Karriärer i djupa inlärningar - introduktion
Deep Learning som kallas neuralt organiserat lärande eller olika nivånivåer, är en del av en mer omfattande grupp av maskininlärningstekniker med tanke på inlärning av information, snarare än att göra särskilda beräkningar. Lärande kan styras, halvhanteras eller utan tillsyn. Karriärer i Deep Learnings erbjuder organisationer ett annat arrangemang av system för att ta hand om komplexa förklarande frågor och driva snabb utveckling i förfalskat medvetande. Genom att uppmuntra en djup inlärningsberäkning med enorma mängder information kan modeller vara beredda att utföra komplexa åtaganden som diskurs och bildundersökning. Deep Learnings modeller identifieras ungefär med dataförberedelser och korrespondensdesign i ett organiskt sensoriskt system, till exempel neuralkodning som strävar efter att karakterisera en koppling mellan olika data och relaterade neuronala reaktioner i hjärnan.
Deep Learnings strukturer, till exempel djupa nervsystem, djupa övertygelsessystem och intermittenta nervsystem har kopplats till fält inklusive PC-vision, diskursbekräftelse, regelbunden dialekthantering, ljudbekräftelse, informell samhällssiktning, maskintolkning, bioinformatik och medicinsk design, där de har skapat är praktiskt taget identiska med och ibland överlägsna mänskliga experter. Karriärer i djupa inlärningar är en annan region inom maskininlärningsforskning, som har presenterats med målet att dra Machine Learning närmare ett av dess unika mål: Artificiell intelligens. Denna webbplats förväntas ha ett sortiment av tillgångar och pekar på data om Karriärer i djupa inlärningar.
Utbildning till djup lärande färdigheter
Deep Learning Pedagogiska färdigheter för elever som vill göra karriärer i Deep Learnings.
Deep Learning Neural Network
- Konventionella nätverk
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Hoppa av
- Batch Norm
- Xavier / He initialisering
Probabilistiska metoder
- Kontinuerliga och diskreta distributioner
- Maximal sannolikhet
- Kostnadsfunktioner
- Hypoteser och uppgifter om träningsdata
- Högsta sannolikhetsbaserade kostnad
- Kors entropi
- MSE kostar framåtriktade nätverk
- MLP, sigmoid-enheter
- neurovetenskaplig inspiration
- Övertoning
- Rekursiv kedjeregel
- Bias-variance tradeoff
- reglering
Praktisk
- linjär regression
- Softmax
- tanh
- Relu
- Tensorflow
Karriärväg i djupt lärande
Deep Learning är en framstående bland de mest kända neurala nätverksdialekter som används idag som ett resultat av dess raka bildstruktur, och på grund av att det är en universellt användbar neural programmeringsdialekt. Du ser Karriärer i djupa inlärningar användas som en del av många territorier.
Nya Deep learning-ingenjörer har många alternativ när det gäller neural programmering. Oavsett om det är, är Karriärer i djupa kunskaper ensamma inte tillräckliga för de allra flesta av dessa yrkesval, de kräver alla stödjande förmågor. Till exempel, om du behövde komma i sannolikhetsutveckling med annan statistik än att lära dig ett neuralt nätverkssystem. Färdigheter som Convolutional nätverk, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He initialisering.
En student som är mycket intresserad av detta yrke, de har mycket praktisk kunskap om denna färdighet linjär regression, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Varje av de tidigare nämnda specialiseringarna med Deep Learning (AI, Neural progress, Data sciences osv.) Kräver alla särskiljningsförmåga. Programvaruingenjörskunder får informationstillgångar för att utföra arbetsförpliktelser i specifika applikationsutrymmen. Databaserade analytiker både i den vetenskapliga världen och i branschen ger det stora fallet med en neural analys Ingenjörsklient, men denna samling breddas i omfattning. Exempelvis använder terapeutiska experter (t.ex. läkare och ärftliga instruktörer) Data Engineer-tillgångar i medicinska miljöer för motivationen bakom analys, behandling och rådgivning av patienter.
Data Engineer: Forskare är forskare som använder beräkning och konstgjord teknik med tanke på slutmålet för att driva den logiska förståelsen av levande ramverk. Data Engineer gör de nya beräkningsstrategier som krävs av Data Engineer-klienter och forskare. På detta sätt måste en Data Engineer-design ha kvaliteter inom beräkningsvetenskap och naturvetenskap och måste ha en allmän kompetens inom biomedicinska vetenskaper. Singular beskyddare många logiska laboratorier, både inom skolastik och affärsavdelning, kontrakterar individer förberedda i Deep Learning för att hjälpa till att undersöka labbet. Positioner är tillgängliga för olika nivåer och förberedelser. Individer i dessa positioner överförs till största delen på ett visst forskningsområde. Centralkontor gör många organisationer som en viktig tillgång för labb i en stiftelse. Dessa tillgångar är callcenterkontor. Individer från sådana sammankomster har ofta en blandning av färdigheter och arbetar med olika forskningsföretag med forskare i ett brett spektrum av labb.
Instruktörer : Det finns ett intresse för att visa Data Engineer på ett brett spektrum av nivåer. Vissa doktorander nivå Data Engineer kommer att söka ett vetenskapligt yrke, konstruera sin egen forskningsplan och instruera på högskolanivå. Dessutom finns det olika stiftelser som har ett hängivet kontor för att instruera Data Engineer till individer i organisationen. Datavetenskap - designers - Ett annat professionellt sätt som stödjer Data Engineer är förbättring av nya beräkningar och neurala nätverksanalyser. Det finns organisationer som är engagerade i att bygga och förmedla beräkningsmässiga neurala apparater. Olika Data Engineer-programmeringsingenjörer är anställda på centrumskontor och i enskilda forskningslaboratorier.
Jobb positioner
- Mjukvaruingenjör.
- Forskningsanalytiker.
- Dataanalytiker.
- Data Scientist.
- Data Engineer
- Neuroinformatician
- bioinformatiker
- Bildigenkänning.
- Mjukvaruutvecklare.
- Forskare.
- Forskarassistent.
- Instruktör för Deep Learning.
- Tillämpad forskare.
- Full Stack Web Developer för djup inlärning
- Lead Manager - Deep Learning
- Natural Language Process Engineer
Karriärmöjlighet för djupt lärande
Flera jobbmöjligheter för professionell djuputbildning. Mer information finns här https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Lön
Vilken är den genomsnittliga lönen för jobb relaterade till ”djup inlärning”?
Den genomsnittliga lönen för ”djup inlärning” varierar från cirka 77 562 dollar per år för forskningsforskare till 135 255 dollar per år för maskininlärningsingenjör.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Sex analys- och datavetenskapliga jobb ingår i Glassdoors 50 bästa jobb i Amerika för 2018. Dessa inkluderar Data Scientist, Analytics Manager, databasadministratör, Data Engineer, Data Analyst och Business Intelligence Developer. Den fullständiga listan över de 50 bästa jobben finns nedan med analys- och datavetenskapliga jobb som markeras tillsammans med programvaruteknik, som har rekord 29 817 öppna jobb idag:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karriärutsikt
Informationsforskare är eftertraktade, och konkurrenter med rätt blandning av förmågor kommer att ersättas med en framtida förseglad och lukrativ kallelse. I de minst komplexa termerna jagar en informationsforskare genom gigantiska åtgärder av ostrukturerad och organiserad information för att ge kunskapsbitar och hjälpa till att uppfylla specifika affärsbehov och mål.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Karriärer i djupa inlärningar. Här har vi diskuterat Introduktion, utbildning, karriärväg i djupa inlärningar, lön och karriärutsikter i djupa inlärningar. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -
- Användbara karriärråd för studenter
- Karriärer inom maskininlärning
- De viktigaste punkterna om karriärer inom SQL
- Toppinformation om karriärer inom datavisualisering
- TensorFlow vs Caffe: Jämförelser