¿Qué debo tomar Machine Learning o realidad aumentada?

Hice mi pasantía de verano en Realidad Aumentada (AR) durante 2.5 meses y mi disertación de último año de M.Tech (CS) fue en Machine Learning. Enfrenté la misma situación hace 6 meses cuando recibí ofertas de trabajo en estos dos campos de dos compañías diferentes (una resultó ser la misma donde hice la pasantía) con casi el mismo CTC. Elegí Machine Learning en función de mi interés y varios otros factores que se analizan a continuación. En este momento, estoy trabajando en ML como científico de datos en una empresa de análisis. Por lo tanto, creo que puedo responder bien a su pregunta.

Por cierto, no ha especificado su objetivo de aprender ML o AR. Si desea realizar una investigación o un trabajo en los campos correspondientes. De todos modos, supongo que estás más inclinado hacia la perspectiva laboral. Si no es así, hágamelo saber que actualizaré mi respuesta en consecuencia.

Permítanme responderlo con los siguientes puntos / factores.

• Cómo clasificar imágenes de texto en inglés y en otros idiomas usando SVM
• ¿Qué sucederá si divido mis datos en 50:50 para capacitación y pruebas?
• ¿El aprendizaje profundo ha vuelto obsoletos los métodos del núcleo?
• ¿Qué hay de nuevo con Wasserstein GAN?
• ¿Cuál es la mejor manera de manejar los valores atípicos en Machine Learning?

1. Habilidades requeridas:
   AR : Gráficos por computadora, Matemáticas (Geometría y Matrices), Visión por computadora (para aprendizaje avanzado en AR), Conceptos básicos del desarrollo de aplicaciones móviles (porque allí es donde se aplica la realidad aumentada actualmente), Modelado 3D: Textura, Sombreado, Render, etc. JSON, etc.
   ML: Matemáticas: probabilidad y estadística , álgebra lineal, técnicas de optimización (exposición básica), computación distribuida: Hadoop o chispa, etc.
2. Lenguajes de programación:
   AR : mayormente C ++, C #
   ML: mayormente Python y R
3. Alcance :
   AR : Tiene numerosas áreas de aplicaciones. Pero, actualmente se está aplicando principalmente en juegos, marketing y publicidad, ensamblaje de productos, etc. Sin embargo, hasta donde sé, actualmente ni siquiera está en algún lugar cercano al nivel de auge donde puede producir esa cantidad de trabajos a la par. lo que está produciendo Machine Learning.
   ML: Sin lugar a dudas, al ser una rama de la Inteligencia Artificial, tiene un enorme alcance en la presente y próxima década combinándose con el aprendizaje profundo y el Internet de las cosas (IoT).
4. Prospectos de trabajos:
   AR : Bastante bueno, pero actualmente limitado a pocos roles solamente. Como no hay demasiadas empresas en el mercado trabajando en este campo, la cantidad de empleos tampoco es tanta, al menos en India.
   Empresas de AR en India: innovaciones de medios activos, solución de parpadeo, Gamooz, etc.
   Echale un vistazo.
   ¿Cuáles son las mejores empresas de realidad aumentada en India? ¿Por qué?

   Principales empresas de RA del mundo: Metaio, Qualcomm, Layer, etc.
   ¿Quiénes son los mejores jugadores / compañías en el espacio de Realidad Aumentada?

   ML: Siendo ya en auge, sería innecesario mencionar oportunidades en ML / Data Science. Comenzando con las Start-ups en ML, hay una gran cantidad de grandes jugadores en el mercado. Además, obtendría un CTC muy atractivo incluso al principio si se capacita lo suficiente para lo mismo.

   Ahora tome su decisión según su interés y las oportunidades disponibles. Espero que ayude a aclarar su confusión.