Carrières en apprentissage profond - Introduction

L'apprentissage profond appelé apprentissage organisé par les neurones ou divers apprentissages à niveaux, fait partie d'un groupe plus vaste de techniques d'apprentissage automatique en vue d'apprendre la récupération d'informations, plutôt que d'effectuer des calculs particuliers. L'apprentissage peut être dirigé, semi-géré ou non supervisé. Careers in Deep Learnings offre aux organisations un autre arrangement de systèmes pour prendre en charge des problèmes explicatifs complexes et stimuler des développements rapides dans la conscience contrefaite. En encourageant un calcul d'apprentissage en profondeur avec d'énormes volumes d'informations, les modèles peuvent être préparés pour effectuer des tâches complexes comme le discours et l'examen d'images. Les modèles de Deep Learning sont approximativement identifiés avec des conceptions de préparation de données et de correspondance dans un système sensoriel organique, par exemple, un codage neuronal qui s'efforce de caractériser une connexion entre différentes données et des réactions neuronales associées dans le cerveau.

Les structures du Deep Learning, par exemple, les systèmes neuronaux profonds, les systèmes de conviction profonde et les systèmes neuronaux intermittents ont été connectées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance du discours, la gestion régulière des dialectes, la reconnaissance du son, le tamisage communautaire informel, l'interprétation des machines, la bioinformatique et la conception de médicaments, où ils ont créé vient à peu près identique et parfois supérieur aux experts humains. Careers in Deep Learning est une autre région de la recherche sur l'apprentissage automatique, qui a été présentée dans le but de rapprocher l'apprentissage automatique de l'un de ses objectifs uniques: l'intelligence artificielle. Ce site devrait avoir un assortiment d'actifs et de pointeurs vers des données sur les carrières en apprentissage profond.

Éducation aux compétences d'apprentissage approfondi

Deep Learning Compétences pédagogiques pour les étudiants qui souhaitent faire carrière dans le Deep Learning.

Réseau neuronal d'apprentissage profond

  • Réseaux convolutifs
  • RNN
  • LSTM
  • Adam
  • Abandonner
  • Norme de lot
  • Xavier / He initialisation

Méthodes probabilistes

  • Distributions continues et discrètes
  • Plausibilité maximum
  • Fonctions de coût
  • Hypothèses et tâches données d'entraînement
  • Coût maximal basé sur la vraisemblance
  • Entropie croisée
  • Réseaux de rétroaction des coûts MSE
  • MLP, unités sigmoïdes
  • inspiration en neurosciences
  • Descente graduelle
  • Règle de chaîne récursive
  • Compromis de variance de biais
  • Régularisation

Pratique

  • régression linéaire
  • softmax
  • tanh
  • RELU
  • Tensorflow

Cheminement de carrière en apprentissage profond

Le Deep Learning est l'un des dialectes de réseaux neuronaux les plus connus utilisés aujourd'hui en raison de sa structure d'image simple, et au motif qu'il s'agit d'un dialecte de programmation neuronale universellement utile. Vous voyez Carrières dans les apprentissages profonds utilisés dans le cadre de nombreux territoires.

Les nouveaux ingénieurs du Deep Learning ont de nombreuses options concernant la programmation neuronale. Quoi qu'il en soit, les carrières dans les apprentissages profonds ne suffisent pas à elles seules pour la grande majorité de ces choix de profession, elles nécessitent toutes des capacités de soutien. Par exemple, dans le cas où vous deviez entrer dans l'avancement probabiliste avec Statistics autre que l'apprentissage d'un système de réseau neuronal. Compétences telles que réseaux convolutionnels, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, initialisation Xavier / He.

Un étudiant très intéressé par ce métier a beaucoup de connaissances pratiques sur ces compétences régression linéaire, softmax, tanh, RELU, Tensorflow

Chacune des spécialisations Deep Learning mentionnées précédemment (IA, avancement neuronal, sciences des données, etc.) nécessitent toutes des aptitudes distinctives. Les clients ingénieurs logiciels obtiennent des informations pour exécuter leurs obligations professionnelles dans des espaces applicatifs particuliers. Les analystes basés sur les données à la fois dans le monde universitaire et dans l'industrie donnent le grand cas d'un client ingénieur en analyse neurale, cependant, ce rassemblement s'élargit. Par exemple, des experts thérapeutiques (par exemple, des médecins et des instructeurs héréditaires) utilisent des actifs Data Engineer dans des contextes médicinaux pour les motivations de l'analyse, du traitement et des conseils aux patients.

Ingénieur de données: les chercheurs sont des chercheurs qui utilisent des techniques de calcul et artificielles en gardant à l'esprit l'objectif final de propulser la compréhension logique des cadres vivants. Data Engineer fabrique les nouvelles stratégies de calcul requises par les clients et les chercheurs de Data Engineer. De cette façon, une conception Data Engineer doit avoir des qualités en informatique et en sciences naturelles et doit avoir une compétence générale en sciences biomédicales. Patron singulier, de nombreux laboratoires logiques, à la fois dans la division scolaire et commerciale, engagent des individus préparés en apprentissage profond pour aider à l'examen du laboratoire. Les postes sont accessibles pour différents niveaux et types de préparation. Les personnes occupant ces postes, pour la plupart, s'éloignent d'un territoire de recherche particulier. Les bureaux du centre de nombreuses organisations font un atout majeur pour les laboratoires dans une fondation. Ces actifs sont des bureaux de centres d'appels. Les personnes issues de tels rassemblements ont souvent un mélange d'aptitudes et travaillent sur diverses entreprises de recherche avec des scientifiques dans un large éventail de laboratoires.

Instructeurs : Il y a un intérêt à montrer Data Engineer à un large éventail de niveaux. Certains doctorants. niveau Data Engineer recherchera une profession savante, construira son propre plan de recherche et formera au niveau collégial. De plus, il existe différentes fondations qui ont un bureau dédié pour instruire Data Engineer aux individus au sein de l'organisation. Data Science - designers - Une autre façon professionnelle de soutenir Data Engineer est l'amélioration de nouveaux calculs et l'analyse de réseaux de neurones. Il existe des organisations engagées dans la construction et le transport d'appareils neuronaux informatiques. Différents ingénieurs de programmation Data Engineer sont recrutés dans les bureaux du centre et dans les laboratoires de recherche individuels.

Postes de travail

  • Ingénieur logiciel.
  • Analyste de recherche.
  • Analyste de données.
  • Scientifique des données.
  • Ingénieur de données
  • Neuroinformaticien
  • Bioinformaticien
  • Reconnaissance d'image.
  • Développeur de logiciels.
  • Chercheur.
  • Chercheur.
  • Instructeur pour Deep Learning.
  • Scientifique appliqué.
  • Développeur Web Full Stack pour le Deep Learning
  • Gestionnaire principal - Deep Learning
  • Ingénieur processus langage naturel

Opportunité de carrière pour le Deep Learning

Opportunité d'emploi multiple pour un professionnel de l'apprentissage en profondeur. Plus de détails peuvent être trouvés ici https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0

Un salaire

Quel est le salaire moyen pour les emplois liés au «deep learning»?

Le salaire moyen pour le «deep learning» varie d'environ 77 562 $ par an pour un chercheur scientifique à 135 255 $ par an pour un ingénieur en apprentissage automatique.

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

Six emplois d'analytique et de science des données sont inclus dans les 50 meilleurs emplois de Glassdoor en Amérique pour 2018. Il s'agit notamment de Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst et Business Intelligence Developer. La liste complète des 50 meilleurs emplois est fournie ci-dessous avec les emplois en analytique et en science des données mis en évidence ainsi que le génie logiciel, qui a un record de 29 817 emplois ouverts aujourd'hui:

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

Perspectives de carrière

Les chercheurs en information sont recherchés et les concurrents possédant le bon mélange de capacités seront rémunérés avec une vocation future scellée et lucrative. Dans les termes les moins complexes, un chercheur en information poursuit à travers de gigantesques mesures d'informations non structurées et organisées pour fournir des connaissances et aider à répondre à des besoins et objectifs commerciaux particuliers.

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Ceci a été un guide pour les carrières en apprentissage profond. Ici, nous avons discuté de l'introduction, de l'éducation, du cheminement de carrière en apprentissage profond, du salaire et des perspectives de carrière en apprentissage profond. vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -

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