المسار الوظيفي للتعلم العميق: أهم 4 أدوار وظيفية رائعة
نشرت: 2019-12-12على الرغم من أن التعلم العميق (DL) في مرحلته الأولى ، إلا أنه سريع التطور ليصبح أحد التقنيات السائدة جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بفضل التطورات السريعة في التعلم العميق ، أصبح من الممكن تنفيذ التكنولوجيا في تطبيقات العالم الحقيقي.
اليوم ، يتم الاستفادة من تقنية التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية ، ومعالجة الكلام إلى نص ، والتعرف على الكلام / الصوت ، واكتشاف الأشياء ، والتعرف على الصور ، وحتى في إتقان ألعاب الفيديو مثل Dota.
أدى إدراج واعتماد التعلم العميق في الصناعة إلى ظهور العديد من المسارات الوظيفية الواعدة للتعلم العميق. ينجذب المزيد والمزيد من الطامحين إلى هذا المجال الناشئ ، على أمل بناء حياة مهنية مستقرة في التعلم العميق.
في هذا المنشور ، سنلقي الضوء على بعض المسارات الوظيفية الواعدة للتعلم العميق. ومع ذلك ، سنبدأ من نقطة الصفر ونتحدث أولاً عن المتطلبات الأساسية لبناء مهنة في التعلم العميق.
جدول المحتويات
متطلبات التعلم العميق
يجب على أي طالب يرغب في الحصول على وظيفة في التعلم العميق أن يتقن أولاً المفاهيم الأساسية للتعلم العميق.
1. الرياضيات والإحصاء
نظرًا لأن الرياضيات تشكل أساس التعلم العميق ، فمن الأهمية بمكان بناء قاعدة قوية في الرياضيات والإحصاء ، بما في ذلك حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات ، من بين أشياء أخرى. لا يمكنك فهم التعلم العميق ما لم تكن على دراية بالمفاهيم الأساسية للجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل. لذا تأكد من أن تكون على دراية بالمصفوفات والمتجهات والمشتقات.
2. تعلم الآلة
الخطوة التالية هي تعلم أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك مفاهيم مثل التصنيف والانحدار الخطي والانحدار اللوجستي والتوزيعات المستمرة والمنفصلة وتقدير الاحتمالات وطرق التنظيم.
3. تعلم أساسيات شبكات CNN
الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي واحدة من أكثر تطبيقات التعلم العميق شيوعًا في حالات الاستخدام الواقعية. من المتوقع أن يعرف كل محترف في التعلم العميق التفاصيل الجوهرية لشبكات CNN.
4. التعامل مع شبكات GAN
GAN أو شبكات الخصومة التوليدية هي مفهوم آخر مهم للتعلم العميق يجب أن تعرفه. شبكات GAN هي نماذج توليدية ، كما هو الحال في ، يمكنها إنشاء مثيلات بيانات جديدة تشبه بشكل مذهل مجموعة بيانات التدريب. يمكن لشبكات GAN إنشاء صور لوجوه بشرية لا وجود لها في العالم الحقيقي!
5. مقدمة في التعلم العميق مع Keras
في حين أن أهم منصتين من Python للتعلم العميق هما Theano و TensorFlow ، فقد يكون من الصعب على المبتدئين استخدامهما مباشرة لبناء نماذج التعلم العميق. هذا هو المكان الذي تدخل فيه Keras. Keras هي مكتبة Python مبسطة مصممة خصيصًا للتعلم العميق. ميزة الجدة الخاصة به هي أنه يمكن تشغيله بسلاسة أعلى Theano أو TensorFlow من خلال إنشاء بيئة نظيفة ويمكن الوصول إليها لتطوير النموذج. تأكد من التعامل مع Keras.
6. صقل الشبكات العصبية
بمجرد فهمك لأساسيات بناء النموذج وممارسته لها ، فقد حان الوقت لتتعلم كيفية ضبط وإتقان نماذج الشبكة العصبية الخاصة بك. عادة ، لا تقدم النماذج أفضل النتائج في التكرار الأول نفسه. لذلك ، يجب أن تتعلم كيفية تحسين النماذج وتحسينها للحصول على أفضل النتائج الممكنة.
لهذا ، يجب أن تكون بارعًا في التعامل مع بيانات الصورة ومعالجتها مسبقًا ، وفهم ضبط المعلمة الفائقة ، ونقل التعلم لتحسين أداء نموذج التعلم العميق الخاص بك.
7. تصحيح نماذج التعلم العميق
هذا جزء أساسي من بناء النموذج. إذا لم تكن بيانات الإدخال موثوقة وذات صلة ، فلن تعمل أي أداة / منصة / إطار عمل للتعلم الآلي بشكل مثالي ، بغض النظر عن مدى جودة الخوارزمية. وبالتالي ، من الضروري معرفة كيفية تصحيح أخطاء نموذج DL الخاص بك عن طريق التحقق من صحة بيانات الإدخال واختبارها والتأكد من تقسيم البيانات بشكل صحيح إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار.
8. نماذج التسلسل
التسلسلات هي هياكل بيانات حيث يمكن اعتبار كل مثال كسلسلة من نقاط البيانات. تتضمن نماذج التسلسل تقنيات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والذاكرة طويلة المدى (LSTMs) والوحدة المتكررة ذات البوابات (GRU).
9. التعلم العميق للغة البرمجة اللغوية العصبية
أحدث التعلم العميق ثورة في البرمجة اللغوية العصبية. بفضل التقدم في التعلم العميق ، يمكن للنماذج القائمة على العصبية الآن تقديم نتائج فائقة بدقة أكبر. إذا كنت مهتمًا بمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) ، فيجب أن تتعلم كيف يمكن استخدام مفاهيم وتقنيات التعلم العميق المختلفة لأداء مهام البرمجة اللغوية العصبية وإتقانها.
المسارات الوظيفية للتعلم العميق
الآن بعد أن عرفت ما يجب أن تتعلمه لبدء حياتك المهنية في التعلم العميق ، إليك أهم أربعة مسارات وظيفية للتعلم العميق يمكنك التفكير فيها:
1. مهندس التعلم العميق
مهندسو التعلم العميق هم خبراء في منصات التعلم العميق. تتمثل مسؤوليتهم الأساسية في تطوير نماذج عصبية متقدمة يمكنها محاكاة وظائف الدماغ. أيضًا ، يتعين عليهم إجراء اختبارات وتجارب ML وتنفيذ خوارزميات ML المناسبة للتشغيل الأمثل للشبكات العصبية. يجب أن يتمتع مهندسو التعلم العميق بخبرة في أفضل الممارسات في هندسة البرمجيات ، بما في ذلك اختبار الوحدة والتكامل المستمر والتحكم في المصدر.
2. عالم التعلم العميق
علماء التعلم العميق هم في الأساس باحثون في المجال مكلفون بمهمة التحديد المستمر وإيجاد طرق لتحسين أداء نماذج ML / DL. يشبه إلى حد كبير مهندس التعلم العميق ، يتعين على علماء التعلم العميق تصميم الشبكات العصبية العميقة وتطويرها وتكوينها وتحسينها لأداء مهام مختلفة مثل الاكتشاف والتصنيف وما إلى ذلك.
3. عالم البرمجة اللغوية العصبية
يصمم علماء البرمجة اللغوية العصبية ويطورون نماذج وتطبيقات بديهية للتعلم يمكن أن تتعلم أنماط الكلام للغات الإنسان الطبيعية وأيضًا ترجمة الكلمات المنطوقة من لغة إلى لغات أخرى. ينصب تركيزهم الأساسي على إنشاء أنظمة يمكنها فهم اللغات البشرية تمامًا مثل البشر.
4. مهندس معالجة الصور
مهندسو معالجة الصور هم خبراء في DL الذين يطورون ويختبرون خوارزميات معالجة الصور وتصنيف البيانات. يقومون بتحليل البيانات وتطوير الأساليب باستخدام تقنيات ML لاستخراج الميزات وتصنيفها. يعد تصور النتائج وإيصال النتائج أحد أهم جوانب مهمة مهندس معالجة الصور. ومن ثم ، يجب أن يعرفوا كيفية إنشاء تفسيرات مرئية للبيانات ، وكتابة تقارير مفصلة ، وإنشاء عروض تقديمية.
خاتمة
نظرًا لأن تقنية التعلم العميق آخذة في الظهور ، ومع مرور الوقت ، مع تقدم تقنية التعلم العميق ، ستظهر المزيد من المسارات الوظيفية المثيرة للتعلم العميق.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم العميق والذكاء الاصطناعي ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين وأكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم.