Karrierer i dype læringer - Introduksjon
Deep Learning som kalles nevral organisert læring eller forskjellige nivåert læring, er et stykke av en mer omfattende gruppe maskinlæringsteknikker med tanke på innhenting av læringsinformasjon, snarere enn å foreta bestemte beregninger. Læring kan være rettet, halvledet eller uten tilsyn. Karrierer i Deep Learnings tilbyr organisasjoner en annen ordning med systemer for å ta seg av komplekse forklaringsspørsmål og drive rask utvikling i forfalsket bevissthet. Ved å oppmuntre til en dyp læringsberegning med enorme mengder informasjon, kan modeller være forberedt på å utføre komplekse forpliktelser som diskurs og bildeundersøkelse. Deep Learnings modeller er omtrent identifisert med dataforberedende og korrespondansdesign i et organisk sansesystem, for eksempel nevralkoding som prøver å karakterisere en sammenheng mellom forskjellige data og relaterte nevronreaksjoner i hjernen.
Deep Learings strukturer, for eksempel dype nevrale systemer, dyp overbevisningssystemer og intermitterende nevralsystemer har blitt koblet til felt inkludert PC-visjon, diskursgjenkjenning, vanlig dialekthåndtering, lydkjenning, uformell samfunnssikting, maskinfortolkning, bioinformatikk og medisinedesign, hvor de har opprettet er praktisk talt identiske med og til tider overlegne menneskelige eksperter. Karrierer i dype læringer er en annen region i Machine Learning-forskning, som har blitt presentert som mål å trekke Machine Learning nærmere et av sine unike mål: Kunstig intelligens. Dette nettstedet forventes å ha et utvalg av eiendeler og pekere på data om Karrierer i dype læringer.
Utdanning til dybdelæringsferdigheter
Deep Learning Pedagogiske ferdigheter for studentene som ønsker å gjøre en karriere i Deep Learnings.
Deep Learning Neural Network
- Konvensjonelle nettverk
- RNNS
- LSTM
- Adam
- dropout
- Batch Norm
- Xavier / He initialisering
Probabilistiske metoder
- Kontinuerlig og diskret distribusjon
- Maksimal sannsynlighet
- Kostnadsfunksjoner
- Hypoteser og oppgaver opplæringsdata
- Maksimal sannsynlighetsbasert kostnad
- Tverrentropi
- MSE koster fremføringsnettverk
- MLP, sigmoid-enheter
- nevrovitenskapelig inspirasjon
- Gradient nedstigning
- Rekursiv kjederegel
- Bias-varians avveining
- regularisering
Praktisk
- lineær regresjon
- Softmax
- tanh
- Relu
- tensorflow
Karrierevei i dyp læring
Deep Learning er en fremtredende blant de mest kjente nevrale nettverksdialektene som brukes i dag som et resultat av sin enkle bildestruktur, og med den begrunnelse at det er en universelt nyttig nevral programmeringsdialekt. Du ser Karrierer i dyp læring brukt som en del av mange territorier.
Nye Deep learning-ingeniører har mange alternativer når det gjelder neurale programmering. Det er som det kan, Karrierer i dyp læring alene er ikke tilstrekkelig for de aller fleste av disse yrkesvalgene, de krever alle støtteegenskaper. For eksempel i tilfelle du trengte å komme i sannsynliggjøring med andre statistikker enn å lære et nevralt nettverkssystem. Ferdigheter som konvolusjonelle nettverk, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He initialisering.
En student som er veldig interessert i dette yrket, de har mye kunnskap om disse ferdighetene lineær regresjon, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Hver og en av de tidligere nevnte Deep Learning-spesialiseringene (AI, Neural Progress, Data sciences osv.) Krever alle særpregede evner. Programvareingeniørklienter får informasjonsmidler for å utføre arbeidsforpliktelser i bestemte applikasjonsrom. Databaserte analytikere både i den vitenskapelige verdenen og i bransjen gir det store tilfellet med en nevral analyse Ingeniørklient, men denne samlingen utvides i omfang. For eksempel bruker terapeutiske eksperter (f.eks. Leger og arvelige instruktører) Data Engineer-eiendeler i medisinske omgivelser for motivasjonene bak analyse, behandling og rådgivning av pasienter.
Data Engineer: Forskere er forskere som bruker beregningsmessige og kunstige teknikker og husker sluttmålet for å drive den logiske forståelsen av levende rammer. Data Engineer lager de nye beregningsstrategiene som kreves av Data Engineer-klienter og forskere. På denne måten må en Data Engineer-design ha kvaliteter innen beregnings- og naturvitenskap og må ha en generell kompetanse innen biomedisinske vitenskaper. Enkelte skytshelgen mange logiske laboratorier, både innen skolastisk og forretningsdivisjon, inngår kontraherende individer forberedt i Deep Learning for å hjelpe undersøkelsen av laboratoriet. Stillinger er tilgjengelige for forskjellige nivåer og typer forberedelser. Enkeltpersoner i disse stillingene fliser for det meste bort på et bestemt forskningsområde. Senterkontorer mange organisasjoner lager en fokus for laboratorier i en stiftelse. Disse eiendelene er call center-kontorer. Enkeltpersoner fra slike samlinger har ofte en blanding av evner og arbeider på forskningsprosjekter med forskere i en lang rekke laboratorier.
Instruktører : Det er en interesse for å vise Data Engineer på et bredt spekter av nivåer. Noe doktorgrad nivå Data Engineer vil søke etter et vitenskapelig yrke, konstruere sin egen forskningsplan og instruere på høyskolenivå. Dessuten er det forskjellige stiftelser som har et hengiven kontor for å instruere Data Engineer til enkeltpersoner i organisasjonen. Data Science - designere - En annen måte å støtte Data Engineer på er en forbedring av nye beregninger og nevrale nettverksanalyser. Det er organisasjoner som er opptatt av å bygge og formidle beregningsmessige nevrale apparater. Ulike Data Engineer programmeringsingeniører er vervet på senterkontorer og i individuelle forskningslaboratorier.
Jobbstillinger
- Programvare ingeniør.
- Forskningsanalytiker.
- Data analytiker.
- Data Scientist.
- Data Engineer
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Bildegjenkjenning.
- Programvareutvikler.
- Forsker.
- Forskningspartner.
- Instruktør for Deep Learning.
- Anvendt forsker.
- Full Stack Web Developer for dyp læring
- Lead Manager - Deep Learning
- Natural Language Process Engineer
Karrieremulighet for dyp læring
Flere jobbmuligheter for profesjonell dypt læring. Mer detalj finner du her https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Lønn
Hva er gjennomsnittlig lønn for jobber relatert til “dyp læring”?
Gjennomsnittslønnen for "dyp læring" varierer fra cirka 77 562 dollar per år for forskningsforsker til $ 135 255 per år for maskinlæringsingeniør.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Seks analyse- og datavitenskapsjobber er inkludert i Glassdoors 50 beste jobber i Amerika for 2018. Disse inkluderer Data Scientist, Analytics Manager, databaseadministrator, Data Engineer, Data Analyst og Business Intelligence Developer. Den komplette listen over de 50 beste jobbene er gitt nedenfor med analyse- og datavitenskapsjobbene fremhevet sammen med programvareteknikk, som har rekord 29.817 åpne jobber i dag:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karriereutsikt
Informasjonsforskere er etterspurt, og konkurrenter med riktig blanding av evner vil bli godtgjort med en fremtidig forseglet og lukrativ yrke. I de minst komplekse vilkårene jager en informasjonsforsker gjennom gigantiske tiltak med ustrukturert og organisert informasjon for å gi kunnskap og hjelpe til med å oppfylle spesielle forretningsbehov og mål.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Karrierer i dype læringer. Her har vi diskutert Introduksjon, utdanning, karrierevei i dype læringer, lønn og karriereutsikter i dype læringer. kan du også se på følgende artikkel for å lære mer -
- Nyttige karriereråd for studenter
- Karrierer i maskinlæring
- De viktigste punktene om karrierer i SQL
- Topp informasjon om karrierer innen datavisualisering
- TensorFlow vs Caffe: Sammenligninger