Кар'єра в глибокому навчанні - вступ

Глибоке навчання, яке називається нейронним організованим навчанням або різноманітним рівнем навчання, є частиною більш обширної групи машинних методів навчання з огляду на пошуки інформації, що вивчається, а не проведення конкретних розрахунків. Навчання може бути спрямоване, напівкероване або без нагляду. "Кар'єра в глибокому навчанні" пропонує організаціям інше розташування систем, щоб опікуватися складними роз'яснювальними питаннями та керувати швидким розвитком фальсифікованої свідомості. Заохочуючи глибокий розрахунок для навчання з величезними обсягами інформації, можна підготувати моделі для виконання складних починань, таких як дискурс та картинна експертиза. Моделі Deep Learning приблизно ототожнюються з підготовкою даних та дизайном листування в органічній сенсорній системі, наприклад, нейронним кодуванням, яке намагається охарактеризувати зв’язок між різними даними та пов'язаними з ними нейронами реакції в мозку.

Структури Deep Learning, наприклад, глибокі нейронні системи, системи глибокого переконання та переривчасті нейронні системи, були підключені до полів, включаючи зір ПК, підтвердження дискурсу, регулярну обробку діалектів, підтвердження звуку, неформальне просіювання спільноти, машинну інтерпретацію, біоінформатику та медикаментозний дизайн, де вони створили практично однакові і часом кращі людським експертам. "Кар'єра в глибокому навчанні" - це ще один напрямок досліджень машинного навчання, котрий поставив за мету наблизити машинне навчання до однієї зі своїх унікальних цілей: Штучний інтелект. Очікується, що цей сайт має асортимент активів та покажчики на дані про кар'єру в глибокому навчанні.

Освіта до глибоких навичок навчання

Глибоке навчання Навчальні навички для студентів, які хочуть зробити кар'єру в глибокому навчанні.

Нейрова мережа глибокого навчання

  • Конволюційні мережі
  • RNN
  • LSTM
  • Адам
  • Опускати
  • Норма партії
  • Xavier / He ініціалізація

Імовірнісні методи

  • Безперервні та дискретні розподіли
  • Максимальна ймовірність
  • Функції витрат
  • Дані про навчання гіпотез та завдань
  • Максимальна ймовірність витрат
  • Перехресна ентропія
  • Мережі MSE витрати на передачу вперед
  • МЛП, сигмоподібні одиниці
  • натхнення нейронауки
  • Градієнтний спуск
  • Правило рекурсивного ланцюга
  • Зміщення дисперсії зміщення
  • Регуляризація

Практичні

  • лінійна регресія
  • софтмакс
  • тан
  • РЕЛУ
  • Tensorflow

Кар'єрний шлях у поглибленому навчанні

Глибоке навчання - це одне з найвідоміших діалектів нейромережевих мереж, що використовуються сьогодні внаслідок прямолінійної структури зображення, і виходячи з того, що це універсально корисний діалект нейронного програмування. Ви бачите кар'єру в Глибокому навчанні, що використовується як частина численних територій.

Нові інженери глибокого навчання мають численні варіанти щодо нейронного програмування. Як би це не було, однієї лише кар'єри в глибокому навчанні недостатньо для переважної більшості цих виборів професії, всі вони потребують підтримуючих здібностей. Наприклад, у випадку, якщо вам потрібно було досягти ймовірного прогресу зі статистикою, відмінною від вивчення нейронної мережі. Навички, як конволюційні мережі, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He ініціалізація.

Студент, який дуже цікавиться цією професією, у них багато практичних знань з цих навичок лінійної регресії, софтмаксу, танху, RELU, Tensorflow

Кожна з вищезгаданих спеціалізацій глибокого навчання (AI, Нейронний прогрес, Науки про дані тощо) вимагає відмінних схильностей. Клієнти Software Engineer отримують інформаційні активи для виконання робочих обов'язків у певних просторах додатків. Аналітики, що базуються на даних, як у науковому світі, так і в галузі, дають великий випадок клієнту Інженера з нейронного аналізу, однак цей збір розширюється в масштабах. Наприклад, терапевтичні експерти (наприклад, лікарі та спадкові інструктори) використовують засоби Data Engineer у лікарських умовах для мотивації аналізу, лікування та консультування пацієнтів.

Інженер даних: Дослідники - науковці, які використовують обчислювальні та штучні методи, пам’ятаючи про кінцеву мету, щоб сприяти логічному осмисленню живих рамок. Data Engineer створює нові обчислювальні стратегії, необхідні клієнтам та дослідникам Data Engineer. Таким чином, дизайн Інженера даних повинен мати якості в обчислювальних та природничих науках і повинен мати загальну компетенцію в галузі біомедичних наук. Сингулярний меценат у багатьох логічних лабораторіях, як у схоластичному, так і в бізнес-підрозділі, - це підрядники, підготовлені в «Глибокому навчанні», щоб допомогти вивчити лабораторію. Позиції доступні для різних рівнів і видів підготовки. Люди з цих позицій здебільшого відколюються на певній території дослідження. Офіси центрів багатьох організацій створюють основний актив для лабораторій у фонді. Ці активи є офісами кол-центру. Люди з таких зібрань часто поєднуються з нахилами та працюють над різними дослідницькими починаннями з науковцями в широкому спектрі лабораторій.

Інструктори : є інтерес до показу Data Engineer в широкому діапазоні рівнів. Деякі кандидати наук. рівень Інженер даних буде шукати наукову професію, створити свій власний план дослідження та викладати інструктажі на рівні коледжу. Більше того, існують різні фонди, які мають відданий офіс, щоб провести інструктаж Data Engineer для людей всередині організації. Data Science - дизайнери - Ще один спосіб, який підтримує Data Engineer - це вдосконалення нових обчислень та аналіз нейронної мережі. Є організації, які займаються побудовою та передачею обчислювальних нейронних апаратів. Різні інженери програмування Data Engineer зараховані до центральних кабінетів та до окремих науково-дослідних лабораторій.

Вакансії

  • Розробник програмного забезпечення.
  • Аналітик досліджень
  • Аналітик даних.
  • Data Scientist.
  • Інженер даних
  • Нейроінформатик
  • Біоінформатик
  • Розпізнавання зображень
  • Розробник програмного забезпечення.
  • Вчений дослідник.
  • Науковий співробітник
  • Інструктор з глибокого навчання.
  • Прикладний вчений.
  • Повний стек веб-розробник для глибокого навчання
  • Ведучий менеджер - глибоке навчання
  • Інженер з природних мов

Можливість кар'єри для поглибленого навчання

Багато можливостей роботи для професіонала глибокого навчання. Детальніше можна ознайомитись тут https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0

Зарплата

Яка середня зарплата за роботу, пов'язану з «глибоким навчанням»?

Середня зарплата за «глибоке навчання» коливається приблизно від 77 562 доларів на рік для наукового співробітника до 135 255 доларів на рік для інженера машинного навчання.

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

Шість завдань з аналітики та наукових даних включені до 50 найкращих робочих місць Glassdoor в Америці за 2018 рік. До них належать Data Scientist, менеджер аналітики, адміністратор баз даних, інженер даних, аналітик даних та розробник Business Intelligence. Нижче наведено повний перелік перших 50 робочих місць, а також підкреслено завдання з аналітики та наукових даних, а також інженерія програмного забезпечення, яка сьогодні має рекордні 29 817 робочих місць:

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

Прогноз кар'єри

Дослідники інформації затребувані, а конкуренти, які мають правильний поєднання здібностей, отримуватимуть винагороду від майбутнього, що має певну прибутковість. У найменш складних умовах інформаційний дослідник переслідує гігантські заходи неструктурованої та організованої інформації, щоб дати шматочки знань та допомогти у задоволенні конкретних потреб та завдань бізнесу.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом щодо кар’єри в глибокому навчанні. Тут ми обговорили вступ, освіту, шлях до кар’єри в глибокому навчанні, зарплати та перспективи кар'єри в глибоких знаннях. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -

  1. Корисні поради з кар’єри для студентів коледжу
  2. Кар'єра в машинному навчанні
  3. Найважливіші пункти кар’єри в SQL
  4. Основна інформація про кар'єру у візуалізації даних
  5. TensorFlow vs Caffe: Порівняння

Категорія: