Karijere u dubokim učenjima - uvod
Duboko učenje nazvano neuronsko organizovano učenje ili učenje s različitim nivoima dio je opsežnije skupine tehnika strojnog učenja s obzirom na pronalaženje informacija o učenju, a ne poduzimanje posebnih izračuna. Učenje može biti usmjereno, polu upravljano ili bez nadzora. Careers in Deep Learning nudi organizacijama još jedan raspored sustava koji se brinu oko složenih objašnjenja i pokreću brzi razvoj krivotvorene svijesti. Poticanjem dubokog izračuna učenja s ogromnim količinama informacija, modeli se mogu pripremiti za obavljanje složenih poduhvata poput ispitivanja diskursa i slike. Modeli Dubokog učenja približno se identificiraju s pripremama podataka i dizajnom korespondencije u organskom osjetilnom sustavu, na primjer, neuronskim kodiranjem koje nastoji karakterizirati vezu između različitih podataka i povezanih neuronskih reakcija u mozgu.
Strukture Dubokog učenja, na primjer, duboki neuronski sustavi, sustavi dubokog uvjerenja i isprekidani neuronski sustavi povezani su s poljima koja uključuju vid na PC-u, potvrdu diskursa, redovito rukovanje dijalektom, zvučnu potvrdu, neformalno prosijavanje zajednice, strojnu interpretaciju, bioinformatiku i dizajn lijekova, gdje oni su stvorili gotovo identične i ponekad superiorne ljudskim stručnjacima. Karijere u dubokim učenjima još je jedna regija istraživanja strojnog učenja, koja je predstavljena sa ciljem da se Strojno učenje približi jednom od svojih jedinstvenih ciljeva: Umjetna inteligencija. Očekuje se da će ovo web mjesto imati asortiman sredstava i pokazatelja na podatke o karijeri u Deep Learningu.
Obrazovanje za duboko učenje
Duboko učenje Obrazovne vještine za učenike koji žele započeti karijeru u Dubokim učenjima.
Neuronska mreža dubokog učenja
- Konvolucijske mreže
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Napustiti
- Norma serije
- Xavier / He inicijalizacija
Vjerojatne metode
- Kontinuirana i diskretna distribucija
- Najveća vjerojatnost
- Funkcije troškova
- Podaci o obuci iz hipoteza i zadataka
- Maksimalni trošak na temelju vjerojatnosti
- Cross-entropija
- MSE koštaju feed-forward mreže
- MLP, sigmoidne jedinice
- nadahnuće neuroznanosti
- Gradient spuštanje
- Pravilo rekurzivnog lanca
- Zamjena varijance pristranosti
- reguliranje
praktičan
- Linearna regresija
- Softmax
- TANH
- Relu
- Tensorflow
Karijera u dubokom učenju
Duboko učenje izdvaja se među najpoznatijim narječjima neuronske mreže koja se danas koristi kao rezultat njegove neposredne strukture slike i na osnovu toga što je univerzalno koristan dijalekt neuronskog programiranja. Vidite karijere u dubokim učenjima koje se koriste u sklopu brojnih teritorija.
Novi inženjeri dubokog učenja imaju brojne mogućnosti u vezi s neuronskim programiranjem. Bez obzira na to, samo karijere u dubokom učenju nisu dovoljne za ogromnu većinu tih izbora profesije, svima je potrebna podrška. Na primjer, u slučaju da ste se trebali upustiti u vjerojatni napredak sa Statistikom koja nije učenje neuronskog mrežnog sustava. Vještine poput konvolucijskih mreža, RNN-ova, LSTM-a, Adama, odbacivanja, serijske norme, inicijalizacije Xavier / He.
Student koji je vrlo zanimljiv za ovu profesiju oni imaju puno znanja o ovim vještinama linearna regresija, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Svaka od prethodno spomenutih specijalizacija dubokog učenja (AI, napredak u neuroni, znanosti o podacima i tako dalje) sve zahtijeva specifične sklonosti. Klijenti softverskog inženjera dobivaju informatička sredstva za obavljanje radnih obveza u određenim aplikacijskim prostorima. Analitičari koji se temelje na podacima, kako u znanstvenom svijetu tako i u industriji, daju veliki slučaj klijenta inženjera neuronske analize, međutim, ovaj se skup širi i opsegom. Na primjer, terapeutski stručnjaci (npr. Liječnici i nasljedni instruktori) koriste sredstva Data Engineer-a u medicinskim okruženjima za motivaciju iza analize, liječenja i savjetovanja pacijenata.
Inženjer podataka: Istraživači su znanstvenici koji koriste računalne i umjetne tehnike imajući u vidu krajnji cilj da pokrenu logično razumijevanje živih okvira. Data Engineer izrađuje nove računske strategije koje zahtijevaju klijenti i istraživači podataka. Na taj način dizajn Data Engineer mora imati kvalitete u računskim i prirodnim znanostima i mora imati opću kompetenciju u biomedicinskim znanostima. Jedinstveni zaštitnik mnogih logičkih laboratorija, kako u školskoj, tako i u poslovnoj podjeli, ugovaraju pojedince pripremljene u Deep Learningu kako bi pomogli ispitivanju laboratorija. Pozicije su dostupne za različite razine i vrste pripreme. Pojedinci na tim pozicijama uglavnom se odrezuju na određenom području istraživanja. Uredi centra mnoge organizacije ostvaruju središnju ulogu u laboratorijima. Ta sredstva su uredi centra. Pojedinci takvih skupova često imaju sklonost i rade na raznim istraživačkim poduhvatima sa znanstvenicima u širokom rasponu laboratorija.
Instruktori : Postoji interes za prikazivanje Data Inženjera u širokom rasponu razina. Neki dr. Sc. razina podataka inženjer će tražiti znanstvene struke, izraditi vlastiti određeni istraživački plan i podučavati na razini fakulteta. Nadalje, postoje razne fondacije koje imaju svoj predani ured da instruktora Data Data predaju pojedincima unutar organizacije. Data Science - dizajneri - Još jedan način profesije koji podržava Data Engineer je poboljšanje novih izračuna i analiza neuronske mreže. Postoje organizacije posvećene izgradnji i prenošenju računalnih neuronskih uređaja. U centre ureda i unutar pojedinih istraživačkih laboratorija uključeni su različiti inženjeri za programiranje podataka.
Poslovi
- Softverski inženjer.
- Istraživački analitičar.
- Analizator podataka.
- Data Scientist.
- Inženjer podataka
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Prepoznavanje slike.
- Software Developer.
- Istraživački znanstvenik.
- Znanstveni suradnik
- Instruktor za duboko učenje.
- Primijenjeni znanstvenik.
- Web razvojni programer za cjelovite stope za dubinsko učenje
- Vodeći voditelj - Duboko učenje
- Inženjer prirodnih jezika
Mogućnost karijere za duboko učenje
Višestruka prilika za posao za profesionalnog učenja u dubini. Više detalja možete pronaći ovdje https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Plaća
Koja je prosječna plaća za poslove povezane s "dubokim učenjem"?
Prosječna plaća za "duboko učenje" kreće se od otprilike 77, 562 USD godišnje za znanstvenika u istraživanju do 135 255 dolara godišnje za strojarskog učenja.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Šest radnih mjesta u području analitike i znanosti o podacima uključeno je u 50 najboljih poslova Glassdoor-a u Americi za 2018. Oni uključuju Data Scientist, Analytics Manager, Administrator baze podataka, Data Engineer, Data Analyst i Business Intelligence Developer. Potpuni popis prvih 50 radnih mjesta nalazi se u nastavku, a ističu se poslovi iz analitike i znanosti o podacima, zajedno sa softverskim inženjeringom, koji danas ima rekordnih 29 817 radnih mjesta:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karijera izgled
Traže se istraživači informacija, a natjecatelji s pravilnom mješavinom sposobnosti dobit će naknadno zapečaćen i unosan poziv. U najmanje složenom smislu, istraživač informacija juri kroz gigantske mjere nestrukturirane i organizirane informacije kako bi pružio dijelove znanja i pomogao u ispunjavanju određenih poslovnih potreba i ciljeva.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Karijere u dubokim učenjima. Ovdje smo razgovarali o uvodu, obrazovanju, putu karijere u dubokim učenjima, platama i izgledima karijere u dubokim učenjima. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -
- Korisni profesionalni savjeti za studente
- Karijere u strojnom učenju
- Najvažnije točke o karijeri u SQL-u
- Glavne informacije o karijerama u vizualizaciji podataka
- TensorFlow vs Caffe: Usporedbe