Carreiras em Aprendizagem Profunda - Introdução
O Deep Learning, chamado aprendizado neural organizado ou vários níveis de aprendizado, é parte de um grupo mais extenso de técnicas de aprendizado de máquina, com vista à recuperação de informações, em vez de realizar cálculos específicos. O aprendizado pode ser direcionado, semi-gerenciado ou sem supervisão. Carreiras no Deep Learnings oferece às organizações outro arranjo de sistemas para cuidar de questões explicativas complexas e impulsionar desenvolvimentos rápidos em consciência falsificada. Ao incentivar um cálculo de aprendizado profundo com enormes volumes de informações, os modelos podem ser preparados para realizar empreendimentos complexos, como discursos e exames de imagem. Os modelos do Deep Learning são aproximadamente identificados com a preparação de dados e projetos de correspondência em um sistema sensorial orgânico, por exemplo, codificação neural que se esforça para caracterizar uma conexão entre dados diferentes e reações neuronais relacionadas no cérebro.
As estruturas do Deep Learning, por exemplo, sistemas neurais profundos, sistemas de convicção profunda e sistemas neurais intermitentes foram conectados a campos que incluem visão de PC, reconhecimento de discurso, manuseio regular de dialetos, reconhecimento de som, peneiramento informal da comunidade, interpretação de máquinas, bioinformática e design de medicamentos, onde eles criaram praticamente idênticos e às vezes superiores aos especialistas humanos. Carreiras em Deep Learnings é outra região da pesquisa em Machine Learning, que foi apresentada com o objetivo de aproximar o Machine Learning de um de seus objetivos exclusivos: Inteligência Artificial. Espera-se que este site tenha uma variedade de ativos e indicadores para dados sobre Carreiras em Aprendizagem Profunda.
Educação para habilidades de aprendizagem profunda
Aprendizagem Profunda Habilidades educacionais para os alunos que desejam fazer uma carreira em Aprendizagem Profunda.
Rede Neural de Aprendizagem Profunda
- Redes convolucionais
- RNNs
- LSTM
- Adão
- Cair fora
- Norma de lote
- Inicialização Xavier / He
Métodos probabilísticos
- Distribuições contínuas e discretas
- Máxima verossimilhança
- Funções de custo
- Dados de treinamento de hipóteses e tarefas
- Custo máximo baseado em verossimilhança
- Entropia cruzada
- Redes de feed-forward de custo MSE
- MLP, unidades sigmóides
- inspiração neurociência
- Gradiente descendente
- Regra de cadeia recursiva
- Compensação de desvio e desvio
- Regularização
Prático
- regressão linear
- softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Carreira em Aprendizagem Profunda
O Deep Learning é um destaque entre os dialetos de redes neurais mais conhecidos hoje em dia, como resultado de sua estrutura de imagem direta e pelo fato de ser um dialeto de programação neural universalmente útil. Você vê carreiras em aprendizados profundos utilizados como parte de vários territórios.
Novos engenheiros de Deep Learning têm inúmeras opções em relação à programação neural. Seja como for, as carreiras em aprendizados profundos, por si só, não são suficientes para a grande maioria dessas opções de profissão, todas elas requerem habilidades de apoio. Por exemplo, no caso de você precisar entrar em avanço probabilístico com Estatística, além de aprender um sistema de rede neural. Habilidades como redes convolucionais, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, Norma de Lote, inicialização Xavier / He.
Um estudante que está muito interessado nessa profissão, tem muito conhecimento prático sobre essas habilidades. Regressão linear, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Todas as especializações de Aprendizado Profundo mencionadas anteriormente (IA, avanço neural, ciências de dados e assim por diante) exigem aptidões distintas. Os clientes de engenheiro de software obtêm ativos de informações para executar obrigações de trabalho em determinados espaços de aplicativos. Os analistas baseados em dados, tanto no mundo acadêmico quanto no setor, dão o grande exemplo de um cliente de engenheiro de análise neural; no entanto, essa reunião está ampliando seu escopo. Por exemplo, especialistas em terapia (por exemplo, médicos e instrutores hereditários) usam os recursos do Data Engineer em ambientes medicinais para motivar a análise, o tratamento e o aconselhamento dos pacientes.
Engenheiro de dados: os pesquisadores são estudiosos que utilizam técnicas computacionais e artificiais, tendo em mente o objetivo final de impulsionar a compreensão lógica de estruturas vivas. O Data Engineer cria as novas estratégias computacionais exigidas pelos clientes e pesquisadores do Data Engineer. Dessa forma, um projeto de engenheiro de dados deve ter qualidades em ciências computacionais e naturais e deve ter uma competência geral em ciências biomédicas. Patrocinador singular de muitos laboratórios lógicos, tanto na divisão escolar quanto nos negócios, estão contratando indivíduos preparados no Deep Learning para ajudar no exame do laboratório. As posições são acessíveis para diferentes níveis e tipos de preparação. Os indivíduos nessas posições, na maioria das vezes, se afastam de um território específico de pesquisa. Escritórios centrais Muitas organizações fazem um ativo focal para laboratórios em uma fundação. Esses ativos são escritórios de call center. Indivíduos dessas reuniões freqüentemente têm uma mistura de aptidões e trabalham em vários empreendimentos de pesquisa com cientistas em uma ampla variedade de laboratórios.
Instrutores : existe um interesse em mostrar o Data Engineer em vários níveis. Algum Ph.D. O engenheiro de dados de nível buscará uma profissão acadêmica, construirá seu próprio plano de pesquisa e instruirá no nível da faculdade. Além disso, existem várias fundações que têm um escritório dedicado para instruir o Data Engineer para indivíduos dentro da organização. Data Science - designers - Outra maneira profissional de apoiar o Data Engineer é a melhoria de novos cálculos e análises de redes neurais. Existem organizações comprometidas em construir e transmitir aparelhos neurais computacionais. Diferentes engenheiros de programação do Data Engineer estão alistados nos escritórios centrais e nos laboratórios de pesquisa individuais.
Cargos
- Engenheiro de software.
- Analista de pesquisa.
- Analista de informações.
- Cientista de dados.
- Engenheiro de Dados
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Reconhecimento de imagem.
- Desenvolvedor de software.
- Pesquisa científica.
- Bolsista de Pesquisa.
- Instrutor de Aprendizagem Profunda.
- Cientista Aplicado.
- Desenvolvedor Web Full Stack para Deep Learning
- Gerente Líder - Aprendizado Profundo
- Engenheiro de Processos de Linguagem Natural
Oportunidade de carreira para aprendizado profundo
Oportunidade de trabalho múltiplo para profissional de Deep Learning. Mais detalhes podem ser encontrados aqui https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Salário
Qual é o salário médio para os trabalhos relacionados à "aprendizagem profunda"?
O salário médio para o "aprendizado profundo" varia de aproximadamente US $ 77.562 por ano para o Research Scientist a US $ 135.255 por ano para o Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Seis trabalhos de análise e ciência de dados estão incluídos nos 50 melhores trabalhos da Glassdoor na América em 2018. Eles incluem Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Engineer, Data Analyst e Business Intelligence Developer. A lista completa dos 50 principais trabalhos é fornecida abaixo com os trabalhos de análise e ciência de dados destacados, juntamente com a engenharia de software, que possui um recorde de 29.817 trabalhos abertos hoje:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Perspectivas de carreira
Os pesquisadores da informação são procurados e os concorrentes com a combinação correta de habilidades serão remunerados com uma vocação selada e lucrativa no futuro. Nos termos menos complexos, um pesquisador de informações persegue medidas gigantescas de informações não estruturadas e organizadas para fornecer pouco conhecimento e ajudar a atender às necessidades e objetivos comerciais específicos.
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