Menu Close

2023'te Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere nasıl başlanır?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Giriş

Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenmesi (ML), genellikle birbirinin yerine kullanılan iki terimdir, ancak bu iki son teknoloji alan arasında hayati bir fark vardır. Yapay Zeka, tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getiren makinelere atıfta bulunan daha geniş bir kavramdır, örneğin, doğal insan dilini anlamak ve nesneleri tanımak. Öte yandan, Makine Öğrenmesi, makinelere verilerden öğrenme ve zaman içinde performanslarını iyileştirme becerisini öğretmeye odaklanan Yapay Zekanın bir alt kümesidir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi zaten hayatımız üzerinde önemli bir etkiye sahip ve daha da büyüyecek. İşte bu teknolojilerin bugün nasıl kullanıldığına dair birkaç günlük örnek:

  • Otonom araçlar: AI, kendi kendini süren otomobillerin geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynuyor ve ML, otomobillere karmaşık ortamlarda nasıl gezinileceğini ve saniyelik kararlar almayı öğretmek için kullanılıyor.
  • Dolandırıcılık tespiti: AI, finansal kurumlar tarafından, kredi kartı sahtekarlığına işaret edebilecek olağandışı davranış kalıpları gibi hileli faaliyetleri tespit etmek için kullanılmaktadır.
  • Kişisel asistanlar: Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar AI tarafından destekleniyor ve doğal dil sorgularımızı anlama ve yanıtlama konusunda giderek daha iyi hale geliyor.
  • Yüz tanıma: AI, kolluk kuvvetleri, güvenlik firmaları, devlet kurumları vb. Tarafından büyük kalabalıkların yüzlerini taramak ve bireyleri tanımlamak için kullanılmaktadır.

Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, AI ve ML önümüzdeki yıllarda daha da dönüştürücü değişiklikler getirecektir.

2023'te Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere nasıl başlanır?
2023'te Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere nasıl başlanır?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinde Kariyer

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyer, bugün alabileceğiniz en çok talep gören ve ödüllendirici yollardan biridir. Etkileyici maaşlar ve güçlü iş büyüme tahminleriyle, bu büyüleyici ve hızla büyüyen alana girmek için daha iyi bir zaman olmamıştı.

Fakat AI ve ML’de bir kariyer gerçekten ne gerektirir? Burada, bu alanlarda bulunan farklı iş türlerini ve AI ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere hazırlanmaya başlamak için neler yapabileceğinizi keşfedeceğiz. Teknolojiyi sağlam bir şekilde anlamak için Yapay Zeka Projelerini uygulayın.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinde İş Türleri

AI ve ML alanında, adaylar için çok sayıda iş fırsatı mevcuttur. İşte en popüler iş rollerinden bazıları:

  • AI Mühendisi: Makine Öğrenmesi algoritmaları and Derin Öğrenme Sinir Ağlarının yardımıyla karmaşık AI modellerinin geliştirilmesi, programlanması ve eğitilmesinden sorumludurlar. 
  • Makine Öğrenmesi Mühendisi: Doğru algoritmayı seçmekten modeli destekleyecek altyapıyı tasarlamaya kadar her şeyi içeren Makine Öğrenmesi modellerini geliştirmekten ve dağıtmaktan sorumludurlar.
  • Veri Bilimcisi: Veri toplamaktan, temizlemekten ve analiz etmekten sorumludurlar. Bu verileri, veri odaklı kararlar almak için kullanılabilecek tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanırlar.
  • Araştırmacı Bilim Adamı: Gerçek dünyadaki sorunları çözmek için Makine Öğrenmesinin uygulamak için yeni yollar tasarlamaktan sorumludurlar. Sorumluluklar, yeni algoritmalar geliştirmekten Doğal Dil İşleme veya Bilgisayarla Görme gibi Makine Öğrenmesi uygulamaları üzerinde çalışmaya kadar her şeyi içerebilir.

Yapay Zekanın Gelecekteki Kapsamı

Yapay Zeka, çağımızın önemli teknolojik atılımlarından biridir. AI’nın gelecekteki kapsamı sınırsızdır; Her endüstride devrim yaratma ve dünyamızı daha iyi bir yer haline getirme potansiyeline sahiptir.

Gelecekte, AI gelişmeye ve daha sofistike hale gelmeye devam edecek ve çevremizdeki dünyanın karmaşıklıklarını anlama ve bunlara cevap vermede daha da iyi hale gelecektir. AI’nın yardımıyla, iklim değişikliği, gıda ve su kıtlığı ve hastalık gibi dünyanın en acil sorunlarından bazılarının üstesinden gelebileceğiz.

AI ve Makine Öğrenmesi, günümüz iş piyasasında en çok talep gören becerilerin ön saflarında yer almaktadır. Forbes tarafından yayınlanan bir makaleye göre, AI işlerinin veya Makine Öğrenmesi becerilerinin önümüzdeki beş yıl içinde% 71 oranında artacağı tahmin ediliyor.

Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, AI ve ML önümüzdeki yıllarda daha da dönüştürücü değişiklikler getirecek – buraya ekleyin – örneğin, yapay zeka sağlık sektörünü tamamen değiştiriyor.

yapay zeka ve yaşam
yapay zeka ve yaşam

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinde Kariyer Yapmak

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında kariyer yapmaktan heyecan duyuyorsanız, hazırlanmaya başlamak için yapabileceğiniz birkaç önemli şey vardır:

1. Programlamanın temellerini öğrenin.

Programlama, bir bilgisayarın izlemesi için adım adım talimatlar oluşturma işlemidir. Bu teknolojilere güç veren, Makine Öğrenmesi modellerini eğiten ve AI ve ML çözümlerini dağıtan algoritmaları oluşturmak için kullanıldığından, AI veya ML ile çalışan herkes için sahip olunması gereken bir beceridir. Başka bir deyişle, programlama olmadan, AI veya ML olmazdı.

Programlamaya aşina değilseniz, Machine Learning algoritmalarıyla çalışmaya başlamadan önce temel bilgileri öğrenmeniz gerekir. Başlamak için mükemmel bir yol, Python gibi popüler diller hakkında çevrimiçi bir kurs veya öğretici almaktır.

PaydayLoansUK CEO’su Stella Cooper, AI ve ML kariyer yolları boyunca programlama dillerini öğrenme konusundaki deneyimlerini paylaşıyor:

Yıllardır ML ve AI uzmanı olarak çalışıyorum, ancak başladığımda takip ettiğim en önemli ön koşul, programlama becerilerinde tam teşekküllü yeterlilikti. Bir ML ve AI adayı olarak, C ++, Java, Python ve R programlama dilini öğrenmem gerekiyordu. C ++, mühendislere kodlama sürecinin hızını artırmada yardımcı olduğundan, Python karmaşık algoritmaları daha iyi anlamama ve oluşturmama yardımcı oldu. Böylece, bana bu alanda önemli uygulamalı deneyim kazandıran ve özgeçmişimi vurgulamama yardımcı olan çeşitli projeler üzerinde çalışmaya başladım. Ayrıca başkalarıyla da işbirliği yaptım ve endüstri gereksinimlerini yerine getirmek için kendimi geliştirmeme yardımcı oldu.

Olağanüstü Özgeçmiş Yazarları Direktörü Steven McConnell da programlama becerilerinin önemini paylaşıyor:

Python, R, Java veya C ++ gibi Programlama dillerini öğrenmek, AI’daki kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmak için gereklidir. Üniversitede bir Bilgisayar Bilimi veya Bilgi Teknolojisi dersi almanın yanı sıra, kendinizi bu programlama dillerine ayak uydurmanız yardımcı olacaktır. Bu nedenle, bunlarla pratik deneyim kazanmak için staj veya çevrimiçi eğitim almak iyi olabilir. Ünlü deyişin dediği gibi, hiçbir şey deneyimden daha iyi öğretemez, bu yüzden programlama becerilerinizi öğrenmek ve uygulamaya koymak için fırsatlar arayın.

2. Matematik ve İstatistik hakkında kapsamlı bir anlayış kazanın.

Matematik, sayıların, formüllerin, şekillerin, uzayların ve miktarın incelenmesidir. Bu nedenle, dünyanın nasıl çalıştığını anlamak ve insan zekasını simüle edebilen veya hatta aşabilen makineler inşa etmek istiyorsak, Matematiğin mükemmel çalışma bilgisi kesinlikle gereklidir.

Öte yandan istatistik, verileri anlamlandırmakla ilgilidir. Büyük Veri ve Veri Bilimi çağında, Makine Öğrenmesi algoritmaları yalnızca eğitildikleri veriler kadar iyidir. İyi istatistiksel analizler, büyük veri kümelerini anlamlandırmamıza, kalıpları tanımlamamıza ve daha iyi Makine Öğrenmesi modelleri oluşturmamıza yardımcı olabilir.

Truepersonfinder CEO’su Madilyn Hill, AI ve ML kariyer yolunda Matematik öğrenme deneyimlerini paylaşıyor:

Kariyerime Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında kendimi hazırlamaya başlayarak başladım. Bu alanlarda çalışmak için çeşitli ön koşullar var ve bu yüzden matematiksel becerileri ve olasılığı öğrendim. Kariyerime başlamama yardımcı oldu, çünkü olasılık AI’da çok çeşitli sonuçları belirlememe yardımcı oldu, konunun AI modelleri oluşturmak için temel olduğu konusunda derin bir anlayış vardı. Kariyerimin bir sonraki adımı, geride bıraktığım bu beceriler üzerinde çalışmaya başlamaktı. Ancak, yaptığım en iyi şey istatistik ve olasılık üzerine kitaplar satın almak ve kodlama becerilerimi gözden geçirmekti.

Abtron.com CFO’su Max Shak da Matematik ve İstatistik’in önemini paylaşıyor:

İstatistik Becerileri – Karmaşık algoritmaları anlamak ve analiz etmek için, AI adaylarının istatistik ve olasılıklar hakkında derin bir anlayışa ihtiyacı vardır. Verilerden elde edilen içgörüleri anlamak için, büyük miktarda bilgideki kalıpları bulmak için kullanılan yöntemlerde iyi bir şekilde bilgili olmak gerekir.

Olasılık ve Matematiksel Beceriler – Yapay zeka oluşturmak için hem olasılık hem de matematik konusunda bilgili olmanız gerekir. Olasılık, AI’da çeşitli sonuçları belirlemek için kullanılır; AI modellerinin oluşturulması, konunun daha derin bir şekilde anlaşılmasına bağlıdır.

3. Makine Öğrenmesi Algoritmalarını tanıyın.

Machine Learning ile çalışmaya başlamak için farklı algoritma türlerini ve nasıl çalıştıklarını anlamanız gerekir. Bu ML algoritmaları verilerden öğrenebilir ve Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi sistemlerinin performansını artırabilir. ML algoritmaları, verilerdeki desenleri otomatik olarak tanımlayabilir ve bu da tahminlerde veya önerilerde bulunmaya yardımcı olabilir. Sizi Makine Öğrenmesi Algoritmaları hakkında bilgilendirecek bir Makine Öğrenmesi kursuna katılarak bu konuda çevrimiçi olarak daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

4. Derin Öğrenme, Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarla Görme gibi AI Kavramlarını tanıyın.

Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgisayar Görüşü (CV), Yapay Zekanın en kritik sütunlarından ikisidir. İşte nedeni:

NLP, bilgisayarlara insan dilini anlama yeteneği kazandırmaktan sorumludur. NLP, Siri veya Alexa gibi sanal bir asistan veya müşteri hizmetleri için kullanılan bir chatbot olsun, insanlarla etkileşime girmesi gereken herhangi bir AI sistemi için çok önemli bir yetenektir.

Öte yandan CV, bilgisayarların çevrelerindeki dünyayı “görmelerini” ve yorumlamalarını sağlar. CV, otonom sürüş, nesne tanıma ve görsel arama gibi görevler için gereklidir.

Hem NLP hem de CV çözülmesi gereken karmaşık problemlerdir ve son yıllarda her iki alanda da önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu ilerleme öncelikle, verilerdeki karmaşık kalıpları öğrenerek bu sorunlara çok uygun olan güçlü bir AI tekniği olan Derin Öğrenme’nin benimsenmesinden kaynaklanmaktadır.

Derin Öğrenme, NLP ve CV sistemlerinin birçok görevde insan düzeyinde performans elde etmesine izin vermiştir ve bu sistemlerin gelecekte daha iyi olacağına inanmak için nedenler vardır. Gelişmeye devam ettikçe, NLP ve CV, AI ve Makine Öğrenmesi için giderek daha önemli hale gelecektir.

Profesyonel İpucu: Bu konular, Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında kariyer yapmak için gereken birkaç temel beceri arasındadır.

5. Verilerle çalışma deneyimi kazanın.

Verilerle çalışmak yapay zeka ve makine öğrenmesi için neden bu kadar önemli? Her şey “eğitim verileri” denilen bir şeye indirgeniyor. Bu, Machine Learning modelini eğitmek için kullanılan bir veri kümesidir. Genellikle doğru yanıtlarla etiketlenmiş çok sayıda örnek (öğe) içerir. Model daha sonra bu verilerden öğrenebilir ve yeni verilere genelleyebilir, bu da tahminlerde veya kararlar almasına izin verir.

Bunu şu şekilde düşünün: Bir çocuğa okumayı öğretmeye çalışıyor olsaydınız, onlara okumaları için bir sürü kitap vererek başlardınız. Gittikçe daha fazla okudukça, kalıpları fark edecekler ve yeni kelimeler okuyabileceklerdi. Aynı şey Makine Öğrenmesi modelleri için de geçerlidir; ne kadar çok veri ile çalışmak zorunda kalırlarsa, o kadar iyi öğrenebilir ve genelleyebilirler.

Veri Bilimcileri genellikle verilerle çalışmaktan sorumludur ve genellikle desenleri ve içgörüleri tanımlamak için büyük veri kümeleriyle çalışırlar.

Veri bilimcileri, verilerin analiz için toplanmasını ve temizlenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmede kritik öneme sahiptir. Ayrıca, sağlıklı bir veri süreci oluşturmaktan ve tahmine dayalı modellerin en güncel verilere erişebilmesini sağlamaktan da sorumludurlar.

Lyle Florez

Profesyonel İpucu: Deneyim kazanmak için, yerel bir kuruluş için verilerle çalışmaya gönüllü olabilir veya çalışmalarınızın bir parçası olarak veri odaklı bir proje üstlenebilirsiniz. 

6. En son gelişmelerden haberdar olun.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi sürekli olarak gelişmektedir, bu nedenle en son gelişmelerden haberdar olmak çok önemlidir. İlgili blog yazılarını ve makaleleri okuyarak, konferanslara katılarak ve alandaki yeni gelişmeler hakkında kurslar alarak yapılabilir.

Olağanüstü Özgeçmiş Yazarları Direktörü Steven McConnell da bizimle aynı fikirde ve şöyle diyor:

 

Yapay zeka, on yılın en çok talep gören becerilerinden sadece biri değil; Aynı zamanda sürekli gelişmektedir, bu nedenle geniş alanlarından herhangi birinde kariyer yapmak isteyen herkes sektördeki en yeni gelişmelerden haberdar olmalıdır. Çevrimiçi kurslar ve sertifikalar bu amaçla size yardımcı olabilir.

AI ve ML’nin hızlı gelişimi ile, bu beceri setlerine sahip profesyonellere olan talep hızla artmaktadır. Neredeyse her endüstri, iş operasyonlarını geliştirmek için AI ve ML’den yararlanmanın yollarını arıyor ve bunun gerçekleşmesi için vasıflı işçilere ihtiyaçları var.

AI ve ML’deki bir derece veya sertifika, işletmelerin görevleri otomatikleştirmelerine, daha iyi kararlar almalarına ve alt satırlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilecek çözümler geliştirmek ve dağıtmak için ihtiyacınız olan becerileri sağlayabilir. Doğru eğitimle, rekabette öne geçmek isteyen herhangi bir şirket için paha biçilmez bir varlık haline gelebilirsiniz.

 

AI ve ML’de kariyer yapmak istiyorsanız, bu alanda bir dereceye veya sertifikaya sahip olmanızı öneririm. Birçok üniversite ve çevrimiçi platform artık Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi için farklı kurslar sunuyor. Bunun nedeni, araştırma bilimcileri, AI mühendisleri ve büyük veri mühendisleri gibi en üst düzey AI mesleklerinin çoğunun yüksek lisans derecesi gerektirmesidir. Çoğu AI işi, adayların MATLAB, C / C ++ ve Python’da sağlam programlama bilgi ve becerilerine sahip olmalarını gerektirecektir. Bu becerileri kendi başınıza veya çevrimiçi video izleyerek öğrenemezsiniz. Bu nedenle, başlamak ve bu alanda profesyonel olmak için bir derece veya sertifika almanız gerekir.

Leslie Radka
Kurucu ve İşe Alım Müdürü, GreatPeopleSearch
 

Benim düşünceme göre, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML), kuruluşların daha akıllı ve daha hızlı kararlar ve ürünler almasına yardımcı olmak için giderek daha önemli hale geliyor. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında yüksek lisans derecesi, günümüz pazarında hızla yükselen ve talep gören bir alan olan ilginç bir makine öğrenmesi veya yapay zeka işine geçiş yapmanıza yardımcı olabilir. Yapay zeka alanında yüksek lisans derecesi, firmalarında veya sektörlerinde liderlik veya yönetici rolleri üstlenerek yapay zeka kariyerlerini ilerletmek isteyen deneyimli teknoloji çalışanları için de iyi bir yatırımdır.

Tim Davidson
 

Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında bir kariyere başlamak istiyorsanız, konuyla ilgili bir dereceye ihtiyacınız olacak (çoğu durumda). Bilgisayar bilimlerinde bir yüksek lisans derecesi veya PG diploması genellikle en iyi eylem şeklidir ve ilerlemek için gerekli tüm temel becerileri ve bilgileri size verecek olan şeydir. AI dünyasına başlamak için bağımsız olarak çalışıyorsanız, o zaman sadece bilgisayar bilimi değil, aynı zamanda belirli programlama ve algoritma becerilerinin yanı sıra belki de iş veya kültür konularını da almanızı öneririm, çünkü bunlar AI’da da rol oynar!

Arjantin
Power’ın kurucu ortağı ve CEO’su

Örnek Olay İncelemesi

Şu anda MyShare.com adlı bir finansal tahmin hizmeti şirketinde çalışan deneyimli bir AI uzmanı olan Richard Billingsley, Yapay Zeka kariyer yolu hakkındaki görüşlerini paylaştı:

 

Son 10 yılda, Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyere başlamak çok daha kolay hale geldi.

Başlamak ve konuyla ilgilenip ilgilenmediğinizi öğrenmek için, başkalarının makine öğrenmesi fikirlerini nasıl uygulayacağınızı ve TensorFlow ve Torch gibi ana çerçeveleri nasıl kullanacağınızı öğreten Kaggle yarışmaları ve çevrimiçi kurslar vardır. Bu, ana fikirleri tanımak için iyi bir yoldur ve sistem uygulamasının teknik çalışmalarını seviyorsanız, o zaman gitmek için iyi bir yoldur.

Bir sonraki seviye aslında bir yerde bir kurs okumaktır. Birçok üniversite artık yapay zeka ve doğal dil işleme konusunda gerçekten iyi kurslar sunuyor. Üniversitede okuyarak, sadece bir modelin nasıl uygulanacağını ve ince ayar yapılacağını öğrenmekle kalmaz, aynı zamanda nasıl ve neden çalıştığını da öğrenirsiniz. Bu, kendi öğrenme sistemlerinizi geliştirmeye ve neler olup bittiğini gerçekten anlamaya doğru sizi bir adım öne çıkarır.

Araştırma yönlerini gerçekten seviyorsanız, doktora yapmaya bile devam edebilirsiniz. ve AI gelişiminin en uç noktasında makaleler yayınlayın. Yapay Zeka alanında doktora yaparken yapmak istediğim şey buydu. Mezun olduktan sonra, bir sağlık sigortası tazminat talebi sahtekarlığı tespit şirketinde çalışmaya başladım. Bunu takiben, birkaç üniversitede sosyal robotik ve doğal dil işleme üzerine doktora sonrası araştırmalar yaparak çalıştım ve bu inanılmaz eğlenceliydi. Robocup’ta kazanan takım için içecek servisi yapan ve çantalarınızı taşıyan robotlar geliştirdik.

Şimdi, MyShare.com adlı bir finansal tahmin hizmeti şirketinde çalışıyorum. Haberleri okuyan doğal dil işlemeden, kısa, orta ve uzun vadede hisse fiyatı tahminleri yapan finansal modellere kadar AI’nın birçok yönünü kullanıyoruz. Çalışmalarımın üretken, yenilikçi ve diğer insanlara yardımcı olacak şekilde kullanıldığını görmeyi tatmin edici buluyorum.

Yapay Zeka ile ilgili güzel olan şey, neredeyse herkesin bunu yapabilmesidir. İhtiyacınız olan tek şey bir NVIDIA grafik kartı, CUDA, Torch ve Nuppy gibi bazı python kütüphaneleri ve bazı verilere sahip bir oyun bilgisayarı ve kendi modelinizi eğitebilirsiniz. PythonAnywhere veya iyi barındırma şirketlerinden herhangi biri ile bir web sitesi yapmak kolaydır ve orada kendi Yapay Zeka sitenizi kurup çalıştırabilirsiniz. MRG’den kanseri tespit etmek, dilleri çevirmek, yeni moda tasarlamak veya sosyal sohbet robotları olsun, yeni, eğlenceli ve canlandırıcıdır. Ama borsaları tahmin etmeye gitmeyin çünkü bunu zaten yapıyoruz!

Conclusion

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, şu anda teknolojideki en sıcak konulardan ikisidir. Doğru beceri setine sahip olanlar için geniş fırsatlar var. Google, Facebook ve Microsoft dahil olmak üzere birçok teknoloji şirketi, AI ve ML uzmanlarını aktif olarak işe alıyor.

İş piyasası sadece önümüzdeki yıllarda daha rekabetçi hale gelecektir, bu yüzden şimdi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi alanında bir kariyerle ilgileniyorsanız, eğitiminize ve beceri setinize yatırım yapmaya başlamanın zamanı geldi.

en_USEnglish