Poklic v poglobljenem učenju - uvod
Globoko učenje, imenovano nevronsko organizirano učenje ali različno učenje na ravni, je del bolj obsežne skupine tehnik strojnega učenja z vidika iskanja informacij o učenju, namesto da bi se lotili določenih izračunov. Učenje je lahko usmerjeno, na pol vodeno ali brez nadzora. Careers in Deep Learning nudi organizacijam še eno ureditev sistemov, ki skrbijo za zapletena pojasnjevalna vprašanja in poganjajo hiter razvoj ponarejene zavesti. S spodbudnim izračunom poglobljenega učenja z ogromnimi količinami informacij je mogoče pripraviti modele za izvajanje kompleksnih podvigov, kot sta presoja diskurza in slike. Modeli Deep Learninga so približno identificirani s pripravo podatkov in dopisovanjem v organskem čutnem sistemu, na primer nevronsko kodiranje, ki si prizadeva za karakterizacijo povezave med različnimi podatki in povezanimi nevronskimi reakcijami v možganih.
Strukture Deep Learninga, na primer globoki nevronski sistemi, sistemi globokega prepričevanja in presihajoči nevronski sistemi, so povezani s polji, ki vključujejo računalniški vid, potrditev diskurza, redno obravnavanje narečja, zvočno potrjevanje, neformalno presejanje skupnosti, strojno tolmačenje, bioinformatiko in oblikovanje zdravil, kjer ustvarili so skoraj enake in včasih boljše od človeških strokovnjakov. Kariera v poglobljenem učenju je še eno področje raziskav strojnega učenja, ki je bilo predstavljeno z namenom, da se strojno učenje približa enemu svojih edinstvenih ciljev: umetna inteligenca. Pričakuje se, da bo to spletno mesto imelo vrsto sredstev in kazalcev za podatke o karieri v poglobljenem učenju.
Izobraževanje do poglobljenih učnih spretnosti
Globoko učenje Izobraževalne spretnosti za učence, ki se želijo poglobiti v poglobljeno učenje.
Nevronsko omrežje globokega učenja
- Konvolucionarna omrežja
- RNN
- LSTM
- Adam
- Osip
- Norma serije
- Xavier / He inicializacija
Verjetnostne metode
- Nenehne in diskretne distribucije
- Največja verjetnost
- Funkcije stroškov
- Podatki o usposabljanju hipotez in nalog
- Najvišji stroški, ki temeljijo na verjetnosti
- Navzkrižna entropija
- MSE stane omrežja za posredovanje
- MLP, sigmoidne enote
- navdih nevroznanosti
- Gradient spust
- Pravilo rekurzivne verige
- Kompas odstopanja odstopanja
- Regularizacija
Praktično
- linearna regresija
- softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Poklicna pot v poglobljenem učenju
Deep Learning je izstopajoč med najbolj znanimi narečji nevronske mreže, ki se danes uporabljajo zaradi svoje neposredne strukture slike in na podlagi tega, da je splošno uporabno narečje nevronskih programov. Kariero vidite v poglobljenem učenju, ki se uporablja kot del številnih ozemelj.
Novi inženirji globljega učenja imajo številne možnosti v zvezi z nevronskim programiranjem. Kakor koli že, samo kariere pri poglobljenem učenju ne zadostujejo za veliko večino teh poklicnih možnosti, vse pa potrebujejo podporne sposobnosti. Na primer, če bi morali stopiti v verjetnostno napredovanje s statistiko, ki ni učenje nevronskega omrežnega sistema. Spretnosti, kot so konvolucionarna omrežja, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, inicializacija Xavier / He.
Študent, ki ga ta poklic zelo zanima, ima veliko znanja o tej veščini linearna regresija, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Vsaka od prej omenjenih specializacij globljega učenja (AI, nevronsko napredovanje, znanosti o podatkih in podobno) zahteva vse izrazite sposobnosti. Stranke inženirja programske opreme dobijo informacijska sredstva za opravljanje delovnih obveznosti v določenih aplikacijah. Analitiki, ki temeljijo na podatkih, tako v znanstvenem svetu kot v industriji navajajo primere odjemalca inženirjev nevroloških analiz, vendar se to zbiranje širi po obsegu. Na primer, terapevtski strokovnjaki (npr. Zdravniki in dedni inštruktorji) uporabljajo sredstva Data Engineer v medicinskih okoljih za motivacijo za analizo, zdravljenje in svetovanje bolnikom.
Data Engineer: Raziskovalci so znanstveniki, ki uporabljajo računalniške in umetne tehnike, pri čemer upoštevajo končni cilj, da pospešijo logično razumevanje živih okvirov. Data Engineer izdeluje nove računalniške strategije, ki jih zahtevajo naročniki in raziskovalci Data Engineer. Načrtovalnik podatkovnih inženirjev mora na ta način imeti lastnosti računalništva in naravoslovja ter imeti splošno kompetenco v biomedicinskih vedah. Singularni pokrovitelj številnih logičnih laboratorijev, tako v šolskem kot v poslovnem oddelku, najema posameznike, pripravljene v programu Deep Learning za pomoč pri pregledu laboratorija. Položaji so dostopni na različnih ravneh in vrstah priprave. Posamezniki na teh položajih se večinoma odpravljajo na določenem ozemlju raziskovanja. Mnoge organizacije v središču osredotočajo na laboratorije. Ta sredstva so pisarne klicnega centra. Posamezniki teh srečanj imajo pogosto naklonjenost in sodelujejo pri različnih raziskovalnih podvigih z znanstveniki v širokem razponu laboratorijev.
Inštruktorji : Obstaja zanimanje za prikazovanje podatkovnih inženirjev na širokem območju. Nekateri dr. nivo inženirja podatkov si bo prizadeval za znanstveni poklic, sestavil svoj poseben raziskovalni načrt in poučil na ravni fakultete. Še več, obstajajo različne fundacije, ki imajo predano pisarno, ki bo inženirja podatkov inštruirala posameznike v organizaciji. Data Science - oblikovalci - Drug način, s katerim podpira Data Engineer, je izboljšanje novih izračunov in nevronske mreže. Obstajajo organizacije, ki se zavzemajo za gradnjo in prenos računalniških nevronskih aparatov. V pisarne središča in v posamezne raziskovalne laboratorije so vključeni različni inženirji programiranja Data Engineer.
Delovna mesta
- Programski inženir.
- Raziskovalni analitik.
- Analiza podatkov.
- Data Scientist.
- Podatkovni inženir
- Nevroinformatik
- Bioinformatik
- Prepoznavanje slike.
- Razvijalec programske opreme.
- Raziskovalni znanstvenik.
- Raziskovalni sodelavec.
- Inštruktor za poglobljeno učenje.
- Primenjeni znanstvenik.
- Celoten spletni razvijalec za poglobljeno učenje
- Glavni vodja - poglobljeno učenje
- Naravni jezik inženir procesa
Karierna priložnost za poglobljeno učenje
Več zaposlitvenih priložnosti za strokovnjake z globokim učenjem. Več podrobnosti najdete tukaj https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Plača
Kakšna je povprečna plača za delovna mesta, povezana z "globokim učenjem"?
Povprečna plača za "globoko učenje" se giblje od približno 77.562 dolarjev na leto za raziskovalca znanstvenika do 135.255 dolarjev na leto za inženirja strojnega učenja.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Slaries
Šest delovnih mest za analitiko in podatkovno znanost je vključenih v 50 najboljših delovnih mest v Ameriki za leto 2018. Sem spadajo Data Scientist, analitični vodja, skrbnik zbirke podatkov, podatkovni inženir, analitik podatkov in razvijalec poslovne inteligence. Spodaj je naveden celoten seznam prvih 50 delovnih mest, kjer so poudarjena delovna mesta analitike in podatkovne znanosti, skupaj s programskim inženiringom, ki ima danes rekordnih 29 817 delovnih mest:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Kariera
Iskalci informacij so iskani, tekmeci s pravilno mešanico sposobnosti pa bodo nagrajeni s prihodnostjo zapečatenim in donosnim poklicem. V najmanj zapletenih pogojih raziskovalec informacij lovi z velikanskimi ukrepi nestrukturiranih in organiziranih informacij, da bi prejel košček znanja in pomagal pri izpolnjevanju določenih poslovnih potreb in ciljev.
Priporočeni članek
To je vodnik za kariero v poglobljenem učenju. Tu smo razpravljali o uvodu, izobraževanju, karierni poti v poglobljenem učenju, plači in karierni perspektivi v poglobljenem učenju. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -
- Koristni karierni nasveti za študente
- Kariere v strojnem učenju
- Najpomembnejše točke o karieri v SQL
- Najboljše informacije o karieri pri vizualizaciji podatkov
- TensorFlow vs Caffe: Primerjave