راتب Deep Learning Engineer في الهند في عام 2022 [للمستجدين وذوي الخبرة]

Deep Learning (DL) هو فرع فرعي من Machine Learning الذي يركز على شيء واحد - لتصميم وتطوير آلات ذكية يمكنها التعلم من خلال التجربة والأمثلة عبر طريقة التجربة والخطأ. تشكل الشبكات العصبية الاصطناعية المستوحاة من البنية العصبية للدماغ البشري جوهر التعلم العميق.

تمامًا مثلما يمكن للخلايا العصبية في الدماغ البشري إرسال واستقبال إشارات لمعالجة المعلومات وأداء المهام ، تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية أيضًا بنفس الطريقة. تتكون الشبكة العصبية من طبقات متعددة تحتوي أيضًا على العديد من العقد التي ترسل وتستقبل الإشارات من طبقة إلى أخرى لمعالجة البيانات.

على الرغم من أن نماذج التعلم العميق يتم تغذيتها بالبيانات لتدريبها ، إلا أنها في النهاية يمكنها أداء مهام شبيهة بالبشر من خلال التعلم من خلال التجربة. تتعلم خوارزميات التعلم العميق التي تشغل هذه النماذج المتقدمة أداء مهام التصنيف مباشرة من الصور أو النص أو مدخلات الصوت.

عندما يتم تدريبهم بشكل صحيح ، يمكن أن يتجاوز أداؤهم ودقتهم في كثير من الأحيان أداء ودقة البشر. السيارات المستقلة ومحركات التوصية التي تستخدمها المنصات عبر الإنترنت (Amazon و Netflix) والمساعدين الافتراضيين (Siri و Alexa و Cortana) والتعرف الافتراضي هي بعض من أعظم تطبيقات التعلم العميق. تعرف على المزيد حول تطبيقات التعلم العميق في العالم الحقيقي.

من هو مهندس التعلم العميق؟

مهندسو التعلم العميق هم خبراء في التعلم الآلي والتعلم العميق. تتمثل مسؤوليتهم الأساسية في استخدام منصات وخوارزميات DL لأداء مهام محددة لتعزيز الهدف الأكبر - الذكاء الاصطناعي.

يقوم مهندسو التعلم العميق بتدريب نماذج DL باستخدام مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة لتطوير أنظمة ذكية يمكنها محاكاة وظائف الدماغ وأداء المهام التي تتطلب الإدراك (ولكن بدون تدخل بشري أو الحد الأدنى منه). لتحقيق هذا الهدف ، يستفيدون من قوة الشبكات العصبية.

قراءة: أفكار مشروع التعلم العميق للمبتدئين

يطور مهندسو التعلم العميق أنظمة يمكنها نقل البيانات بكفاءة وأيضًا كتابة / تنفيذ كود برمجة معقد لتوجيه أجزاء من الشبكة العصبية للعمل وفقًا للمهمة المطروحة. تُستخدم نماذج التعلم العميق التي أنشأها مهندسو التعلم العميق في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ، وتصنيف الصور ، والتعرف على الصور / الكلام ، والتعرف على الوجه ، واكتشاف الاحتيال ، والتنبؤ بالسوق ، وتحليل الصور الطبية ، وغير ذلك الكثير.

بينما يجب أن يكون لمهندسي التعلم العميق أساس قوي في أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك الرياضيات والإحصاء ، يجب أن يكونوا أيضًا على دراية جيدة باستخراج البيانات والتحليلات التنبؤية وتحليل البيانات الاستكشافية.

مسؤوليات مهندس التعلم العميق

• للحصول على فهم عميق لأساسيات علوم الكمبيوتر - هياكل البيانات ، والخوارزميات ، والحوسبة والتعقيد ، وهندسة الكمبيوتر.
• لاستخدام الصيغ والتقنيات الرياضية لإجراء عمليات حسابية معقدة وتصميم خوارزميات متقدمة.
• أن يكون متمرسًا في تعلم الآلة وخوارزميات ML / DL.
• لتوسيع مكتبات وأطر ML / DL الموجودة
• لتطوير الخوارزميات على أساس إجراءات النمذجة الإحصائية.
• لبناء وصيانة حلول ML / DL قابلة للتطوير في الإنتاج.
• لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لاستخراج الرؤى.
• لتدريب وإعادة تدريب أنظمة ML / DL عند الضرورة.
• للتعرف على العديد من خوارزميات ML / DL والمكتبات - يجب أن يعرفوا كيف ومتى يستخدمونها.
• لإدارة البنية التحتية وخطوط أنابيب البيانات المطلوبة لأخذ الكود من التطوير إلى مرحلة الإنتاج.
• للتعاون مع مهندسي البيانات لتصميم وتطوير البيانات وخطوط الأنابيب النموذجية.
• لإثبات فهم شامل لتطبيقات ML / DL (بما في ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر ، خوارزميات ML و DL والمكتبات والأطر).
• للتعاون مع أصحاب المصلحة في المشروع لتحديد وتقييم مشاكل العمل وتوضيح المتطلبات وتحديد نطاق القرار المطلوب.
• لتوفير الدعم لمهندسي ML / مهندسي البيانات في تنفيذ تقنيات ML و DL الصحيحة في المنتج.

المهارات المطلوبة لتصبح مهندس التعلم العميق

يجب أن يمتلك مهندس التعلم العميق:

• مهارات رياضية وإحصائية استثنائية لإجراء العمليات الحسابية المعقدة.
• فهم متعمق لهياكل البيانات ونمذجة البيانات وبنية البرامج.
• القدرة على العمل مع العديد من أطر عمل ML و DL والمكتبات مثل TensorFlow و Keras و Caffe و PyTorch و DeepLearning4J و Theano وما إلى ذلك.
• القدرة على كتابة تعليمات برمجية دقيقة وفعالة في Python و Java و R.
• مهارات اتصال ممتازة الكتابية والشفوية.
• ممتازة مهارات حل التحليلية ومشكلة.
• عقلية إبداعية مع الاهتمام بالتفاصيل.

اقرأ أيضًا: راتب عالم البيانات في الهند

كيف تصبح مهندس التعلم العميق؟

نظرًا لأنه لا يمكن للمرء أن يصبح مهندس التعلم العميق على الفور ، فأنت بحاجة إلى بدء رحلة التعلم العميق الخاصة بك من الأساس - إما عن طريق البدء كمهندس برمجيات أو مهندس بيانات أو مهندس ML. كل هذه الأدوار الوظيفية لها أساس مشترك - الرياضيات والإحصاء والاحتمالية وبالطبع البرمجة.

تتطلب مهنة التعلم العميق أن تكون على دراية جيدة بمفاهيم التعلم الآلي ، بما في ذلك تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. هناك الكثير من موارد التعلم عبر الإنترنت لمساعدتك على إتقان الجزء النظري من ML و DL.

أيضًا ، كما ذكرنا سابقًا ، من الأهمية بمكان أن تكون على دراية بمكتبات ML / DL وأطر عمل مختلفة لبناء النماذج. ونظرًا لأن معظم المكتبات والأطر المشهورة تعتمد على Python ، يجب أن تكون بارعًا في لغة برمجة Python.

بمجرد الانتهاء من هذه الأساسيات بشكل صحيح ، يجب أن تبدأ في تطبيق معرفتك النظرية في التجارب العملية. يمكنك القيام بذلك عن طريق تناول مشاريع ML / DL صغيرة - Kaggle هي واحدة من أفضل المنصات للعثور على مشاريع ممتعة ومليئة بالتحديات. حاول العمل على نماذج ML التي تتضمن الانحدار اللوجستي ، وتجميع الوسائل K ، وآلات المتجهات الداعمة ، وغيرها من الخوارزميات المتقدمة.

التعلم العميق عبارة عن مزيج من أشياء مختلفة مثل التدريب على النموذج ، ومنطق عمل الترميز ، ووظائف التصميم ، واختبار الوحدة ، وتحسين النموذج ، وغير ذلك الكثير. ومن ثم ، قبل أن تتمكن من إتقان التعلم العميق ، يجب أن تتعلم العناصر الأخرى ، بما في ذلك البرمجة ، واستخراج البيانات ، والتحليل التنبئي ، ومكتبات / أطر عمل التعلم الآلي ، وما إلى ذلك.

وبالتالي ، كما ترى ، فإن الطريق إلى أن تصبح مهندس التعلم العميق ليس مسارًا مباشرًا. ومع ذلك ، فإن الرحلة للوصول إلى هناك يمكن أن تكون مثيرة للغاية ، بالنظر إلى أن التعلم الآلي والتعلم العميق كلاهما مجالان مثيران للدراسة. يعد كل من ML و DL تقنيات متطورة ، وبالتالي فإن رفع المهارات وإبقائك على اطلاع دائم بأحدث التطورات في المجالات هي علامة على وجود مهندس تعلم عميق حقيقي.

راتب مهندس التعلم العميق

يتم تحديد راتب مهندس التعلم العميق في الهند من خلال عدة عوامل مثل المؤهلات التعليمية للمرشح ومجموعة المهارات والخبرة العملية وأيضًا حجم الشركة وسمعتها وموقعها ودورها الوظيفي المقدم. عادةً ما تظل رواتب وظائف التعلم الآلي في الهند أعلى بكثير من متوسط ​​السوق.

يمكن أن يتراوح الدفع المبدئي لمهندسي التعلم العميق في الهند في أي مكان بين روبية. 3-15 LPA. بالطبع ، الأفراد الذين يقعون في الحد الأعلى من جدول الرواتب يمتلكون مؤهلات متقدمة ، أو لديهم خبرة عمل سابقة ، أو قد يعملون مع كبار اللاعبين في الصناعة.

على سبيل المثال ، يمكن للأفراد ذوي المهارات التالية المطالبة بتعويض سنوي أعلى:

• لغة برمجة Python / C ++
• معالجة اللغة الطبيعية
• تطوير البرمجيات
• تحليلات البيانات الضخمة
• معالجة الصورة
• الرؤية الحاسوبية
• نمذجة البيانات
• تعلم عميق
• تحليل البيانات

ثم مرة أخرى ، تلعب المؤهلات التعليمية دورًا محوريًا في تحديد سلم الرواتب. على سبيل المثال ، يمكن للخريجين الحاصلين على درجة البكالوريوس في هندسة الكمبيوتر / هندسة البرمجيات أن يكسبوا حوالي روبية. 3.5 - 6 LPA ، في حين أن الحاصلين على درجة الدراسات العليا في نفس التخصص أو المجالات ذات الصلة (الهندسة الإلكترونية / علوم الكمبيوتر / علوم المعلومات) ، يمكنهم الحصول على حوالي روبية. 5 - 7.3 LPA. ومع ذلك ، يمكن لخريجي ماجستير إدارة الأعمال الحصول على راتب ابتدائي مرتفع (نظرًا لمعرفتهم الواسعة بالمجالات التقنية والتجارية على حد سواء) من حوالي روبية. 6 - 8.5 LPA أو أكثر.

يمكن لمهندسي التعلم العميق متوسط ​​المستوى الذين لديهم أكثر من ثماني سنوات من الخبرة العملية أن يحصلوا على متوسط ​​راتب سنوي قدره روبية. 7-12 LPA ، في حين أن المهنيين رفيعي المستوى الذين لديهم أكثر من 15 عامًا من الخبرة الميدانية يمكنهم الحصول على رواتب تتراوح بين روبية. 25-48 LPA وأكثر.

المصدر: Payscale

خاتمة

وفقًا لآخر الإحصائيات ، من المتوقع أن ينمو حجم سوق ML الذي بلغ 6.9 مليار دولار أمريكي في 2018 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 43.8٪ بين عامي 2019 و 2025. وبطبيعة الحال ، سيؤدي ذلك إلى خلق المزيد من فرص العمل في ML والمجالات ذات الصلة ، بما في ذلك التعلم العميق. لذلك ، هذا هو الوقت المناسب لاكتساب المهارات المطلوبة وتصبح مهندس التعلم العميق!

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم العميق والذكاء الاصطناعي ، فراجع دبلومة PG في التعلم الآلي وبرنامج الذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، و 25+ جلسة إرشاد في الصناعة ، وأكثر من 5 أيدي عملية - على مشاريع التخرج ، أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.