Kariera w głębokim nauczaniu - wprowadzenie
Głębokie uczenie się, zwane uczeniem zorganizowanym na poziomie neuronowym lub uczeniem się na różnych poziomach, jest częścią szerszej grupy technik uczenia maszynowego w celu uzyskania informacji o uczeniu się, a nie dokonywania określonych obliczeń. Nauka może być ukierunkowana, częściowo zarządzana lub bez nadzoru. Kariera w głębokim uczeniu się oferuje organizacjom inny układ systemów, który rozwiązuje złożone problemy wyjaśniające i przyspiesza rozwój fałszywej świadomości. Zachęcając do głębokiego uczenia się z ogromną ilością informacji, modele mogą być przygotowane do wykonywania złożonych przedsięwzięć, takich jak dyskurs i badanie obrazu. Modele Deep Learning są w przybliżeniu utożsamiane z opracowywaniem danych i projektami korespondencji w organicznym układzie sensorycznym, na przykład kodowaniem neuronowym, które stara się scharakteryzować związek między różnymi danymi i powiązanymi reakcjami neuronalnymi w mózgu.
Struktury Deep Learning, na przykład głębokie układy neuronowe, głębokie systemy przekonań i przerywane układy nerwowe zostały połączone z polami, w tym z wizją PC, potwierdzaniem dyskursu, regularną obsługą dialektu, potwierdzaniem dźwiękiem, nieformalnym przesiewaniem społeczności, interpretacją maszyn, bioinformatyką i projektowaniem leków, gdzie stworzyli, że są praktycznie identyczni, a czasem lepsi od ludzkich ekspertów. Kariera w głębokim uczeniu się to kolejny obszar badań uczenia maszynowego, którego celem jest przybliżenie uczenia maszynowego do jednego z jego unikalnych celów: sztucznej inteligencji. Oczekuje się, że ta witryna będzie zawierała zasoby i wskaźniki do danych o karierze w głębokim nauczaniu.
Edukacja do umiejętności głębokiego uczenia się
Głębokie uczenie się Umiejętności edukacyjne dla studentów, którzy chcą rozpocząć karierę w głębokim uczeniu się.
Deep Neural Network
- Sieci splotowe
- RNN
- LSTM
- Adam
- Spadkowicz
- Norma partii
- Inicjalizacja Xaviera / He
Metody probabilistyczne
- Rozkłady ciągłe i dyskretne
- Maksymalne prawdopodobieństwo
- Funkcje kosztów
- Hipotezy i dane dotyczące treningu
- Maksymalny koszt oparty na prawdopodobieństwie
- Entropia krzyżowa
- MSE sieci przesyłu kosztów
- MLP, jednostki sigmoidalne
- inspiracja neurobiologii
- Spadek gradientu
- Reguła łańcucha rekurencyjnego
- Kompromis wariancji odchylenia
- Regularyzacja
Praktyczny
- regresja liniowa
- softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Ścieżka kariery w głębokim uczeniu się
Głębokie uczenie się wyróżnia się spośród najbardziej znanych dialektów sieci neuronowych wykorzystywanych obecnie dzięki prostej strukturze obrazu i na tej podstawie, że jest to uniwersalnie przydatny dialekt programowania neuronowego. Widzisz karierę w głębokim nauczaniu wykorzystywaną jako część wielu terytoriów.
Nowi inżynierowie głębokiego uczenia mają wiele opcji dotyczących programowania neuronowego. Niezależnie od tego, sama kariera w głębokim nauczaniu nie wystarcza do zdecydowanej większości wyborów zawodu, wszystkie one wymagają umiejętności wspierających. Na przykład w przypadku, gdy trzeba było przejść do probabilistycznego rozwoju w statystyce innej niż nauka systemu sieci neuronowej. Umiejętności takie jak sieci konwolucyjne, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He inicjalizacja.
Student, który jest bardzo zainteresowany tym zawodem, ma dużą wiedzę praktyczną na temat tych umiejętności: regresja liniowa, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Każda z wyżej wymienionych specjalizacji Deep Learning (AI, rozwój neuronów, nauki o danych i tak dalej) wymaga wyjątkowych umiejętności. Klienci Software Engineer otrzymują zasoby informacyjne do wykonywania obowiązków związanych z pracą w określonych obszarach aplikacji. Analitycy opierający się na danych zarówno w świecie naukowym, jak i w branży stanowią świetny przypadek klienta inżyniera analizy neuronowej, jednak zakres tego spotkania jest coraz szerszy. Na przykład eksperci terapeutyczni (np. Lekarze i instruktorzy dziedziczni) wykorzystują zasoby Inżyniera danych w warunkach medycznych do motywacji analizy, leczenia i doradztwa dla pacjentów.
Inżynier danych: Badacze to uczeni, którzy wykorzystują techniki obliczeniowe i sztuczne, pamiętając o ostatecznym celu napędzania logicznego zrozumienia żywych struktur. Inżynier danych opracowuje nowatorskie strategie obliczeniowe wymagane przez klientów i badaczy Inżynierii danych. W ten sposób projekt inżyniera danych musi mieć cechy w dziedzinie nauk obliczeniowych i przyrodniczych oraz musi posiadać ogólne kompetencje w naukach biomedycznych. Pojedynczy patron wielu logicznych laboratoriów, zarówno w dziale scholastycznym, jak i biznesowym, zatrudnia osoby przygotowane w Deep Learning, aby pomóc w badaniu laboratorium. Pozycje są dostępne dla różnych poziomów i rodzajów przygotowania. Osoby na tych stanowiskach w większości odpryskują na określonym obszarze badań. Biura centrów wiele organizacji stanowi centralny zasób dla laboratoriów w fundacji. Aktywa te to biura call center. Osoby z takich zgromadzeń często mają mieszankę umiejętności i pracują nad różnymi przedsięwzięciami badawczymi z naukowcami w szerokim zakresie laboratoriów.
Instruktorzy : Istnieje zainteresowanie pokazaniem Inżyniera danych na szerokim zakresie poziomów. Niektóre doktoraty poziom Inżynier danych będzie poszukiwał zawodu naukowca, opracuje własny plan badań i instruuje na poziomie uczelni. Co więcej, istnieją różne fundacje, które mają dedykowane biuro, które instruuje Inżyniera danych osobom w organizacji. Data Science - projektanci - Kolejnym zawodowym sposobem, w jaki wspiera Inżyniera danych, jest ulepszanie nowych obliczeń i analiza sieci neuronowych. Istnieją organizacje zajmujące się budowaniem i przenoszeniem obliczeniowych aparatów neuronowych. Różni inżynierowie ds. Programowania Inżynierowie są zatrudnieni w biurach centrów i w indywidualnych laboratoriach badawczych.
Stanowiska pracy
- Inżynier oprogramowania.
- Analityk.
- Analityk danych.
- Data Scientist.
- Inżynier danych
- Neuroinformatyk
- Bioinformatyk
- Rozpoznawanie obrazu.
- Programista.
- Badacz.
- Pracownik naukowy.
- Instruktor głębokiego uczenia się.
- Applied Scientist.
- Full Stack Web Developer do głębokiego uczenia się
- Lead Manager - Deep Learning
- Inżynier procesu języka naturalnego
Możliwości kariery dla głębokiego uczenia się
Wiele możliwości pracy dla profesjonalistów zajmujących się głębokim uczeniem się. Więcej szczegółów można znaleźć tutaj https://www.linkedin.com/jobs/search/?ke words=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Wynagrodzenie
Jaka jest średnia pensja za prace związane z „głębokim uczeniem się”?
Średnia pensja za „głębokie uczenie się” wynosi od około 77 562 USD rocznie dla naukowca do 135 255 USD rocznie dla inżyniera uczenia maszynowego.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Sześć zadań związanych z analizą i analizą danych znajduje się w 50 najlepszych ofertach Glassdoor w Ameryce na rok 2018. Należą do nich Data Scientist, Analytics Manager, Administrator baz danych, Engineer danych, Analityk danych i Business Intelligence Developer. Pełna lista 50 najlepszych miejsc pracy znajduje się poniżej wraz z wyróżnionymi zadaniami analitycznymi i naukowymi oraz inżynierią oprogramowania, która ma obecnie 29 817 otwartych miejsc pracy:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Perspektywy kariery
Poszukiwani są badacze informacji, a zawodnicy z odpowiednim połączeniem umiejętności otrzymają wynagrodzenie za przyszłe i lukratywne powołanie. W najmniej skomplikowanych terminach, badacz informacji goni gigantyczne miary nieuporządkowanej i zorganizowanej informacji, aby dać odrobinę wiedzy i pomóc w zaspokojeniu określonych potrzeb i celów biznesowych.
Polecany artykuł
To był przewodnik po Karierach w głębokim nauczaniu. Omówiliśmy wprowadzenie, edukację, ścieżkę kariery w głębokich uczeniach, wynagrodzenie i perspektywę kariery w głębokich uczeniach. możesz również zapoznać się z następującym artykułem, aby dowiedzieć się więcej -
- Przydatne porady zawodowe dla studentów
- Kariery w uczeniu maszynowym
- Najważniejsze punkty dotyczące kariery w SQL
- Najważniejsze informacje na temat karier w wizualizacji danych
- TensorFlow vs Caffe: Porównania