Karrier a mély tanulásban - Bevezetés
A neurális szervezett tanulásnak vagy különféle szintű tanulásnak nevezett mély tanulás a gépi tanulási technikák szélesebb körű csoportja, amelynek célja a tanulási információk visszanyerése, ahelyett, hogy elvégeznék az egyes számításokat. A tanulás irányítható, félig irányított vagy felügyelet nélküli. A Mély Tanulási Karrier felajánlja a szervezeteknek a rendszerek további elrendezését, hogy vigyázzon a komplex magyarázó kérdésekre és gyors haladást vezessen be a hamis tudat területén. A mély tanulás számításának ösztönzésével, hatalmas mennyiségű információval, modellek készíthetők olyan összetett feladatok elvégzésére, mint a diskurzus és a képvizsgálat. A Deep Learning modelleit nagyjából azonosítják az adatok előkészítésével és a levelezési mintákkal egy organikus szenzoros rendszerben, például olyan neurális kódolással, amely arra törekszik, hogy jellemezze a kapcsolatot a különféle adatok és a kapcsolódó idegrendszeri reakciók között.
A Deep Learning struktúráit, például a mély idegi rendszereket, a mély meggyőződés rendszereket és az időszakos idegrendszereket összekapcsoltak olyan területekkel, mint a PC-látás, a diskurzus visszaigazolása, a rendszeres nyelvjárások kezelése, a hang nyugtázása, az informális közösségi szitálás, a gépi értelmezés, a bioinformatika és a gyógyszerek tervezése, ahol létrehoztak, gyakorlatilag azonosak és időnként felülmúlják az emberi szakértőket. A Mélytanulási karrier egy másik régió a gépi tanulás kutatásában, amelyet azzal a céllal mutattak be, hogy közelebb hozzon a gépi tanuláshoz az egyik egyedi célkitűzéséhez: a mesterséges intelligencia. Ez a webhely várhatóan eszközkészlettel és mutatókkal fog szolgálni, amelyek a mélyreható tanulási pályafutásokra vonatkoznak.
Oktatás a mély tanulási készségek fejlesztéséhez
Mély tanulás Nevelési készségek azoknak a hallgatóknak, akik karrierlehetőséget szeretnének mély tanulásban.
Mély tanulás idegi hálózat
- Konvolúciós hálózatok
- RNNs
- LSTM
- Ádám
- Kidobni
- Batch Norm
- Xavier / Ő inicializálása
Valószínűségi módszerek
- Folyamatos és diszkrét eloszlások
- A legnagyobb valószínűség
- Költségfüggvények
- Hipotézisek és feladatok képzési adatai
- Maximális valószínűség-alapú költség
- Kereszt-entrópia
- Az MSE költség-visszatérő hálózatok
- MLP, szigmoid egységek
- idegtudományi inspiráció
- Színátmenet leszállás
- Rekurzív láncszabály
- Bias-variancia kompromisszum
- Szabályozás
Gyakorlati
- lineáris regresszió
- softmax
- tanh
- relu
- Tensorflow
Karrier út a mély tanulásban
A mély tanulás kiemelkedik a legismertebb ideghálózati nyelvjárások között, amelyeket manapság használnak az egyértelmű képszerkezet miatt, és azon az alapon, hogy egyetemesen hasznos idegprogramozási nyelvjárás. Láthatja, hogy a mély karriert számos terület részeként használják fel.
Az új mélytanuló mérnököknek számos lehetőségük van a neurális programozással kapcsolatban. Bárhogy is legyen, a mélyreható karrierek önmagában nem elegendőek a szakmaválasztás túlnyomó többségéhez, mindegyikük támogató képességeket igényel. Például abban az esetben, ha valószínűsíthető előrelépésre van szüksége a Statisztikákkal, nem pedig egy ideghálózati rendszer megtanulására. Olyan készségek, mint a konvolúciós hálózatok, RNN-k, LSTM, Adam, kimaradás, Batch Norm, Xavier / He inicializálása.
Egy diáknak, akit nagyon érdekli ez a szakma, sok gyakorlati ismeretekkel rendelkezik erről a készségről lineáris regresszió, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
A korábban említett mély tanulási specializációk (AI, neurális fejlődés, adattudomány és így tovább) mindegyikéhez megkülönböztető képességekre van szükség. A szoftvermérnök ügyfelei információs eszközöket kapnak a munkakötelezettségek végrehajtásához bizonyos alkalmazási területeken. Az adatalapú elemzők mind a tudományos világban, mind az iparban a neurális elemzésmérnök-ügyfél nagyszerű eshetőségét mutatják, ennek az összegyűjtésnek a hatóköre azonban kibővül. Például a terápiás szakemberek (pl. Orvosok és örökletes oktatók) az Data Engineer eszközöket használják gyógyászati környezetben az elemzés, a kezelés és a betegek tanácsadásának motiválására.
Adatmérnök: A kutatók olyan tudósok, akik számítási és mesterséges technikákat alkalmaznak, szem előtt tartva a végcélt az élő keretek logikai megértésének meghajtására. Az Data Engineer elkészíti az új számítási stratégiákat, amelyeket az Data Engineer ügyfelei és kutatói igényelnek. Ilyen módon az Adatmérnök tervezésének tulajdonságokkal kell rendelkeznie a számítástechnikában és a természettudományokban, és általános kompetenciával kell rendelkeznie az orvosbiológiai tudományokban. Egyetlen védőszövegként számos logikai laboratórium, mind a tudományos, mind az üzleti divízióban, szerződő egyének, akiket a Deep Learning felkészített a laboratóriumi vizsgálatok elősegítésére. A pozíciók hozzáférhetők az előkészítés különböző szintjeihez. Az ezekben a pozíciókban lévő személyek nagyrészt elszakadnak a kutatás egy adott területén. Központi irodákban sok szervezet kiemelt eszközként szolgál az alapítvány laboratóriumainak. Ezek az eszközök call center irodák. Az ilyen összejövetelek magánszemélyei gyakran keverik össze a képességeiket és különféle kutatási vállalkozásokkal dolgoznak kutatókkal a laboratóriumok széles skáláján.
Oktatók : Érdeklődik az adatmérnök bemutatása a legkülönbözőbb szinteken. Néhány Ph.D. A Data Data Engineer egy tudományos szakmát fog keresni, elkészíti saját kutatási tervét és oktat a főiskolai szinten. Mi több, vannak különféle alapítványok, akiknek irodája van arra, hogy az adatmérnököt a szervezeten belüli egyének oktatására irányítsa. Adattudomány - tervezők - Az Data Engineer alátámasztására szolgáló másik hivatásmód az új számítások fejlesztése és az idegi hálózat elemzése. Vannak olyan szervezetek, amelyek elkötelezték magukat a számítógépes neurális készülékek felépítése és továbbítása mellett. Különböző Data Engineer programozási mérnököket alkalmaznak a központi irodákban és az egyes kutatólaboratóriumokban.
Állások
- Szoftvermérnök.
- Kutatási elemző.
- Adatelemző.
- Adattudós.
- Adatmérnök
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Képfelismerés.
- Szoftverfejlesztő.
- Kutató tudós.
- Tudományos munkatárs.
- Oktató a mély tanuláshoz.
- Alkalmazott tudós.
- Full Stack webfejlesztő a mély tanuláshoz
- Vezető menedzser - Mély tanulás
- Természetes nyelv folyamatmérnök
Karrierlehetőség a mély tanuláshoz
Többféle munkalehetőség a mély tanulást végző szakemberek számára. További részletek itt találhatók: https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Fizetés
Mekkora az átlagos fizetés a „mélyreható tanuláshoz” kapcsolódó munkahelyeknél?
A „mélyreható tanulás” átlagbére a kutató évi 77.562 dollártól a gépi tanulási mérnök évi 135.25 dollárig terjed.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Hat analitikai és adattudományi munka szerepel a Glassdoor 50 legjobb állása között, Amerikában 2018-ban. Ezek között szerepel az adattudós, az Analytics menedzser, az adatbázis adminisztrátor, az adatmérnök, az elemző és az üzleti intelligencia fejlesztője. Az 50 legnépszerűbb feladat teljes listája az alábbiakban található, kiemelve az elemző és adattudományi feladatokat, valamint a szoftverfejlesztést, amelynek ma jelenleg 29 817 nyitott feladata van:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karrier Outlook
Információs kutatókat keresnek, és a képességek megfelelő keverékével rendelkező versenytársak jövőbeni és jövedelmező hivatással jutalmazzák őket. A legkevésbé összetett fogalmak szerint egy információs kutató gigantikus intézkedések útján keresi a strukturálatlan és szervezett információt, hogy kevés információt nyújtson és segítse az üzleti igények és célok teljesítését.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Karrier a mély tanulásban. Itt tárgyaltuk a Bevezetést, az oktatást, a karrier útját a mély tanulásban, a fizetést és a karrier kilátásokat a mély tanulásban. a következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Hasznos karrier tanácsok főiskolai hallgatók számára
- Karrier a gépi tanulásban
- Az SQL karrierjének legfontosabb pontjai
- Legfontosabb információk az adatmegjelenítés karrierjéről
- TensorFlow vs Caffe: összehasonlítások