Deep Learning-Karriereweg: Die 4 faszinierendsten Berufsbilder

Obwohl Deep Learning (DL) noch in den Kinderschuhen steckt, entwickelt es sich schnell zu einer der Mainstream-Technologien neben künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Dank der schnellen Fortschritte im Deep Learning ist es möglich geworden, die Technologie in realen Anwendungen zu implementieren.

Heute wird die Deep-Learning-Technologie in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Sprach-zu-Text-Verarbeitung, der Sprach-/Audioerkennung, der Objekterkennung, der Bilderkennung und sogar bei der Beherrschung von Videospielen wie Dota eingesetzt.

Die Aufnahme und Einführung von Deep Learning in der Branche hat viele vielversprechende Karrierewege für Deep Learning hervorgebracht. Immer mehr Aspiranten fühlen sich von diesem aufstrebenden Bereich angezogen, in der Hoffnung, eine stabile Karriere im Deep Learning aufzubauen.

In diesem Beitrag beleuchten wir einige der vielversprechendsten Karrierewege für Deep Learning. Wir beginnen jedoch bei Null und sprechen zunächst über die Voraussetzungen für den Aufbau einer Karriere im Bereich Deep Learning.

Voraussetzungen für Deep Learning

Jeder Aspirant, der einen Job im Bereich Deep Learning an Land ziehen möchte, muss zunächst die Kernkonzepte von Deep Learning beherrschen.

1. Mathematik und Statistik

Da Mathematik die Grundlage von Deep Learning bildet, ist sie entscheidend für den Aufbau einer starken Basis in Mathematik und Statistik, einschließlich unter anderem Analysis, linearer Algebra und Wahrscheinlichkeit. Sie können Deep Learning nur verstehen, wenn Sie mit den Kernkonzepten der linearen Algebra und Analysis vertraut sind. Stellen Sie also sicher, dass Sie mit Matrizen, Vektoren und Ableitungen vertraut sind.

2. Maschinelles Lernen

Der nächste Schritt besteht darin, die Grundlagen des maschinellen Lernens zu erlernen, einschließlich Konzepte wie Klassifizierung, lineare Regression, logistische Regression, kontinuierliche und diskrete Verteilungen, Wahrscheinlichkeitsschätzung und Regularisierungsmethoden.

3. Erlernen der Grundlagen von CNNs

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine der häufigsten Anwendungen von Deep Learning in realen Anwendungsfällen. Von jedem Deep-Learning-Experten wird erwartet, dass er das Wesentliche von CNNs kennt.

4. Umgang mit GANs

GAN oder Generative Adversarial Networks ist ein weiteres wichtiges Deep-Learning-Konzept, das Sie kennen müssen. GANs sind generative Modelle, da sie neue Dateninstanzen erstellen können, die dem Trainingsdatensatz auffallend ähnlich sind. GANs können Bilder von menschlichen Gesichtern erstellen, die in der realen Welt nicht einmal existieren!

5. Einführung in Deep Learning mit Keras

Während die beiden wichtigsten Python-Plattformen für Deep Learning Theano und TensorFlow sind, kann es für einen Anfänger schwierig sein, diese direkt zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen zu verwenden. Hier tritt Keras ein. Keras ist eine minimalistische Python-Bibliothek, die speziell für Deep Learning entwickelt wurde. Seine Neuheit ist, dass es nahtlos auf Theano oder TensorFlow laufen kann, indem es eine saubere und zugängliche Umgebung für die Modellentwicklung schafft. Machen Sie sich mit Keras vertraut.

6. Feinabstimmung neuronaler Netze

Sobald Sie die Grundlagen der Modellerstellung verstanden und diese geübt haben, ist es an der Zeit zu lernen, wie Sie Ihre neuronalen Netzwerkmodelle feinabstimmen und perfektionieren können. In der Regel liefern Modelle in der ersten Iteration selbst nicht die besten Ergebnisse. Sie müssen also lernen, wie Sie Ihre Modelle verbessern und erweitern können, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Dazu müssen Sie mit der Handhabung und Vorverarbeitung von Bilddaten, dem Verständnis der Hyperparameter-Abstimmung und dem Transferlernen vertraut sein, um die Leistung Ihres Deep-Learning-Modells zu verbessern.

7. Debuggen von Deep-Learning-Modellen

Dies ist ein entscheidender Teil des Modellbaus. Wenn die Eingabedaten nicht zuverlässig und relevant sind, kann kein Tool/Plattform/Framework für maschinelles Lernen perfekt funktionieren, egal wie gut Ihr Algorithmus ist. Daher ist es wichtig zu wissen, wie Sie Ihr DL-Modell debuggen, indem Sie die Eingabedaten validieren, testen und sicherstellen, dass die Daten korrekt in einen Trainingssatz und einen Testsatz aufgeteilt werden.

8. Sequenzmodelle

Sequenzen sind Datenstrukturen, wobei jedes Beispiel als eine Reihe von Datenpunkten betrachtet werden kann. Sequenzmodelle umfassen Deep-Learning-Techniken wie Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short Term Memory (LSTMs) und Gated Recurrent Unit (GRU).

9. Tiefes Lernen für NLP

Deep Learning hat NLP revolutioniert. Dank der Fortschritte beim Deep Learning können neuronale Modelle jetzt überlegene Ergebnisse mit größerer Genauigkeit liefern. Wenn Sie NLP interessiert, sollten Sie lernen, wie die verschiedenen Deep-Learning-Konzepte und -Techniken verwendet werden können, um NLP-Aufgaben auszuführen und zu perfektionieren.

Deep-Learning-Karrierewege

Nachdem Sie nun wissen, was Sie lernen müssen, um eine Karriere im Bereich Deep Learning anzukurbeln, sind hier die vier wichtigsten Karrierewege für Deep Learning, die Sie in Betracht ziehen können:

1. Deep-Learning-Ingenieur

Deep Learning Engineers sind Experten für Deep-Learning-Plattformen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, fortschrittliche neuronale Modelle zu entwickeln, die Gehirnfunktionen nachahmen können. Außerdem müssen sie ML-Tests und -Experimente durchführen und geeignete ML-Algorithmen für das optimale Funktionieren neuronaler Netze implementieren. Deep-Learning-Ingenieure müssen Erfahrung mit Best Practices im Software-Engineering haben, einschließlich Unit-Tests, kontinuierlicher Integration und Quellcodeverwaltung.

2. Deep-Learning-Wissenschaftler

Deep Learning Scientists sind im Wesentlichen Forscher auf diesem Gebiet, die mit der Aufgabe betraut sind, kontinuierlich Wege zur Optimierung der Leistung von ML/DL-Modellen zu identifizieren und zu finden. Ähnlich wie der Deep Learning Engineer müssen Deep Learning Scientists tiefe neuronale Netze entwerfen, entwickeln, konfigurieren und optimieren, um verschiedene Aufgaben wie Erkennung, Klassifizierung usw. auszuführen.

3. NLP-Wissenschaftler

NLP-Wissenschaftler entwerfen und entwickeln intuitive DL-Modelle und -Anwendungen, die sowohl die Sprachmuster natürlicher menschlicher Sprachen lernen als auch in einer Sprache gesprochene Wörter in andere Sprachen übersetzen können. Ihr Hauptaugenmerk liegt darauf, Systeme zu schaffen, die menschliche Sprachen genauso verstehen können wie ein Mensch.

4. Bildverarbeitungsingenieur

Bildverarbeitungsingenieure sind DL-Experten, die Bildverarbeitungs- und Datenklassifizierungsalgorithmen entwickeln und testen. Sie analysieren Daten und entwickeln Methoden, indem sie ML-Techniken zur Merkmalsextraktion und -klassifizierung verwenden. Die Visualisierung der Ergebnisse und die Kommunikation der Ergebnisse ist einer der wichtigsten Aspekte der Arbeit eines Bildverarbeitungsingenieurs. Daher müssen sie wissen, wie man Daten visuell interpretiert, detaillierte Berichte schreibt und Präsentationen erstellt.

Fazit

Da die Deep-Learning-Technologie auf dem Vormarsch ist und mit der Zeit, wenn die Deep-Learning-Technologie weiter voranschreitet, werden weitere solcher spannenden Deep-Learning-Karrierewege entstehen.

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