ఏఐ యుగంలో ఎంఎల్‌ నేర్చుకుంటే.. కెరీర్‌కు తిరుగుండదు!

కృత్రిమ మేధ విస్తరిస్తున్న కొద్దీ మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ ప్రాధాన్యం కూడా వేగంగా పెరుగుతోంది. ఒకప్పుడు కేవలం ఐటీ రంగానికే పరిమితమైన ఈ సాంకేతికత ఇప్పుడు విద్య, వైద్యం, వ్యవసాయం, ఆర్థిక రంగం, రిటైల్‌, రక్షణ, మార్కెటింగ్‌ వంటి అనేక రంగాల్లో కీలకంగా మారింది. మనం రోజూ ఉపయోగించే స్మార్ట్‌ఫోన్‌ సేవలు, వాయిస్‌ అసిస్టెంట్లు, సిఫార్సు వ్యవస్థలు వంటి వాటి వెనుక కూడా మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ సాంకేతికత పనిచేస్తోంది.

సాధారణంగా కంప్యూటర్‌కు ప్రతి పనికీ ప్రత్యేక సూచనలు ఇవ్వాల్సి ఉంటుంది. అయితే మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌లో పెద్ద మొత్తంలో డేటాను అందించడం ద్వారా అందులోని నమూనాలను గుర్తించి, వాటి ఆధారంగా ఫలితాలను అంచనా వేయడం నేర్పిస్తారు. కొత్త డేటా వచ్చినప్పుడు గతంలో నేర్చుకున్న అంశాల ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా వ్యవస్థను రూపొందిస్తారు.

ఉదాహరణకు ఒక కంప్యూటర్‌కు అనేక పులుల చిత్రాలను చూపించి వాటి లక్షణాలను నేర్పిస్తే.. తర్వాత చూపించే కొత్త చిత్రంలో పులి ఉందో లేదో అది గుర్తించగలదు. ఇదే మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ ప్రాథమిక సూత్రం.

మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌లో నైపుణ్యం సాధించాలనుకునే వారు ముందుగా పైథాన్‌, ఆర్‌ వంటి ప్రోగ్రామింగ్‌ భాషలపై పట్టు సాధించాలి. డేటా సైన్స్‌, గణాంకాలు, అల్గారిథమ్స్‌, డేటా స్ట్రక్చర్స్‌ వంటి అంశాలను కూడా నేర్చుకోవాలి. ఆ తర్వాత మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, డీప్‌ లెర్నింగ్‌, క్లౌడ్‌ టెక్నాలజీలు, ఎంఎల్‌ఓపీఎస్‌ వంటి అధునాతన అంశాలపై దృష్టి పెట్టవచ్చు.

ఈ నైపుణ్యాలతో మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ ఇంజినీర్‌, డేటా సైంటిస్ట్‌, ఎంఎల్‌ రిసెర్చర్‌, బిగ్‌ డేటా అనలిస్ట్‌, ఏఐ ఆర్కిటెక్ట్‌ వంటి విభిన్న ఉద్యోగాల్లో అవకాశాలు పొందవచ్చు.

మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ విద్యా రంగంలోనూ కీలక మార్పులు తీసుకొస్తోంది. ప్రతి విద్యార్థి నేర్చుకునే వేగం, బలాలు, బలహీనతలను విశ్లేషించి వారికి అనుగుణంగా పాఠ్యాంశాలను అందించే వ్యవస్థలు అందుబాటులోకి వస్తున్నాయి. ఒక విద్యార్థికి గణితంలోని ఆల్జీబ్రా అర్థం కాకపోతే.. ఆ అంశానికి సంబంధించిన అదనపు అభ్యాస ప్రశ్నలు, వివరణాత్మక వీడియోలు, నమూనా పరీక్షలను సూచించగలవు.

ఇంజినీరింగ్‌, మెడిసిన్‌, సైన్స్‌ వంటి కోర్సుల్లో క్లిష్టమైన అంశాలను గ్రాఫ్‌లు, ఉదాహరణలు, దృశ్య రూపకాల్లో సులభంగా అర్థమయ్యేలా చేయడంలోనూ ఎంఎల్‌ ఆధారిత సాధనాలు ఉపయోగపడుతున్నాయి. విద్యార్థి చదివే వేగం, పరీక్ష తేదీలు, గత ప్రదర్శన వంటి అంశాలను విశ్లేషించి వ్యక్తిగత చదువు ప్రణాళికను రూపొందించే సాధనాలు కూడా పెరుగుతున్నాయి.

మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ కేవలం కొత్త ఉద్యోగాల కోసమే కాదు.. ఇప్పటికే ఉద్యోగాల్లో ఉన్నవారి పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కూడా ఉపయోగపడుతోంది. నివేదికల తయారీ, డేటా విశ్లేషణ, ఈ-మెయిల్‌ నిర్వహణ, పునరావృత పనుల ఆటోమేషన్‌ వంటి వాటి ద్వారా ఉద్యోగుల సమయాన్ని ఆదా చేయవచ్చు.

మార్కెటింగ్‌, ఆర్థిక, మానవ వనరుల విభాగాల్లో కస్టమర్ల ప్రవర్తనను విశ్లేషించడం, భవిష్యత్‌ డిమాండ్‌ను అంచనా వేయడం, ఉద్యోగుల పనితీరుకు సంబంధించిన డేటాను పరిశీలించడం వంటి పనుల్లో ఎంఎల్‌ మోడళ్లు ఉపయోగపడుతున్నాయి.

కోర్సెరా, కాగ్గుల్‌, డేటాక్యాంప్‌, డీప్‌లెర్నింగ్‌.ఏఐ వంటి వేదికల ద్వారా మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ అంశాలను నేర్చుకోవచ్చు. ప్రాక్టికల్‌ ప్రాజెక్టులు చేయాలనుకునే వారికి కాగ్గుల్‌ వంటి వేదికలు ఉపయోగకరంగా ఉంటాయి. క్లౌడ్‌ ఆధారిత మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌పై ఆసక్తి ఉన్నవారు ఏడబ్ల్యూఎస్‌, గూగుల్‌ క్లౌడ్‌ వంటి సంస్థల శిక్షణా కార్యక్రమాలను పరిశీలించవచ్చు.

కేవలం కోర్సులు పూర్తిచేయడం కంటే స్వయంగా ప్రాజెక్టులు రూపొందించి వాటిని గిట్‌హబ్‌లో ప్రదర్శించడం, కాగ్గుల్‌ పోటీల్లో పాల్గొనడం, లీట్‌కోడ్‌, హ్యాకర్‌ర్యాంక్‌ వంటి వేదికల్లో కోడింగ్‌ సాధన చేయడం కెరీర్‌ అవకాశాలను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది.

ప్రస్తుతం అనేక సంస్థలు అభ్యర్థుల రెజ్యూమెలను ప్రాథమికంగా పరిశీలించేందుకు ఆటోమేటెడ్‌ వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తున్నాయి. అందువల్ల ఉద్యోగ ప్రకటనకు అనుగుణంగా సంబంధిత నైపుణ్యాలు, ప్రాజెక్టులు, సాంకేతిక పదాలను స్పష్టంగా పేర్కొనడం ముఖ్యం.

మాక్‌ ఇంటర్వ్యూ సాధనాలు అభ్యర్థుల సమాధానాలను విశ్లేషించి మెరుగుపరచాల్సిన అంశాలను సూచిస్తున్నాయి. అదే సమయంలో గిట్‌హబ్‌లో వాస్తవ ప్రాజెక్టులను ప్రదర్శించడం, కాగ్గుల్‌ పోటీల్లో పాల్గొనడం, డీఎస్‌ఏపై పట్టు పెంచుకోవడం టెక్‌ ఉద్యోగాలకు సన్నద్ధమయ్యే వారికి ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.

గూగుల్‌ కొలాబ్‌ వంటి బ్రౌజర్‌ ఆధారిత సాధనాలతో అధిక సామర్థ్యం ఉన్న వ్యక్తిగత కంప్యూటర్‌ లేకపోయినా మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ మోడళ్లను ప్రయోగాత్మకంగా రూపొందించడం, పరీక్షించడం సాధ్యమవుతుంది.

మొత్తంగా చూస్తే.. ఏఐ ఆధారిత భవిష్యత్‌లో మెషిన్‌ లెర్నింగ్‌ నైపుణ్యాలకు డిమాండ్‌ మరింత పెరిగే అవకాశం ఉంది. విద్యార్థులు, ఉద్యోగార్థులు, ఇప్పటికే ఉద్యోగాల్లో ఉన్నవారు తమ ప్రస్తుత నైపుణ్యాలకు ఎంఎల్‌ పరిజ్ఞానాన్ని జోడించుకుంటే మారుతున్న ఉద్యోగ ప్రపంచానికి మరింత సమర్థంగా సిద్ధం కావచ్చు.