Кариери в задълбочени познания - Въведение

Дълбокото обучение, наречено невронно организирано обучение или различно ниво на обучение, е част от по-обширна група техники за машинно обучение с оглед на извличане на информация за учене, вместо да се правят конкретни изчисления. Обучението може да бъде насочено, полу-управлявано или без надзор. Кариерата в дълбоките познания предлага на организациите друга подредба на системи, които да се грижат за сложни обяснителни проблеми и да управляват бързото развитие на фалшивото съзнание. Чрез насърчаване на задълбочено изчисляване на обучението с огромни обеми информация, могат да бъдат подготвени модели за изпълнение на сложни начинания като дискурс и изследване на картината. Моделите на Deep Learning са приблизително идентифицирани с подготовката на данни и дизайните за кореспонденция в органична сензорна система, например, невронно кодиране, което се стреми да характеризира връзка между различни данни и свързани невронални реакции в мозъка.

Структурите на Deep Learning, например, дълбоките невронни системи, системите с дълбоко убеждение и периодичните невронни системи са свързани с полета, включващи зрение на компютър, потвърждение на дискурса, редовно боравене с диалект, звуково потвърждение, неформално пресяване в общността, машинна интерпретация, биоинформатика и медикаментозен дизайн, където те са създали практически идентични и понякога превъзхождащи човешките експерти. Кариерата в дълбокото обучение е друг регион на изследванията на машинното обучение, който беше представен с цел приближаване на машинното обучение към една от неговите уникални цели: Изкуствен интелект. Очаква се този сайт да има асортимент от активи и указатели към данни за Кариерата в задълбочените познания.

Образование до задълбочени умения за учене

Дълбоко обучение Образователни умения за учениците, които искат да направят кариера в Deep Learning.

Невронна мрежа за дълбоко обучение

  • Конволюционни мрежи
  • RNNs
  • LSTM
  • Адам
  • Отпадат
  • Норма на партидата
  • Xavier / He инициализация

Вероятни методи

  • Непрекъснати и дискретни разпределения
  • Максимална вероятност
  • Функции за разходи
  • Данни за обучение по хипотези и задачи
  • Максимален разход, базиран на вероятността
  • Cross-ентропия
  • MSE струва пренос на мрежи
  • MLP, сигмоидни единици
  • невронаучно вдъхновение
  • Градиентно спускане
  • Правило за рекурсивна верига
  • Компромис с отклонение от отклонение
  • Узаконяване

Практичен

  • линейна регресия
  • Softmax
  • TANH
  • RELU
  • Tensorflow

Кариерен път в задълбоченото обучение

„Дълбокото обучение“ се отличава сред най-известните диалекти на невронните мрежи, използвани днес в резултат на неговата пряка структура на изображението и на основанието, че е универсално полезен диалект за невронно програмиране. Виждате Кариери в дълбокото обучение, използвани като част от много територии.

Новите инженери за дълбоко обучение имат многобройни възможности по отношение на невронното програмиране. Колкото и да е, само кариерата в задълбоченото обучение не е достатъчна за по-голямата част от тези избори за професия, всички те изискват поддържащи способности. Например, в случай, че трябва да постигнете вероятностен напредък със статистиката, различна от изучаването на невронна мрежова система. Умения като Convolutional мрежи, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He инициализация.

Студент, който се интересува много от тази професия, те имат практически познания по тези умения линейна регресия, софтмакс, танх, RELU, Tensorflow

Всяка една от споменатите по-горе специализации за задълбочено обучение (AI, Невронно развитие, Науки за данни и така нататък) всички изискват отличителни умения. Клиентите на Software Engineer получават информационни активи за изпълнение на работни задължения в определени пространства за приложения. Анализаторите, базирани на данни, както в света на науката, така и в индустрията, дават страхотния случай на клиент на инженер за невронни анализи, но това събиране се разширява. Например терапевтичните експерти (напр. Лекари и наследствени инструктори) използват активите на Data Engineer в лечебни условия за мотивация зад анализа, лечението и съветването на пациентите.

Data Engineer: Изследователите са учени, които използват изчислителни и изкуствени техники, като имат предвид крайната цел, за да задвижат логичното разбиране на живите рамки. Data Engineer прави новите изчислителни стратегии, изисквани от клиентите и изследователите на Data Engineer. По този начин дизайнът на инженер на данни трябва да има качества в изчислителните и естествените науки и трябва да има обща компетентност в областта на биомедицинските науки. Синглусният патрон в много логически лаборатории, както в научното, така и в бизнес отдела, са договарящи лица, подготвени в Deep Learning, за да подпомогнат изследването на лабораторията. Позициите са достъпни за различни нива и видове подготовка. Индивидите в тези позиции в по-голямата си част чип далеч на определена територия на изследване. Центровите офиси много организации правят фокус за лаборатории във фондация. Тези активи са офиси на кол центъра. Хората от подобни събирания често имат смесица от способности и работят върху различни изследователски начинания с учени в широк спектър от лаборатории.

Инструктори : Има интерес за показване на Data Engineer в широк диапазон от нива. Някои докторанти. ниво Инженер по данни ще се стреми към научна професия, да изгради свой собствен план за научни изследвания и да инструктира на ниво колеж. Нещо повече, има различни фондации, които имат посветен офис, който да инструктира Data Engineer на лица вътре в организацията. Data Science - дизайнери - Друг начин, който подкрепя Data Engineer, е подобряването на новите изчисления и анализа на невронните мрежи. Има организации, ангажирани с изграждането и транспортирането на компютърни невронни апарати. Различните инженери по програмиране на Data Engineer са включени в централните офиси и в отделните изследователски лаборатории.

Длъжности за работа

  • Софтуерен инженер.
  • Изследователски анализатор
  • Анализатор на данни.
  • Data Scientist.
  • Data Engineer
  • Neuroinformatician
  • Bioinformatician
  • Разпознаване на изображения
  • Разработчик на софтуер.
  • Учен изследовател.
  • Научен сътрудник.
  • Инструктор за задълбочено обучение.
  • Приложен учен.
  • Пълен стек уеб програмист за задълбочено обучение
  • Водещ мениджър - задълбочено обучение
  • Инженер по естествен език

Възможност за кариера за задълбочено обучение

Множество възможности за работа за професионалисти с дълбоко обучение. Повече подробности можете да намерите тук https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0

Заплата

Каква е средната заплата за работни места, свързани с „задълбочено обучение“?

Средната заплата за "задълбочено обучение" варира от приблизително 77 562 долара годишно за изследователски учен до 135 255 долара годишно за машинно обучение инженер.

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

Шест работни места в областта на аналитиката и науката за данни са включени в 50-те най-добри работни места на Glassdoor в Америка за 2018 г. Те включват Data Scientist, Analytics Manager, администратор на база данни, инженер на данни, анализатор на данни и разработчик на бизнес анализ. Пълният списък на първите 50 работни места е представен по-долу с изтъкнатите работни места за анализи и данни, заедно със софтуерното инженерство, което днес има рекордните 29 817 работни места:

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

Кариерни перспективи

Търсят се изследователи на информация и конкурентите с правилната комбинация от способности ще бъдат възнаградени с бъдещо запечатано и доходоносно призвание. В най-малко сложните условия, изследовател на информация преследва гигантски мерки на неструктурирана и организирана информация, за да даде частици от знания и да помогне за постигане на конкретни бизнес нужди и цели.

Препоръчителен член

Това е ръководство за кариерата в задълбочените познания. Тук сме обсъдили въвеждането, образованието, кариерния път в задълбочените познания, перспективите за заплатите и кариерата в задълбочените познания. можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -

  1. Полезни кариерни съвети за студенти от колежа
  2. Кариери в машинното обучение
  3. Най-важните точки за кариерата в SQL
  4. Информация за кариерите във визуализацията на данни
  5. TensorFlow срещу Caffe: Сравнения

Категория:

Голяма информация