Karrierer i dybe læringer - introduktion
Deep Learning kaldet neural organiseret læring eller forskellige niveauer af læring, er et stykke af en mere omfattende gruppe af maskinlæringsteknikker i betragtning af indhentning af læringsinformation snarere end at foretage særlige beregninger. Læring kan dirigeres, semistyres eller overvåges. Karrierer i Deep Learnings tilbyder organisationer et andet arrangement af systemer til at tage sig af komplekse forklarende problemer og drive hurtig udvikling inden for forfalsket bevidsthed. Ved at tilskynde til en dyb læringsberegning med enorme mængder information, kan modeller være forberedt på at udføre komplekse tilsagn som diskurs og billedundersøgelse. Deep Learning's modeller identificeres omtrent med dataforberedelse og korrespondance design i et organisk sensorisk system, for eksempel neuralkodning, der bestræber sig på at karakterisere en forbindelse mellem forskellige data og relaterede neuronale reaktioner i hjernen.
Deep Learnings strukturer, for eksempel dybe neurale systemer, dyb overbevisningssystemer og intermitterende neurale systemer er blevet forbundet til felter, herunder PC-vision, diskursgodkendelse, regelmæssig dialekthåndtering, lydkendelse, uformel samfundssigtning, maskintolkning, bioinformatik og medicinsk design, hvor de har skabt kommer praktisk taget identisk med og til tider overlegne menneskelige eksperter. Karrierer i dyb læring er en anden region inden for Machine Learning-forskning, der er præsenteret med målet om at trække Machine Learning nærmere et af dets unikke mål: Kunstig intelligens. Dette websted forventes at have et udvalg af aktiver og henvisninger til data om karrierer i dyb læring.
Uddannelse til dyb læringsevner
Deep Learning Pædagogiske evner for de studerende, der ønsker at lave en karriere i Deep Learnings.
Deep Learning Neural Network
- Konventionelle netværk
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Droppe ud
- Batch Norm
- Xavier / He initialisering
Probabilistiske metoder
- Kontinuerlig og diskret distribution
- Maksimal sandsynlighed
- Omkostningsfunktioner
- Data om hypoteser og opgaver
- Maksimale sandsynlighedsbaserede omkostninger
- Cross-entropi
- MSE koster feed-forward netværk
- MLP, sigmoid-enheder
- neurovidenskabelig inspiration
- Gradient nedstigning
- Rekursiv kæderegel
- Bias-variansudveksling
- lovliggørelse
Praktisk
- lineær regression
- Softmax
- tanh
- Relu
- Tensorflow
Karrierevej i dyb læring
Deep Learning er en fremtrædende blandt de mest kendte neurale netværksdialekter, der bruges i dag som et resultat af dens ligefrem billedstruktur, og med den begrundelse, at det er en universelt nyttig neural programmeringsdialekt. Du kan se Karrierer i dyb læring brugt som en del af adskillige territorier.
Nye Deep learning-ingeniører har mange muligheder med hensyn til neurale programmering. Det er som det er, karrierer i dyb læring alene er ikke tilstrækkelige til langt de fleste af disse erhvervsmæssige valg, de har alle brug for understøttende evner. For eksempel i tilfælde af, at du havde brug for at komme i sandsynlighed for udvikling med andre statistikker end at lære et neuralt netværkssystem. Færdigheder som indbyggede netværk, RNN'er, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He initialisering.
En studerende, der er meget interesseret i dette erhverv, de har meget praktisk viden om disse færdigheder lineær regression, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Hver af de tidligere nævnte Deep Learning-specialiseringer (AI, Neural progress, Data sciences osv.) Kræver alle særpræg. Software Engineer-klienter får informationsaktiver til at udføre arbejdsforpligtelser i bestemte applikationsrum. Databaserede analytikere både i den videnskabelige verden og i branchen giver det store tilfælde en neurologisk analyse Ingeniørklient, men denne samling udvides i omfang. For eksempel bruger terapeutiske eksperter (f.eks. Læger og arvelige instruktører) Data Engineer-aktiver i medicinske indstillinger til motivationen bag analyse, behandling og rådgivning af patienter.
Data Engineer: Forskere er videnskabsmænd, der bruger beregningsmetoder og kunstige teknikker og husker slutmålet til at drive den logiske forståelse af levende rammer. Data Engineer fremstiller de nye beregningsstrategier, der kræves af Data Engineer-klienter og forskere. På denne måde skal et Data Engineer-design have kvaliteter inden for beregnings- og naturvidenskab og skal have en generel kompetence inden for biomedicinske videnskaber. Singular protektor mange logiske laboratorier, både i den skolastiske og forretningsdivision, kontraherer personer, der er forberedt i Deep Learning for at hjælpe med at undersøge laboratoriet. Stillinger er tilgængelige for forskellige niveauer og slags forberedelser. Enkeltpersoner i disse positioner skabes for det meste væk på et bestemt forskningsområde. Centerkontorer mange organisationer skaber et centralt aktiv for laboratorier i et fundament. Disse aktiver er callcenterkontorer. Personer fra sådanne sammenkomster har ofte en blanding af egnethed og arbejder med forskellige forskningsforetagender med forskere i en lang række laboratorier.
Instruktører : Der er en interesse for at vise Data Engineer på en lang række niveauer. Nogle ph.d. niveau Data Engineer vil søge et videnskabeligt erhverv, konstruere deres egen særlige forskningsplan og instruere på universitetsniveau. Der er desuden forskellige fonde, der har et hengiven kontor til at instruere Data Engineer til personer i organisationen. Data Science - designere - En anden erhvervsmåde, der understøtter Data Engineer, er forbedring af nye beregninger og neurale netværksanalyser. Der er organisationer, der er forpligtet til at opbygge og formidle beregningsmæssige neurale apparater. Forskellige Data Engineer-programmeringsingeniører er vervet på centerkontorer og i individuelle forskningslaboratorier.
Jobstillinger
- Software ingeniør.
- Forskningsanalytiker.
- Dataanalytiker.
- Data Scientist.
- Data Engineer
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Billedgenkendelse.
- Softwareudvikler.
- Forsker.
- Forskningsstipendiat.
- Instruktør for Deep Learning.
- Anvendt videnskabsmand.
- Full Stack Webudvikler til dyb læring
- Lead Manager - Deep Learning
- Natural Language Process Engineer
Karrieremulighed for dyb læring
Flere jobmuligheder for professionel dyb læring. Flere detaljer kan findes her https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Løn
Hvad er den gennemsnitlige løn for job relateret til ”dyb læring”?
Den gennemsnitlige løn for "dyb læring" varierer fra ca. 77.562 $ pr. År for forskningsvidenskabsmand til $ 135.255 om året for Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Seks analytiske og datavidenskabelige job er inkluderet i Glassdoors 50 bedste job i Amerika for 2018. Disse inkluderer Data Scientist, Analytics Manager, databaseadministrator, Data Engineer, Data Analyst og Business Intelligence Developer. Den komplette liste over de 50 bedste job er beskrevet nedenfor med analyser og data science job, der er fremhævet sammen med software engineering, som har en rekord 29.817 åbne job i dag:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karriereudsigt
Informationsforskere er efterspurgt, og konkurrenter med den rigtige blanding af evner får vederlag med en fremtidig forseglet og lukrativ kald. I de mindst komplekse termer jager en informationsforsker gennem gigantiske mål med ustruktureret og organiseret information for at give viden og hjælpe med at opfylde særlige forretningsbehov og -mål.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til karrierer i dybe læringer. Her har vi drøftet introduktion, uddannelse, karrierevej i dyb læring, løn og karriereudsigter i dyb læring. kan du også se på den følgende artikel for at lære mere -
- Nyttige karriererådgivning til universitetsstuderende
- Karrierer inden for maskinlæring
- De vigtigste punkter om karrierer i SQL
- Topoplysninger om karrierer inden for datavisualisering
- TensorFlow vs Caffe: Sammenligninger