Kariéra v hlubokém učení - úvod

Hluboké učení zvané neuronové organizované učení nebo různě zaměřené učení je spíše součástí rozsáhlejší skupiny technik strojového učení s ohledem na získávání informací o učení než provádění konkrétních výpočtů. Učení může být řízeno, částečně řízeno nebo bez dozoru. Kariéra v hlubokém učení nabízí organizacím další uspořádání systémů, které se starají o složité vysvětlující otázky a vedou rychlý vývoj v padělání. Podporováním výpočtu hlubokého učení s obrovským objemem informací mohou být modely připraveny provádět složité závazky, jako je diskurs a vyšetření obrázků. Deep Learning modely jsou přibližně identifikovány s přípravou dat a návrhy korespondence v organickém senzorickém systému, například nervovým kódováním, které se snaží charakterizovat spojení mezi různými daty a souvisejícími neuronálními reakcemi v mozku.

Struktury Deep Learning, například hluboké nervové systémy, hluboké systémy přesvědčení a intermitentní nervové systémy, byly propojeny s poli, včetně počítačového vidění, potvrzení diskursu, pravidelného zacházení s dialektem, zvukového potvrzení, neformálního komunitního prosévání, strojového výkladu, bioinformatiky a designu medikátů, kde oni vytvořili přichází prakticky totožný a občas lepší než lidské odborníky. Kariéra v hlubokém učení je další oblastí výzkumu strojového učení, která byla prezentována s cílem přiblížit strojové učení blíže jednomu z jeho jedinečných cílů: umělé inteligenci. Očekává se, že tento web bude mít sortiment aktiv a ukazatele na údaje o kariéře v hlubokém učení.

Vzdělávání k hlubokému učení

Hluboké učení Vzdělávací dovednosti pro studenty, kteří se chtějí věnovat kariéře v hlubokém učení.

Neuronová síť hlubokého učení

  • Konvoluční sítě
  • RNNs
  • LSTM
  • Adam
  • Výpadek
  • Batch Norm
  • Inicializace Xavier / He

Pravděpodobnostní metody

  • Spojité a diskrétní distribuce
  • Maximální pravděpodobnost
  • Nákladové funkce
  • Údaje o školení hypotéz a úkolů
  • Maximální náklady založené na pravděpodobnosti
  • Křížová entropie
  • Sítě MSE pro předávání nákladů
  • MLP, sigmoidní jednotky
  • inspirace neurovědy
  • Gradientní sestup
  • Rekurzivní řetězové pravidlo
  • Kompromis mezi zkreslením
  • Regulace

Praktický

  • lineární regrese
  • softmax
  • tanh
  • RELU
  • Tensorflow

Kariérní cesta v hlubokém učení

Deep Learning je standout mezi nejznámějšími dialekty neuronových sítí, které se dnes používají v důsledku své přímočaré obrazové struktury, a na základě toho, že se jedná o univerzálně užitečný dialekt neuronového programování. Vidíte kariéru v hlubokém učení využívaném jako součást mnoha území.

Noví inženýři hlubokého učení mají četné možnosti týkající se nervového programování. Ať už je to jakkoli, samotná kariéra v hlubokém učení nestačí pro velkou většinu těchto profesních možností, všechny vyžadují podpůrné schopnosti. Například v případě, že jste se potřebovali dostat do pravděpodobnostního pokroku se statistikou, než se učit systém neuronové sítě. Dovednosti jako Konvoluční sítě, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He inicializace.

Student, který se o tuto profesi velmi zajímá, má mnoho praktických znalostí o těchto dovednostech lineární regrese, softmax, tanh, RELU, Tensorflow

Každá z výše uvedených specializací hlubokého učení (AI, neuronový pokrok, datové vědy atd.) Vyžaduje výrazné schopnosti. Klienti softwarového inženýra získávají informační aktiva k plnění pracovních povinností v konkrétních aplikačních prostorech. Analytici založené na datech jak ve vědeckém světě, tak v oboru dávají velký případ klienta neuronové analýzy, ale toto shromažďování se rozšiřuje. Například terapeutičtí experti (např. Lékaři a dědiční instruktoři) používají aktiva Data Engineer v léčebných prostředcích k motivaci analýzy, léčby a poradenství pacientům.

Data Engineer: Výzkumní pracovníci jsou vědci, kteří využívají výpočetní a umělé techniky, přičemž mají na paměti konečný cíl, který podporuje logické porozumění životním rámcům. Data Engineer vytváří nové výpočetní strategie vyžadované klienty a výzkumníky Data Engineer. Tímto způsobem musí mít návrh datového inženýra vlastnosti ve výpočetních a přírodních vědách a musí mít obecnou způsobilost v biomedicínských vědách. Singulární patron mnoho logických laboratoří, jak ve vědecké, tak v obchodní divizi, uzavírá smlouvy s jednotlivci připravenými v Deep Learning, aby pomohli při prohlídce laboratoře. Pozice jsou přístupné pro různé úrovně a druhy přípravy. Jednotlivci v těchto pozicích se většinou odštěpují na konkrétním území výzkumu. Kanceláře střediska mnoho organizací dělá ústředním přínosem pro laboratoře v nadaci. Tato aktiva jsou kanceláře call centra. Jednotlivci z těchto shromáždění mají často směsici schopností a pracují na různých výzkumných projektech s vědci v celé řadě laboratoří.

Instruktoři : Existuje zájem ukázat Data Engineer na široké škále úrovní. Nějaký Ph.D. level Data Engineer bude hledat vědeckou profesi, sestavovat svůj vlastní výzkumný plán a vyučovat na úrovni vysoké školy. A co víc, existují různé nadace, které mají specializovanou kancelář, která instruuje Data Engineer jednotlivcům uvnitř organizace. Data Science - návrháři - Dalším profesním způsobem, který podporuje Data Engineer, je zlepšení nových výpočtů a analýza neuronových sítí. Existují organizace, které se zavázaly stavět a dopravovat výpočetní neurální aparáty. Různí programovací inženýři Data Engineer jsou zařazeni do středisek a do jednotlivých výzkumných laboratoří.

Pracovní pozice

  • Softwarový inženýr.
  • Výzkumný analytik.
  • Analytik dat.
  • Data Scientist.
  • Datový inženýr
  • Neuroinformatik
  • Bioinformatik
  • Rozpoznávání obrázků.
  • Vývojář softwaru.
  • Výzkumný pracovník.
  • Vědecký pracovník.
  • Instruktor pro hluboké učení.
  • Aplikovaný vědec.
  • Kompletní webový vývojář pro hluboké učení
  • Vedoucí manažer - hluboké učení
  • Procesní inženýr přirozeného jazyka

Kariérní příležitost pro hluboké učení

Více pracovních příležitostí pro profesionály hlubokého učení. Více podrobností najdete zde https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0

Plat

Jaký je průměrný plat za práci související s „hlubokým učením“?

Průměrná mzda za „hluboké učení“ se pohybuje od přibližně 77 562 $ ročně pro vědce z výzkumu až po 135 255 dolarů ročně pro inženýra strojového učení.

https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries

Šest analytických a datových věd je zahrnuto do 50 nejlepších pracovních míst Glassdoor v Americe pro rok 2018. Patří mezi ně Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst a Business Intelligence Developer. Kompletní seznam top 50 úloh je uveden níže s analytickými a datovými úlohami zvýrazněnými spolu se softwarovým inženýrstvím, které má dnes rekordních 29 817 otevřených úloh:

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535

Kariérní výhled

Hledají se informační vědci a konkurenti se správnou směsicí schopností budou odměněni budoucím a lukrativním povoláním. V nejméně složitých pojmech pronásleduje informační výzkumník gigantická opatření nestrukturovaných a organizovaných informací, aby poskytl kousky znalostí a pomohl splnit konkrétní obchodní potřeby a cíle.

Doporučený článek

Toto byl průvodce kariérami v hlubokém učení. Zde jsme probrali úvod, vzdělávání, kariérní postup v hlubokém učení, platy a pracovní kariéru v hlubokém učení. Další informace naleznete také v následujícím článku -

  1. Užitečné kariérní poradenství pro studenty vysokých škol
  2. Kariéra ve strojovém učení
  3. Nejdůležitější body kariéry v SQL
  4. Nejlepší informace o kariéře ve vizualizaci dat
  5. TensorFlow vs Caffe: Porovnání

Kategorie:

Velká data