Carriere nell'apprendimento profondo - Introduzione
Il Deep Learning chiamato apprendimento organizzato neurale o apprendimento a vari livelli, è un pezzo di un gruppo più ampio di tecniche di apprendimento automatico in vista del recupero delle informazioni di apprendimento, piuttosto che intraprendere calcoli particolari. L'apprendimento può essere diretto, semi-gestito o senza supervisione. Careers in Deep Learnings offre alle organizzazioni un altro sistema di sistemi per prendersi cura di problemi esplicativi complessi e guidare rapidi sviluppi nella coscienza contraffatta. Incoraggiando un calcolo di apprendimento approfondito con enormi volumi di informazioni, è possibile preparare modelli per eseguire imprese complesse come il discorso e l'esame delle immagini. I modelli di Deep Learning sono approssimativamente identificati con la preparazione dei dati e i progetti di corrispondenza in un sistema sensoriale organico, ad esempio la codifica neurale che cerca di caratterizzare una connessione tra dati diversi e le relative reazioni neuronali nel cervello.
Le strutture di Deep Learning, ad esempio, i sistemi neurali profondi, i sistemi di convinzione profonda e i sistemi neurali intermittenti sono stati collegati a campi tra cui visione del PC, riconoscimento del discorso, gestione regolare del dialetto, riconoscimento del suono, setacciamento della comunità informale, interpretazione della macchina, bioinformatica e progettazione di medicinali, dove essi hanno creato praticamente identici e talvolta superiori agli esperti umani. Careers in Deep Learnings è un'altra regione della ricerca sull'apprendimento automatico, che è stata presentata con l'obiettivo di avvicinare l'apprendimento automatico ad uno dei suoi obiettivi unici: l'intelligenza artificiale. Questo sito dovrebbe avere un assortimento di risorse e suggerimenti per i dati sulle carriere in Deep Learnings.
Educazione alle abilità di apprendimento profondo
Deep Learning Competenze educative per gli studenti che vogliono fare carriera in Deep Learnings.
Rete neurale di apprendimento profondo
- Reti convoluzionali
- RNR
- LSTM
- Adamo
- Buttare fuori
- Norma in lotti
- Inizializzazione Xavier / He
Metodi probabilistici
- Distribuzioni continue e discrete
- Massima probabilità
- Funzioni di costo
- Dati di formazione su ipotesi e compiti
- Costo massimo basato sulla verosimiglianza
- Cross-entropia
- Reti feed-forward dei costi MSE
- MLP, unità sigmoidali
- ispirazione neuroscientifica
- Discesa gradiente
- Regola a catena ricorsiva
- Scambio di bias varianza
- regolarizzazione
Pratico
- regressione lineare
- SoftMax
- tanh
- Relu
- tensorflow
Percorso di carriera nell'apprendimento profondo
Il Deep Learning è uno dei principali dialetti della rete neurale più conosciuti utilizzati oggi come risultato della sua struttura di immagine semplice e sulla base del fatto che è un dialetto di programmazione neurale universalmente utile. Vedi carriere negli apprendimenti profondi utilizzati come parte di numerosi territori.
I nuovi ingegneri del deep learning hanno numerose opzioni per quanto riguarda la programmazione neurale. Comunque sia, le sole carriere negli apprendimenti profondi da soli non sono sufficienti per la stragrande maggioranza di queste scelte professionali, tutte richiedono capacità di supporto. Ad esempio, nel caso in cui fosse necessario entrare in avanzamento probabilistico con le statistiche diverse dall'apprendimento di un sistema di reti neurali. Competenze come reti convoluzionali, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He inizializzazione.
Uno studente che è molto interessato a questa professione ha molte conoscenze pratiche su queste abilità regressione lineare, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Ognuna delle specializzazioni di Deep Learning precedentemente menzionate (AI, Avanzamento neuronale, Scienze dei dati e così via) richiedono tutte attitudini distintive. I clienti di Software Engineer ottengono risorse informative per eseguire obblighi di lavoro in particolari spazi applicativi. Gli analisti basati sui dati, sia nel mondo accademico che nel settore, illustrano il caso di un cliente dell'Ingegnere dell'analisi neurale, tuttavia, questo incontro si sta allargando. Ad esempio, gli esperti terapeutici (ad es. Medici e istruttori ereditari) utilizzano le risorse dell'Ingegnere dei dati in contesti medicinali per le motivazioni alla base dell'analisi, del trattamento e della consulenza dei pazienti.
Ingegnere dei dati: i ricercatori sono studiosi che utilizzano tecniche computazionali e artificiali tenendo presente l'obiettivo finale di spingere la comprensione logica delle strutture viventi. Data Engineer realizza le nuove strategie computazionali richieste dai clienti e dai ricercatori di Data Engineer. In questo modo, un progetto di ingegnere dei dati deve avere qualità nelle scienze computazionali e naturali e deve avere una competenza generale nelle scienze biomediche. Singolare mecenate molti laboratori logici, sia nella divisione scolastica che commerciale, stanno contraendo individui preparati in Deep Learning per aiutare l'esame del laboratorio. Le posizioni sono accessibili per diversi livelli e tipi di preparazione. Gli individui in queste posizioni per lo più si allontanano in un particolare territorio di ricerca. Gli uffici del centro di molte organizzazioni costituiscono una risorsa fondamentale per i laboratori di una fondazione. Queste risorse sono uffici di call center. Gli individui di tali incontri hanno spesso una miscela di attitudini e lavorano in varie iniziative di ricerca con scienziati in una vasta gamma di laboratori.
Istruttori : è interessante mostrare il Data Engineer a una vasta gamma di livelli. Alcuni dottorati di ricerca livello Data Engineer cercherà una professione accademica, costruirà il proprio piano di ricerca e istruirà a livello universitario. Inoltre, ci sono varie fondazioni che hanno un ufficio dedicato per istruire l'Ingegnere dei dati alle persone all'interno dell'organizzazione. Data Science - designer - Un altro modo professionale che supporta il Data Engineer è il miglioramento di nuovi calcoli e analisi della rete neurale. Ci sono organizzazioni impegnate nella costruzione e nel trasporto di apparati neurali computazionali. Diversi ingegneri di programmazione di Data Engineer sono arruolati negli uffici centrali e nei singoli laboratori di ricerca.
Posizioni Di Lavoro
- Ingegnere del software.
- Analista di ricerca.
- Analista dati.
- Data Scientist.
- Ingegnere dei dati
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Riconoscimento delle immagini.
- Sviluppatore di software.
- Ricercatore.
- Ricercatore.
- Istruttore di Deep Learning.
- Scienziato Applicato.
- Sviluppatore Web Full Stack per Deep Learning
- Lead Manager - Deep Learning
- Ingegnere dei processi in linguaggio naturale
Opportunità di carriera per l'apprendimento profondo
Molteplici opportunità di lavoro per professionisti del deep learning. Maggiori dettagli sono disponibili qui https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Stipendio
Qual è lo stipendio medio per i lavori legati al "deep learning"?
Lo stipendio medio per il "deep learning" varia da circa $ 77, 562 all'anno per Research Scientist a $ 135, 255 all'anno per Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Sei lavori di analisi e data science sono inclusi nei 50 migliori lavori di Glassdoor in America per il 2018. Questi includono Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst e Business Intelligence Developer. L'elenco completo dei primi 50 lavori è fornito di seguito con i lavori di analisi e data science evidenziati insieme all'ingegneria del software, che ha un record di 29.817 posti di lavoro aperti oggi:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Prospettiva Di Carriera
Ricercatori di informazioni sono ricercati e i concorrenti con la giusta combinazione di abilità saranno remunerati con una vocazione sigillata e redditizia per il futuro. In termini meno complessi, un ricercatore di informazioni insegue misure gigantesche di informazioni non strutturate e organizzate per fornire conoscenze e aiutare a soddisfare particolari esigenze e obiettivi aziendali.
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Questa è stata una guida per le carriere negli apprendimenti profondi. Qui abbiamo discusso di Introduzione, Istruzione, Percorso di carriera in Apprendimento profondo, Retribuzione e Prospettiva di carriera in Apprendimento profondo. puoi anche leggere il seguente articolo per saperne di più -
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