По данным Бюро статистики труда США, к 2026 году будет около 11,5 млн вакансий, связанных с наукой о данных и технической аналитикой. Эта оценка основана на современных масштабах карьеры в области науки о данных во всем мире.

Машинное обучение — это концепция, аналогичная наукам о данных и аналитике, которая охватывает важную задачу тестирования и оценки моделей.

Расширенная настройка машинного обучения и аналитики создаст путь для модели в периферийных устройствах Data Science. После этого он выполняет проверки и противовесы для оценки производительности и поведения модели.

Компании в отрасли Data Science, внедряющие тестирование машинного обучения, будут экспоненциально расти в аналитическом и виртуальном пространстве. Надежная платформа, созданная с использованием эксклюзивной тактики машинного обучения, поможет вашей компании использовать технические модели с максимальной тщательностью и точностью.

Курс Data Science со специализацией в области машинного обучения поможет вам приобрести навыки, необходимые для построения карьеры в этой отрасли. Эти курсы охватывают комплексную учебную программу по машинному обучению и науке о данных, включая занятия в режиме реального времени под руководством экспертов, построение концепций на равных и интерактивные занятия для закрепления базовых знаний.

Курс машинного обучения Scaler — это этапная программа, которая проводится под руководством более 100 профилей высококвалифицированных и опытных наставников в течение периода обучения 11-13 месяцев. Записавшись на этот курс, вы станете свидетелем существенного двукратного увеличения вашей работы и станете активом для вашей компании.

В этой статье обсуждаются широкие возможности тестирования машинного обучения, которые могут стать будущим карьеры специалистов по науке о данных в технологической отрасли.

Оценка машинного обучения: яркая сторона карьеры в науке о данных

Тестирование и оценка машинного обучения могут без особых усилий обеспечить перспективы роста для компаний, которые используют его разумно. Курс по науке о данных даст представление о технических особенностях и точности, связанных с наукой о данных и машинным обучением.

Чтобы прояснить концепцию, ML в науке о данных включает в себя две основные задачи, а именно:

1. Оценка модели — базовый процесс оценки модели включает использование метрик и графиков или кривых для определения общей производительности модели на основе измеренного набора тестовых данных.
2. Тестирование модели — эта процедура в ML подразумевает тщательную проверку и оценку заданного поведения, функции и показателя производительности модели.

Обе эти процедуры идут рука об руку и связаны параллельно, чтобы сделать процесс тестирования машинного обучения продуктивным для компании в технологической среде. Таким образом, вы вместе со своей командой сможете применять свои навыки и знания в области разработки машин для создания высококачественных технических моделей, увеличивая прибыль компании в целом.

Методы машинного обучения (ML), описанные в курсе Data Science, помогут оживить процесс развертывания в вашей компании. Кроме того, тренеры научат вас работать над своими навыками межличностного общения и активно общаться с командой, чтобы придумать новые стратегии (сочетающие аналитические и инженерные методы) для реализации моделей класса, поддерживаемых ML.

Специализированный курс будет включать в себя такие понятия, как языки программирования, а именно Java, Python, CSS, SQL, C и т. Д., Вероятность и статистика, споры, аналитика и концепции ML, а также связанные алгоритмы.

Включение тестирования и оценки машинного обучения для настройки эффективной модели не даст лучших результатов, если только оно не будет проверено группой экспертов. Чтобы установить ожидаемую производительность модели, группа экспертов должна быть в состоянии представить результаты и предложить изменения, если это необходимо.

Как оценить модель через ML?

На курсе Data Science вас научат, как с точностью оценить разработанную модель, чтобы сделать ее полезной для непосредственных потребителей.

Тестирование машинного обучения, являющееся частью карьеры специалиста по науке о данных, поможет установить прочные отношения с командой специалистов по данным и проверить модель, разработанную для удовлетворения потребностей клиента.

Например, оптимизируя искусственный интеллект с машинным обучением, вы можете разработать приложение для мобильного телефона мирового класса.

Таким образом, в эпилоге говорится, что всякий раз, когда вы рисуете волну спроса со стороны рынка, вы должны одновременно вносить изменения/модификации в модель, чтобы продемонстрировать усовершенствованную версию для клиентов.

Это ясно указывает на то, что тестирование машинного обучения, если оно проводится бдительно, откроет перспективы и создаст новый карьерный путь для претендентов.

Основываясь на предпочтениях клиента, вы можете построить конструктивную модель, которая гарантирует стопроцентную производительность и совершенство, чтобы сделать ваше предприятие грандиозным успехом.

Суть

В этой статье рассказывается о важности машинного обучения и связанного с ним процесса тестирования и оценки технической модели. Этот аналог науки о данных поможет вам разработать модели, которые будут очень точными и функциональными и удовлетворят потребности целевой аудитории.

Курс Data Science поможет вам тесно сотрудничать с командой экспертов, расшифровывать алгоритмы, данные, схемы и кривые, участвующие в процессе создания моделей, оптимизируя системную аналитику.