在製造和服務中，尖端機器學習AI的出現正在轉換傳統的過程和系統，以創造數字創新與技術與人力資源，設施，基礎設施和政策之間的新協同作用。機器學習-人工智能技術的不斷學習，不斷發展和優化方面-提供了允許業界在最佳地利用行業的不同進步來破壞和改善產品和交付系統的超級系統，從而導致客戶的改善滿意和經驗。
公司爭先恐後地尋找專業擅長機器學習軟件和編程的專業人士，以幫助他們實現技術為其行業持有的一些奇妙潛力。這將創造一個雜色的雜色機器學習職業機會，其中一小部分在今天的就業市場上已經提供。
製造
下一代製造業的自動化已經開始到達。從大型漏洞的工業機器人來看，製造業正在朝著使用物聯網技術來將傳感器放在製造過程中，允許收集的數據可以從單個軟件儀表板和系統管理。機器學習軟件可以插入該管理系統，這將不斷地期望優化製造，以降低成本並提高質量。
因此，大多數製造實體將聘請僱用機器學習程序員，用於創建這樣一個智能管理系統。
很多製造公司也必須從事供應鏈管理（SCM），希望收集他們需要的原材料用於以最佳質量和最低可想像的成本製造。跟踪各種不同的組件或材料，供應商和供應商以及運輸物流繁重和數據密集型任務。雖然這些可能對平均人類難以困難，但它是兒童為精心設計的機器學習系統的戲劇。
雖然一些公司已經使用了系統和流程來簡化他們的SCM，在願意利用該領域利用機器學習的程序員的部門會有日益增長的需求，以創造更好的協同和優化。
擴展資源：
製造公司必須在倉儲和物流上消耗大量資源。他們必須預測需求和他們的供應能力，並將多餘的庫存存放在倉庫的可變時間越來越多的時間，並找到將其商品運送到市場的最佳時間-所有活動為其資產負債表增加費用。
機器學習可以通過提高效率降低成本來幫助優化其倉儲和物流要求。此外，機器學習模型可以以極高的準確性預測需求尖峰和低谷，幫助公司根據需求優化生產和存儲，提高其生產力和盈利流形。隨著公司希望採用技術在市場上保持競爭優勢，他們將被迫僱用AI和機器學習精通程序員。
服務
在過去的十年左右，服務業已經通過支持的數字平台的服務交付來實現優化。無論是預訂旅遊和酒店，在各種服務中均參與電子商務，投資或交易，服務業已採用比例和數字化的經濟，而不是其製造對方。然而，在急劇降低成本的情況下，這些公司往往無法個性化他們的產品，他們的客戶已經開始注意到這一點。保持不同的客戶，選擇和個人偏好是給機器學習算法最好的，可以依靠公司的數據來確定客戶優先考慮或想要更多的數據。
機器學習還可以優化服務行業的過程，以確定效率低下，並創造更加富有成效和有利可圖的服務交付過程。通過使用公司的數據，它可以識別模式和延遲及時，並跟踪客戶反饋，以確定客戶獲取，服務交付，交付和通信形式的最佳實踐，等等。例如，機器學習可用於識別何時是根據響應和牽引地向一個客戶發送營銷通信的最佳時間。通過識別客戶偏好，甚至可以創造令人驚訝的客戶詳細型號，幫助公司的人員決定如何最好地接近，獲取和滿足客戶。
客戶建模也可以提供其他目的。電子商務平台已經使用客戶偏好數據庫，使個性化優惠能夠吸引客戶，並鼓勵他們從網站上購買更多商品。預測建模還可以在提供新服務方面提供可操作的見解，以及如何最好地改善客戶的用戶體驗。通過機器學習優化服務行業需要無數的adeptai編程的人-小時數，因此程序員的機會將是一個驚人的數字。
印度攪拌近750萬畢業生每年，大多數人都缺乏將在AI驅動的未來中使用的技能。但是，對於自動化從人類手中獲取的每項工作，它在更高價值的工作和重新技藝中開放了另一個。要訪問機器學習會創造的巨大就業和應用程序，我們應該快速移動以重新技巧，並準備好在它到來時。
此外，還有機構在AI及其應用中提供方便的培訓，其中許多是數字平台，使他們的學生能夠從自己的家中的便利方面參加他們的課程，並且在方便的時候這樣做，讓他們保持一天-在他們學習新技能的時候-job。
不要錯過機會成為機器語言專家，並利用給您成為這一領導者的機會即將打擊行業的變化浪潮。
由IshanGupta，MD印度先生，Udacity
