Cariere în învățături profunde - Introducere
Învățarea profundă numită învățare neurală organizată sau învățare la niveluri variate, este o piesă dintr-un grup mai extins de tehnici de învățare automată în vederea recuperării informațiilor, mai degrabă decât efectuarea unor calcule particulare. Învățarea poate fi direcționată, semi-administrată sau nesupravegheată. Cariera în învățare profundă oferă organizațiilor un alt aranjament de sisteme care să aibă grijă de probleme explicative complexe și să conducă la evoluții rapide în conștiința contrafăcută. Prin încurajarea unui calcul profund de învățare cu volume uriașe de informații, modele pot fi pregătite pentru a efectua angajamente complexe precum discursul și examinarea imaginii. Modelele Deep Learning sunt identificate aproximativ cu pregătirea datelor și proiectările corespondenței într-un sistem senzorial organic, de exemplu, codificare neurală care încearcă să caracterizeze o conexiune între diferite date și reacțiile neuronale asociate în creier.
Structurile Deep Learning, de exemplu, sistemele neuronale profunde, sistemele de convingere profundă și sistemele neuronale intermitente au fost conectate la câmpuri, inclusiv viziunea PC, recunoașterea discursului, manipularea regulată a dialectelor, recunoașterea sunetului, cernerea informală a comunității, interpretarea mașinii, bioinformatica și designul medicamentului, unde ei au creat este aproximativ identic cu și, uneori, superior experților umani. Cariera în învățarea profundă este o altă regiune a cercetării de învățare automată, care a fost prezentată cu scopul de a apropia învățarea mașinii la unul dintre obiectivele sale unice: inteligența artificială. Este de așteptat ca acest site să aibă un sortiment de active și indicatoare pentru date despre Cariere în învățături profunde.
Educație pentru abilități de învățare profundă
Învățare profundă Abilități educaționale pentru studenții care doresc să facă o carieră în învățare profundă.
Rețea neuronală de învățare profundă
- Retele convolutionale
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Renunța
- Norma de lot
- Xavier / El inițializează
Metode probabilistice
- Distribuții continue și discrete
- Probabilitate maximă
- Funcțiile de cost
- Ipoteze și date de pregătire a sarcinilor
- Costul bazat pe probabilitatea maximă
- Cross-entropie
- Rețelele de retragere a costurilor MSE
- MLP, unități sigmoide
- inspirație neuroștiință
- Coborâre în gradient
- Regula reapariției lanțului
- Compromisul prejudecății
- Regularizare
Practic
- regresie liniara
- SOFTmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Calea carierei în învățarea profundă
Învățarea profundă este unul dintre cele mai cunoscute dialecte ale rețelei neuronale utilizate astăzi ca urmare a structurii sale simple a imaginii și pe motiv că este un dialect universal de programare neuronală util. Puteți vedea Cariere în învățături profunde utilizate ca parte a numeroase teritorii.
Noii ingineri de învățare profundă au numeroase opțiuni în ceea ce privește programarea neuronală. Oricum, Carierele în învățarea profundă nu sunt suficiente pentru marea majoritate a acestor alegeri profesionale, toate necesită abilități de susținere. De exemplu, în cazul în care aveți nevoie pentru a intra în avans probabilistic cu Statistici, altele decât învățarea unui sistem de rețele neuronale. Aptitudini precum rețelele convoluționale, RNN-urile, LSTM, Adam, abandonul, Norma lot, inițializarea Xavier / He.
Un student care este foarte interesat de această meserie, are multe cunoștințe practice cu privire la aceste abilități de regresie liniară, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Fiecare dintre specialitățile menționate anterior despre învățare profundă (AI, avansare neuronală, științe ale datelor și altele) necesită aptitudini distincte. Clienții Software Engineer obțin active de informații pentru a îndeplini obligații de lucru în anumite spații de aplicație. Analiștii bazate pe date, atât în lumea savantă, cât și în industrie, oferă marele caz al unui client de inginer de analiză neuronală, cu toate acestea, această adunare se extinde în domeniu. De exemplu, experții terapeutici (de exemplu, medici și instructori ereditari) folosesc resursele Data Engineer în setări medicinale pentru motivațiile din spatele analizei, tratamentului și consilierii pacienților.
Inginer de date: Cercetătorii sunt cercetători care utilizează tehnici de calcul și artificiale, ținând cont de obiectivul final pentru a propulsa înțelegerea logică a cadrelor vii. Data Engineer realizează noile strategii de calcul necesare clienților și cercetătorilor Data Engineer. În acest fel, un proiect de inginer de date trebuie să aibă calități în științele computationale și naturale și trebuie să aibă o competență generală în științele biomedicale. Patronul singular multe laboratoare logice, atât în diviziunea scolastică, cât și în cea de afaceri, contractează persoane pregătite în învățare profundă pentru a ajuta examinarea laboratorului. Pozițiile sunt accesibile pentru diferite niveluri și tipuri de pregătire. Persoanele aflate în aceste poziții în cea mai mare parte se distanțează într-un anumit teritoriu de cercetare. Birourile de centru multe organizații constituie un atu focal pentru laboratoarele unei fundații. Aceste active sunt birouri de call center. Persoanele de la astfel de adunări au adesea o combinație de aptitudini și lucrează la diverse proiecte de cercetare cu oameni de știință într-o gamă largă de laboratoare.
Instructori : Există un interes pentru a arăta Data Engineer la o gamă largă de niveluri. Unii doctoranzi Inginer de nivel de nivel va căuta o profesie savantă, își va construi propriul plan de cercetare și va instrui la nivelul colegiului. Mai mult, există diverse fundații care au un birou dedicat pentru a instrui Data Engineer persoanelor fizice din interiorul organizației. Data Science - designeri - Un alt mod de profesie care oferă suport pentru Data Engineer este îmbunătățirea noilor calcule și analiza rețelei neuronale. Există organizații care s-au angajat să construiască și să transmită echipamente neuronale de calcul. Diferiti ingineri de programare Data Engineer sunt înscriși în birourile centrale și în laboratoarele individuale de cercetare.
Pozițiile postului
- Inginer de software.
- Analist de cercetare.
- Analist de date.
- Data științific
- Inginer de date
- Neuroinformatician
- bioinformatician
- Recunoașterea imaginii.
- Dezvoltator de software.
- Cercetător științific.
- Colegi de cercetare.
- Instructor pentru învățare profundă.
- Om de știință aplicat.
- Dezvoltator web Full Stack pentru învățare profundă
- Lead Manager - Deep Learning
- Inginer de procesare a limbajului natural
Oportunitate de carieră pentru învățare profundă
Oportunitate multiplă de locuri de muncă pentru profesioniști de învățare profundă. Mai multe detalii găsiți aici https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Salariu
Care este salariul mediu pentru joburile legate de „învățarea profundă”?
Salariul mediu pentru „învățare profundă” variază de la aproximativ 77.562 dolari pe an pentru Research Scientist la 135.255 dolari pe an pentru Machine Engineer Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Șase locuri de muncă de analiză și știință a datelor sunt incluse în cele mai bune 50 de locuri de muncă din Glassdoor din America pentru 2018. Acestea includ Data Scientist, Managerul de analize, Administratorul bazelor de date, Inginerul de date, Analistul de date și Dezvoltatorul de informații de afaceri. Lista completă a primelor 50 de locuri de muncă este prezentată mai jos cu analitice și joburi de știință a datelor evidențiate împreună cu inginerie software, care are astăzi un număr de 29.817 locuri de muncă deschise:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Perspectivă în carieră
Cercetătorii de informații sunt căutați, iar concurenții cu amestecul corect de abilități vor fi remunerați cu o vocație sigilată și profitabilă. În termeni cel mai puțin complexi, un cercetător de informații urmărește măsuri gigantice de informații nestructurate și organizate pentru a oferi informații despre cunoștințe și pentru a ajuta la îndeplinirea nevoilor și obiectivelor specifice ale afacerii.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Cariere în învățături profunde. Aici am discutat Introducerea, educația, calea carierei în învățarea profundă, salariul și perspectiva carierei în învățarea profundă. este posibil să vă uitați și la următorul articol pentru a afla mai multe -
- Sfaturi utile în carieră pentru studenți
- Cariere în învățarea mașinilor
- Cele mai importante puncte despre cariere în SQL
- Informații de top despre cariere în vizualizarea datelor
- TensorFlow vs Caffe: comparații