#MachineLearning #ThịTrườngViệcLàm
Công nghệ Machine Learning đang thay đổi cách thức thức làm việc của chúng ta và tạo ra những vai trò mới trong thị trường việc làm. Việc phát triển và triển khai các giải pháp máy học trong công nghệ không đơn giản và đang tạo nên một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Học máy là một loại trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. ML thường chia thành ba loại: Học có giám sát, Học không giám sát và Học tăng cường.
Từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến thương mại điện tử và hơn thế nữa, các ứng dụng của ML rất nhiều và đa dạng. ML đang tạo ra những vai trò mới và càng tăng cần cầu về các chuyên gia dữ liệu và kỹ sư ML.
Việc nâng cao hoặc đào tạo lại kỹ năng cho các vai trò định hướng ML đang trở nên cần thiết. Bằng cách đào tạo các kỹ năng bổ sung hoặc học các kỹ năng mới, các chuyên gia có thể thích ứng và phát triển trong thị trường việc làm đang phát triển.
Tuy nhiên, việc ML tự động hóa các tác vụ thông thường có khả năng dẫn đến tình trạng mất việc làm. Thế nên, việc đào tạo và phát triển các kỹ năng mới để đáp ứng với tình hình thị trường việc làm đang thay đổi là điều cần thiết.
Nguồn: https://readwrite.com/machine-learnings-impact-on-future-job-markets/
Việc phát triển và thực hiện các giải pháp máy học trong công nghệ không đơn giản như chúng có thể xuất hiện từ bên ngoài.
Công nghệ máy học đang cách mạng hóa các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là việc làm và thị trường việc làm, nâng cao hiệu quả từ các vị trí cấp thấp đến các vị trí cấp cao nhất.
Công cụ tiên tiến này cho phép đưa ra quyết định tự động, thông minh, sắp xếp hợp lý các quy trình làm việc và thay đổi cơ bản cách chúng ta xác định và thực hiện công việc. Tác động của học máy đối với bối cảnh nghề nghiệp của chúng ta là sâu sắc và có ảnh hưởng sâu rộng.
Hiểu những điều cơ bản về học máy
Học máy (ML) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu, đưa ra quyết định và cải thiện theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng. Điều kỳ diệu nằm ở các thuật toán tìm ra các mẫu và tạo thông tin chuyên sâu, giúp hệ thống trở nên thông minh hơn với mỗi tương tác dữ liệu.
ML thường chia thành ba loại:
- Học có giám sát: Điều này liên quan đến việc dạy hệ thống sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn với câu trả lời đúng. Sau đó, thuật toán sẽ sử dụng kiến thức này để dự đoán kết quả cho dữ liệu mới, chưa từng thấy.
- Học không giám sát: Trong Học không giám sát, hệ thống nhận dữ liệu không được gắn nhãn. Nó độc lập tìm thấy các mẫu và các mối quan hệ. Quá trình này giúp tiết lộ những hiểu biết ẩn giấu.
- Học tăng cường: Điều này liên quan đến việc một tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách thực hiện các hành động và nhận phần thưởng hoặc hình phạt, giống như một đứa trẻ học chơi trò chơi điện tử.
Trong hệ sinh thái công nghệ hiện đại của chúng ta, ML đóng một vai trò quan trọng. Từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến thương mại điện tử và hơn thế nữa, các ứng dụng của nó rất nhiều và đa dạng.
Một ứng dụng như vậy có thể được tìm thấy trong một nghiên cứu nơi chúng tôi đã phân tích hơn một triệu cam kết git. Bằng cách sử dụng AI, chúng tôi có thể xác định tâm trạng và tình cảm của nhà phát triển dựa trên thông điệp cam kết của họ.
Khả năng ML xử lý và học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ là động lực đằng sau việc áp dụng rộng rãi ML, thiết lập ML như một trụ cột trung tâm trong thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu của chúng ta. Chúng ta sẽ nghiên cứu sâu hơn về tác động của nó đối với thị trường việc làm trong các phần sau.
Học máy hiện đang tác động đến thị trường việc làm như thế nào
Học máy (ML) đang tạo nên làn sóng trong thị trường việc làm, cách mạng hóa nhiều vai trò khác nhau và tạo ra những vai trò mới.
Có một sự gia tăng trong các công việc trực tiếp sử dụng ML. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML đang có nhu cầu cao, chịu trách nhiệm phát triển và triển khai các mô hình ML để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Những chuyên gia này rất quan trọng trong các ngành từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến thương mại điện tử và tiếp thị.
chuyên môn ML đã trở thành hàng hot, kéo theo việc làm liên quan tăng đột biến. Các vị trí như Chuyên gia ML, Kiến trúc sư ML và Giám đốc sản phẩm AI xuất hiện trên bảng việc làm thường xuyên hơn. Những vai trò này cần có hiểu biết sâu về ML để phát triển và quản lý các hệ thống ML.
Để hiểu tác động này, chúng ta hãy xem xét một số nghiên cứu điển hình. Những gã khổng lồ công nghệ như Google và Amazon đang sử dụng ML một cách rộng rãi. Các thuật toán ML của Google thúc đẩy các dịch vụ như Google Tìm kiếm và Google Photos. Trong khi đó, Amazon sử dụng ML cho hệ thống khuyến nghị, nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Ngoài lĩnh vực công nghệ, JPMorgan Chase sử dụng ML để phát hiện các giao dịch gian lận. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các công ty như Zebra Medical Vision sử dụng ML để phát hiện bệnh.
Về bản chất, ML đã định hình lại bối cảnh công việc, mở ra những con đường sự nghiệp mới đồng thời nâng cao những con đường hiện có. Khi chúng ta đi sâu hơn vào kỷ nguyên AI, xu hướng này có thể sẽ tiếp tục tồn tại, thậm chí có thể với tốc độ nhanh hơn.
Yêu cầu nâng cao kỹ năng và đào tạo lại kỹ năng
Trong thời đại tiến bộ công nghệ nhanh chóng này, các chuyên gia phải luôn cập nhật các kỹ năng của họ. Với tầm ảnh hưởng ngày càng tăng của ML, việc nâng cao hoặc đào tạo lại kỹ năng cho các vai trò định hướng ML đang trở nên cần thiết. Bằng cách đạt được các kỹ năng ML, các chuyên gia không chỉ bảo vệ khả năng được tuyển dụng của họ mà còn định vị bản thân cho những cơ hội mới thú vị.
Nâng cao kỹ năng đề cập đến việc học các kỹ năng bổ sung để vượt trội trong vai trò hiện tại của một người, trong khi đào tạo lại kỹ năng là học các kỹ năng mới để chuyển sang một vai trò hoặc ngành khác. Cả hai đều quan trọng trong thị trường việc làm ngày nay, đặc biệt là do nhu cầu về chuyên môn ML ngày càng tăng.
Có rất nhiều tài nguyên có sẵn để học ML. Các nền tảng học tập trực tuyến, chẳng hạn như Coursera, Udemy và edX, cung cấp các khóa học ML toàn diện. Nhiều trường đại học danh tiếng cung cấp các chương trình cấp bằng trực tuyến về khoa học dữ liệu và AI. OpenAI và các tổ chức khác cũng xuất bản nội dung giáo dục phong phú cho người tự học.
lập trình khám phá có thể là một cách thực hành để học các kỹ năng ML. Cách tiếp cận này liên quan đến việc vừa học vừa làm, trong đó một người viết mã không phải để xây dựng sản phẩm cuối cùng mà để hiểu vấn đề tốt hơn.
Bằng cách nắm bắt yêu cầu nâng cao kỹ năng và đào tạo lại kỹ năng, các chuyên gia có thể thích ứng với bối cảnh công việc đang phát triển, biến làn sóng ML từ một mối đe dọa tiềm tàng thành một cơ hội trao quyền.
Tác động kép của ML: Tạo việc làm và thay thế việc làm
Machine Learning (ML) tạo ra một con dao hai lưỡi hiệu quả trong thị trường việc làm. Một mặt, nó có thể dẫn đến sự dịch chuyển công việc, mặt khác, nó được cho là sẽ tạo ra những vai trò và lĩnh vực mới.
Việc thay đổi công việc có thể xảy ra khi ML tự động hóa các tác vụ thông thường. Các công việc liên quan đến các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc các mẫu có thể dự đoán được, như nhập dữ liệu, dịch vụ khách hàng cơ bản và các nhiệm vụ sản xuất đơn giản, có thể được tự động hóa, có khả năng dẫn đến tình trạng mất việc làm. Thất nghiệp công nghệ này là một mối quan tâm hợp lệ không nên bỏ qua.
Trong khi một số công việc có thể giảm, những công việc mới dự kiến sẽ phát sinh. Việc triển khai ML trong các lĩnh vực khác nhau mở ra cơ hội cho những vai trò chưa từng tồn tại trước đây. Các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML, nhà đạo đức học AI và chuyên gia tự động hóa là những vai trò được yêu cầu ngày nay hầu như chưa từng được biết đến cách đây một thập kỷ.
Hơn nữa, ML có thể cải thiện các công việc hiện có, dẫn đến nâng cao kỹ năng. Chẳng hạn, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sử dụng các công cụ ML để chẩn đoán tốt hơn hoặc các nhà tiếp thị tận dụng ML cho các chiến dịch được cá nhân hóa, nâng cao vai trò của họ và tăng giá trị của họ trong thị trường việc làm.
Về bản chất, thị trường việc làm trong tương lai với ML có thể sẽ là một bối cảnh của các vai trò được chuyển đổi, nơi các công việc mới sẽ cùng tồn tại với những công việc truyền thống được cải thiện và việc đào tạo lại kỹ năng trở thành một điều không đổi. Thách thức và cơ hội đối với chúng tôi nằm ở việc điều hướng sự thay đổi này một cách hiệu quả.
Phần kết luận
Học máy (ML) đang thay đổi thế giới của chúng ta, mang đến sự kết hợp giữa thách thức và cơ hội. Trong một thị trường việc làm tập trung vào ML, con người phải phát triển, tập trung vào các vai trò giám sát và hiểu ML.
nhấn mạnh liên tục học tập và nâng cao trình độ là điều tối quan trọng để thích ứng với tương lai giàu AI này. Hãy nhớ rằng, ML ngụ ý không phải là loại bỏ công việc mà là chuyển đổi công việc. Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên năng động, do ML thúc đẩy này, chúng ta phải tuân thủ chặt chẽ câu thần chú không ngừng học hỏi, vì chính nhờ kiến thức và khả năng thích ứng mà chúng ta sẽ phát triển.
Tín dụng hình ảnh nổi bật: Được cung cấp bởi tác giả; Cảm ơn!
Rajeev Bera
Người sáng lập aCompiler.com
Rajeev Bera là một chuyên gia CNTT dày dạn kinh nghiệm với hơn một thập kỷ kinh nghiệm chuyên sâu trong ngành phát triển phần mềm. Với tư cách là người sáng lập aCompiler, Rajeev đã kết hợp kiến thức rộng lớn và niềm đam mê công nghệ của mình vào một nền tảng hữu ích giúp các chuyên gia CNTT nâng cao kỹ năng của họ. Bằng cách cung cấp chương trình học tập và đào tạo ở cấp độ tiếp theo, ông đặt mục tiêu thúc đẩy sự đổi mới, tăng trưởng và thành công trong bối cảnh công nghệ không ngừng phát triển.
[ad_2]
