Kariéra v hlbokom učení - úvod
Deep Learning nazývané neurálne organizované učenie alebo rôzne stupňové učenie je skôr časťou rozsiahlejšej skupiny techník strojového učenia z hľadiska získavania informácií o učení, než uskutočňovaním konkrétnych výpočtov. Učenie môže byť riadené, čiastočne riadené alebo bez dozoru. Kariéra v hlbokom vzdelávaní ponúka organizáciám ďalšie usporiadanie systémov, ktoré sa starajú o zložité vysvetľujúce problémy a vedú rýchly vývoj v oblasti falošného vedomia. Povzbudením výpočtu hlbokého učenia s obrovským objemom informácií môžu byť modely pripravené na vykonávanie zložitých záväzkov, ako sú diskurzy a obrazové skúšky. Modely Deep Learning sú približne identifikované s prípravami údajov a návrhmi korešpondencie v organickom senzorickom systéme, napríklad nervovým kódovaním, ktoré sa snaží charakterizovať spojenie medzi rôznymi údajmi a súvisiacimi neuronálnymi reakciami v mozgu.
Štruktúry Deep Learning, napríklad hlboké nervové systémy, hlboké presvedčovacie systémy a prerušované nervové systémy, boli prepojené s oblasťami vrátane počítačového videnia, potvrdenia diskurzu, pravidelného zaobchádzania s dialektom, zvukového potvrdenia, neformálneho preosievania komunity, strojového výkladu, bioinformatiky a návrhu liekov, kde vytvorili, sú prakticky totožné s ľudskými odborníkmi a niekedy nad nimi. Kariéra v oblasti hlbokého učenia je ďalším regiónom výskumu v oblasti strojového učenia, ktorý bol predstavený s cieľom priblížiť strojové učenie k jednému z jeho jedinečných cieľov: umelej inteligencii. Očakáva sa, že táto stránka bude obsahovať sortiment aktív a odkazy na údaje o kariére v Deep Learnings.
Vzdelávanie pre hlboké vedomosti
Deep Learning Vzdelávacie zručnosti pre študentov, ktorí sa chcú venovať kariére v Deep Learnings.
Neurónová sieť Deep Learning
- Konvolučné siete
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Vypadnúť
- Šarža Norm
- Inicializácia Xaviera / He
Pravdepodobnostné metódy
- Kontinuálne a diskrétne distribúcie
- Maximálna pravdepodobnosť
- Nákladové funkcie
- Údaje o školeniach hypotéz a úloh
- Maximálne náklady založené na pravdepodobnosti
- Cross-entropia
- Sieť MSE na spätné poskytovanie nákladov
- MLP, sigmoidné jednotky
- inšpirácia neurovedy
- Gradientný zostup
- Rekurzívne pravidlo reťazca
- Kompromis vzájomnej odchýlky
- regularizácie
praktický
- lineárna regresia
- softmax
- TANH
- Relu
- Tensorflow
Kariérna cesta v hlbokom učení
Deep Learning je standout medzi najznámejšími dialektami neurónovej siete, ktoré sa dnes používajú v dôsledku svojej priamej obrazovej štruktúry a je to univerzálne užitočný dialekt nervového programovania. Vidíte kariéru v hlbokom učení využívanom ako súčasť mnohých území.
Noví inžinieri Deep learningu majú množstvo možností týkajúcich sa neurálneho programovania. Nech už je to akokoľvek, kariéra v hlbokom učení sama osebe nepostačuje pre veľkú väčšinu týchto profesijných rozhodnutí, všetky vyžadujú podporné schopnosti. Napríklad v prípade, že ste sa potrebovali dostať do pravdepodobnostného pokroku so štatistikou, okrem učenia sa systému neurónovej siete. Zručnosti ako Konvolučné siete, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He inicializácia.
Študent, ktorý sa o túto profesiu veľmi zaujíma, má veľa praktických vedomostí o tejto schopnosti: lineárna regresia, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Každá z vyššie spomenutých špecializácií Deep Learning (AI, Neural povýšenie, Data science a tak ďalej) si vyžaduje výrazné schopnosti. Klienti softvéru Engineer získavajú informačné prostriedky na vykonávanie pracovných povinností v konkrétnych aplikačných priestoroch. Analytici založené na údajoch tak v akademickom svete, ako aj v priemysle poskytujú veľký prípad klienta neurónovej analýzy, avšak toto zhromažďovanie sa rozširuje. Napríklad terapeutickí experti (napr. Lekári a dediční inštruktori) využívajú aktíva Data Engineer v medicínskych prostrediach na motiváciu analýzy, liečby a poradenstva pacientom.
Data Engineer: Výskumní pracovníci sú vedci, ktorí využívajú výpočtové a umelé techniky, pričom nezabúdajú na cieľ, ktorým je logické porozumenie životných rámcov. Data Engineer vytvára nové výpočtové stratégie, ktoré požadujú klienti a vedci Data Engineer. Týmto spôsobom musí mať návrh dátového inžiniera vlastnosti v oblasti výpočtových a prírodných vied a musí mať všeobecnú spôsobilosť v biomedicínskych vedách. Jedinečný patrón, veľa logických laboratórií, tak v školskej, ako aj obchodnej divízii, uzatvára zmluvy s jednotlivcami pripravenými v Deep Learning, aby pomohli pri vyšetrení laboratória. Pozície sú prístupné pre rôzne úrovne a druhy prípravy. Jednotlivci v týchto pozíciách sa väčšinou nachádzajú na určitom území výskumu. Kancelárie centier mnohé organizácie robia ústredným prínosom pre laboratóriá v nadácii. Tieto aktíva sú kancelárie call centra. Jednotlivci z takýchto stretnutí majú často zmes schopností a pracujú na rôznych výskumných projektoch s vedcami v širokej škále laboratórií.
Inštruktori : Existuje záujem ukázať Data Engineer na širokej škále úrovní. Niektoré Ph.D. level Data Engineer bude hľadať vedecké povolanie, zostaviť si vlastný výskumný plán a poučiť ho na úrovni vysokej školy. Okrem toho existujú rôzne nadácie, ktoré majú špecializovanú kanceláriu, ktorá inštruuje Data Engineer jednotlivcom v rámci organizácie. Data Science - návrhári - Ďalším profesijným spôsobom, ktorý podporuje Data Engineer, je zlepšenie nových výpočtov a analýza neurónovej siete. Existujú organizácie, ktoré sa zaviazali stavať a prepravovať počítačové neurónové aparáty. Do stredných kancelárií a do jednotlivých výskumných laboratórií sú zapojení rôzni programátorskí inžinieri.
Pracovné pozície
- Softvérový inžinier.
- Výskumný analytik.
- Analytik údajov.
- Vedec dát.
- Dátový inžinier
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Rozpoznávanie obrázkov.
- Vývojár softvéru.
- Vedecký pracovník.
- Vedecký pracovník.
- Inštruktor pre hlboké vzdelávanie.
- Aplikovaný vedec.
- Kompletný vývojár webu pre hlboké vzdelávanie
- Vedúci manažér - hlboké vzdelávanie
- Procesný inžinier v prirodzenom jazyku
Kariérne príležitosti pre hlboké vzdelávanie
Viac pracovných príležitostí pre profesionálov v oblasti hlbokého vzdelávania. Viac podrobností nájdete tu: https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
plat
Aký je priemerný plat za prácu súvisiaci s „hlbokým vzdelávaním“?
Priemerný plat za „hlboké vzdelávanie“ sa pohybuje od približne 77 562 dolárov ročne pre vedecký výskum až po 135 255 dolárov ročne pre strojného učiteľa.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Medzi 50 najlepších pracovných miest Glassdoor v Amerike na rok 2018 je zahrnutých šesť analytických úloh a úloh v oblasti vedy o údajoch. Patria medzi ne Data Scientist, Analytics Manager, správca databáz, Data Engineer, Data Analyst a Business Intelligence Developer. Kompletný zoznam 50 najlepších úloh je uvedený nižšie s analytickými a dátovými úlohami zvýraznenými spolu so softvérovým inžinierstvom, ktoré má v súčasnosti rekordných 29 817 voľných pracovných miest:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Kariérny výhľad
Hľadajú sa výskumní pracovníci v oblasti informácií a konkurenti so správnou kombináciou schopností budú odmeňovaní budúcim zapečateným a lukratívnym povolaním. V najmenej zložitých pojmoch sa výskumný pracovník v oblasti informácií chová prostredníctvom gigantických opatrení neštruktúrovaných a organizovaných informácií, aby poskytol kúsky znalostí a pomohol splniť konkrétne obchodné potreby a ciele.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre kariéru v hlbokom učení. Tu sme diskutovali o úvode, vzdelávaní, kariérnom postupe v hlbokom učení, o mzdách a kariérnom výhľade v hlbokom učení. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcom článku -
- Užitočné kariérne poradenstvo pre študentov vysokých škôl
- Kariéra v strojovom vzdelávaní
- Najdôležitejšie body o kariére v SQL
- Najlepšie informácie o kariére vo vizualizácii údajov
- TensorFlow vs Caffe: porovnania