. 

AI మరియు ML టెక్నిక్‌లు దాదాపు ప్రతి ప్రముఖ మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న కంపెనీకి ఒక ముఖ్యమైన భాగంగా మారుతున్నాయి, ఎందుకంటే పెరిగిన కస్టమర్ సంతృప్తి, నాణ్యమైన ఉత్పత్తి మరియు సేవలు, ఇప్పటికే ఉన్న వ్యాపార సేవలను ఆప్టిమైజ్ చేయడంతో సహా కొలవగల ఫలితాలను సాధించడంలో వారికి సహాయపడటం ద్వారా వ్యాపారం యొక్క అన్ని అంశాలను మార్చగల సామర్థ్యం దీనికి ఉంది. మొదలైనవి. ఈ పద్ధతులు ఆదాయ వృద్ధి మరియు ఖర్చు ఆదా రెండింటిలోనూ అద్భుతమైన అవకాశాలను అందిస్తాయి. 

కాబట్టి AL మరియు ML టెక్నాలజీల ప్రయోజనాలు కూడా డిమాండ్‌ను పెంచాయి AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోర్సులు ఇది అభ్యర్థులకు ఈ డొమైన్‌లో విజయవంతమైన కెరీర్‌లో సహాయపడగలదు. ఈ కథనం AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ డొమైన్‌కు అవసరమైన కొన్ని ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలపై దృష్టి సారిస్తుంది, వీటిని వివిధ డెవలపర్‌లు మరియు నిపుణులు విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నారు మరియు స్వీకరించారు.

  AI మరియు ML అంటే ఏమిటి?

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) అనేది కంప్యూటర్‌లు/సిస్టమ్‌లు/మెషీన్‌లు మానవుడిలా ఆలోచించి తమంతట తాముగా పనులు చేసుకునేలా చేసే అధునాతన సాంకేతికత. పదం AI మేధస్సును నిర్వచిస్తుంది జ్ఞానాన్ని పొందడం మరియు వర్తింపజేయడం వంటి సామర్థ్యం. ఇది ప్రస్తుతం మానవులు మెరుగ్గా చేయగలిగిన పనులను చేయడానికి కంప్యూటర్‌లకు ఎలా శిక్షణ ఇవ్వాలి అనే అధ్యయనాన్ని సూచిస్తుంది. ఇక్కడ కృత్రిమ మేధస్సు అనేది మానవుడు కలిగి ఉన్న లేదా కలిగి ఉన్న యంత్రానికి సాధ్యమయ్యే అన్ని సామర్థ్యాలను జోడించాలనుకునే మేధస్సు యొక్క ఒక రూపం అని కూడా అర్థం. AI సాంకేతికతల లక్ష్యం విజయావకాశాలను మెరుగుపరచడమే తప్ప ఖచ్చితత్వం కాదు. ఇది వివిధ రకాల కష్టతరమైన పనులను చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక తెలివైన వ్యవస్థను రూపొందించడానికి సంస్థలకు సహాయపడుతుంది.

మెషిన్ లెర్నింగ్ - మరోవైపు, మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కంప్యూటర్ సిస్టమ్ తన మేధస్సును ఎలా అభివృద్ధి చేస్తుంది. ప్రాథమికంగా, మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ముఖ్యమైన విభాగం. ప్రత్యేకంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే యంత్రాలు తమంతట తాముగా నేర్చుకోవడాన్ని ఉత్తేజపరిచే/ప్రారంభించే అధ్యయనం లేదా అభ్యాసాన్ని సూచిస్తుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీలు టాస్క్‌ల ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచే లక్ష్యంతో ఉన్నాయి. ML సాంకేతికతలు వారు శిక్షణ పొందిన పనులను మాత్రమే నిర్వహించగల యంత్రాలను నిర్మించడంలో సహాయపడతాయి. 

  AI మరియు ML టెక్నాలజీల కోసం అవసరమైన నైపుణ్యాలు

AI మరియు ML సాంకేతికతలు వాటి ప్రారంభ దశలో ఉన్నాయని మరియు భవిష్యత్తులో చాలా పరిశోధనలు మరియు అభివృద్ధిలు రానున్నాయని తెలిసింది. కాబట్టి ఈ డొమైన్‌లలోని నిపుణులకు వారి ఉద్యోగాలను నిర్వహించడానికి మరియు మెరుగైన వాటిని ఆవిష్కరించడానికి కొన్ని ప్రత్యేక మరియు అధునాతన నైపుణ్యాలు అవసరం. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫీల్డ్‌కు అవసరమైన కొన్ని ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలు క్రింది పేర్కొనబడ్డాయి. 

సాంకేతిక నైపుణ్యాలు అవసరం

 ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజెస్ - ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజెస్ నేర్చుకోవడం అనేది AI మరియు ML ఫీల్డ్‌లో కెరీర్ చేయడానికి నేర్చుకోవాల్సిన ముఖ్యమైన నైపుణ్యాలలో ఒకటి. C++, Java, R మరియు Python వంటి ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌లపై మంచి అవగాహన అవసరం, ఎందుకంటే అవి నేర్చుకోవడం సులభం, మరియు వాటి అప్లికేషన్‌లు ఇతర భాషల కంటే విస్తృత పరిధిని అందిస్తాయి. అందువలన. ఎ అవ్వడానికి నైపుణ్యం కలిగిన ప్రొఫెషనల్ ఈ డొమైన్‌లో, ఈ అధునాతన ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు మరియు వాటి నవీకరించబడిన సంస్కరణలతో మీ అనుభవాన్ని పెంపొందించుకోవడం చాలా కీలకం. 

 గణితం మరియు అల్గారిథమ్‌లు - గణితం మరియు అల్గారిథమ్‌లపై లోతైన అవగాహన IT ఫీల్డ్ ఏదైనా ఇట్ సెక్టార్‌కి మూలస్తంభం అని తెలుసు. అనువర్తిత గణితాలు మరియు అల్గారిథమ్‌లు పనులను సులభంగా మరియు త్వరగా నిర్వహించడానికి గట్టి పునాది మరియు నైపుణ్యాన్ని అందిస్తాయి మరియు తప్పనిసరిగా నేర్చుకోవలసిన నైపుణ్యాలు. ఇది కుంభాకార ఆప్టిమైజేషన్, గ్రేడియంట్ డీసెంట్, క్వాడ్రాటిక్ ప్రోగ్రామింగ్, లాగ్రాంజ్, సమ్మేషన్స్, పాక్షిక అవకలన సమీకరణాలు మొదలైన విషయాలను కలిగి ఉంటుంది. 

 డేటా ఇంజనీరింగ్ - డేటా అనేది ఏదైనా ఆపరేషన్ యొక్క ఆత్మ మరియు IT, AI మరియు ML నిబంధనల పరిధిలోకి వస్తుంది. కాబట్టి ఈ ఫీల్డ్‌లో మొదటి దశ సిస్టమ్‌ల ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ముడి డేటాను ప్రీ-ప్రాసెసింగ్ మరియు నిల్వ చేయడం. స్మార్ట్ కార్యకలాపాల కోసం, డెవలపర్‌లు AWS S3 (వస్తువు నిల్వ కోసం) లేదా AWS రెడ్‌షిఫ్ట్ (డేటా వేర్‌హౌస్) వంటి అధునాతన డేటా ఇంజనీరింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు. 

 లీనియర్ ఆల్జీబ్రా, కాలిక్యులస్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్ – ఈ డొమైన్‌లో పరిపూర్ణ ప్రొఫెషనల్‌గా మారడానికి, వెక్టర్స్, మ్యాట్రిక్స్, మ్యాట్రిక్స్ మల్టిప్లికేషన్ మొదలైన కాన్సెప్ట్‌లను కలిగి ఉండే కాలిక్యులస్, లీనియర్ ఆల్జీబ్రా గురించి మంచి పరిజ్ఞానం కలిగి ఉండాలని సిఫార్సు చేయబడింది. అలాగే, వాటి సమగ్ర అప్లికేషన్‌లు చాలా అవసరం. గ్రేడియంట్స్ వంటి అంశాలను అర్థం చేసుకోవడానికి.

స్టాండర్డ్ డీవియేషన్స్, మీన్ మరియు గాస్సియన్ మిక్స్చర్ మోడల్స్, నైవ్ బేస్ వంటి అల్గారిథమ్ కాన్సెప్ట్‌లతో కూడిన గాస్సియన్ డిస్ట్రిబ్యూషన్ వంటి గణాంక విధానాలు. మరియు హిడెన్ మార్కోవ్ మోడల్స్ మొదలైనవి. 

 న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్ - AI మరియు ML నిబంధనలలో నేర్చుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలలో ఇది కూడా ఒకటి. ప్రాథమికంగా, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు నిర్మాణం ద్వారా ప్రేరణ పొందిన లోతైన అభ్యాసంలో ముఖ్యమైన భాగం. దీని అర్థం వాటి నిర్మాణం మానవ మెదడులోని నిజ-సమయ న్యూరాన్‌ల కార్యాచరణను అనుకరిస్తుంది, ఇది కంప్యూటర్ సిస్టమ్‌లను దాచిన నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు సమస్య పరిష్కార పనులను చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. 

 రోబోటిక్స్ - సమీప భవిష్యత్తులో, దాదాపు అన్ని మా కార్యకలాపాలు రోబోలచే నిర్వహించబడతాయని చెప్పబడింది. కాబట్టి ఈ రోజుల్లో, రోబోటిక్స్ నేర్చుకోవడం AI మరియు ML కాన్సెప్ట్‌లలో ముఖ్యమైన భాగంగా మారుతోంది. రోబోటిక్స్ ఫ్యూచరిస్టిక్ లెర్నింగ్ అనుభవాలను అందిస్తుంది మరియు మీ సామర్థ్యాన్ని మరియు ఆప్టిట్యూడ్‌లను పెంచుతుంది/పెంచగలదు. హెల్త్‌కేర్, ఆటోమొబైల్స్, ఫైనాన్స్, హోమ్ కేర్ మొదలైన అనేక ముఖ్యమైన రంగాలు తమ పరిశ్రమల్లో రోబోట్‌లను అమలు చేస్తున్నాయి, ఎందుకంటే అవి ఖర్చు-పొదుపు, శ్రమ-సమర్థవంతమైన మరియు అలసిపోని పనితీరును కలిగి ఉన్నాయి. కాబట్టి AI మరియు ML నిపుణులు తప్పనిసరిగా నేర్చుకోవాల్సిన నైపుణ్యం. 

దానితో పాటు, ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న డొమైన్‌లో ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు లైబ్రరీల (టెన్సర్‌ఫ్లో, సైపీ, నమ్‌పి), మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, బిగ్ డేటా మరియు డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్, సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్ టెక్నిక్స్, షెల్ స్క్రిప్టింగ్, క్లస్టర్ అనాలిసిస్ మొదలైన వాటిపై పరిజ్ఞానం కూడా అవసరం.

నాన్-టెక్నికల్ స్కిల్స్ - ఈ డొమైన్‌లో విజయవంతమైన ప్రొఫెషనల్‌గా మారడానికి సాంకేతిక నైపుణ్యాలతో పాటు కొన్ని సాఫ్ట్ లేదా నాన్-టెక్నికల్ కూడా అవసరం. మంచి కమ్యూనికేషన్ స్కిల్స్, ఎనలిటికల్ అండ్ క్రిటికల్ థింకింగ్, రీజనింగ్, మేనేజ్‌మెంట్ స్కిల్స్, లీడర్‌షిప్ స్కిల్స్, డెసిషన్ మేకింగ్, క్రియేటివిటీ మొదలైనవి కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం. 

కాబట్టి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో టెక్నికల్ మరియు సాఫ్ట్ స్కిల్స్ యొక్క మంచి కలయిక ఈ తీవ్రమైన రంగంలో విజయవంతమైన కెరీర్‌కు తలుపులు తెరుస్తుంది. 

Instagram లో మా అనుసరించండి (@uniquenewsonline) మరియు ఫేస్బుక్ (@uniquenewswebsite) రెగ్యులర్ న్యూస్ అప్‌డేట్‌లను ఉచితంగా పొందడానికి

సంబంధిత వ్యాసాలు