ディープラーニングのキャリアパス：魅力的な仕事の役割トップ4
公開: 2019-12-12ディープラーニング（DL）は、その初期段階ではありますが、急速に進化しており、人工知能や機械学習と並ぶ主流のテクノロジーの1つになっています。 ディープラーニングの急速な進歩のおかげで、実際のアプリケーションにテクノロジーを実装することが可能になりました。
今日、ディープラーニング技術は、自然言語処理、音声からテキストへの処理、音声/音声認識、オブジェクト検出、画像認識、さらにはDotaのようなビデオゲームの習得にも活用されています。
業界でのディープラーニングの採用と採用により、多くの有望なディープラーニングのキャリアパスが生まれました。 ディープラーニングで安定したキャリアを築くことを望んで、ますます多くの志願者がこの新しい分野に惹かれるようになっています。
この投稿では、最も有望なディープラーニングのキャリアパスのいくつかに光を当てます。 ただし、ゼロから始めて、最初にディープラーニングでキャリアを構築するための前提条件について説明します。
目次
ディープラーニングの前提条件
ディープラーニングに就職したい志願者は、最初にディープラーニングのコアコンセプトを習得する必要があります。
1.数学と統計
数学はディープラーニングの基盤を形成するため、微積分、線形代数、確率など、数学と統計の強力な基盤を構築することが重要です。 線形代数と微積分のコアコンセプトに精通していない限り、ディープラーニングを理解することはできません。 したがって、行列、ベクトル、導関数に精通していることを確認してください。
2.機械学習
次のステップは、分類、線形回帰、ロジスティック回帰、連続および離散分布、確率推定、正則化手法などの概念を含む、機械学習の基本を学ぶことです。
3.CNNの基礎を学ぶ
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、実際のユースケースにおけるディープラーニングの最も一般的なアプリケーションの1つです。 すべてのディープラーニングの専門家は、CNNの本質を知っていることが期待されています。
4.GANを使いこなす
GANまたはGenerativeAdversarialNetworksは、知っておく必要のあるもう1つの重要なディープラーニングの概念です。 GANは生成モデルであり、のように、トレーニングデータセットに非常によく似た新しいデータインスタンスを作成できます。 GANは、現実の世界には存在しない人間の顔の画像を作成できます。
5.Kerasを使用したディープラーニングの概要
ディープラーニングの上位2つのPythonプラットフォームはTheanoとTensorFlowですが、初心者がディープラーニングモデルを構築するためにこれらを直接使用するのは難しい場合があります。 ここからKerasが入ります。 Kerasは、ディープラーニング用に特別に設計されたミニマリストのPythonライブラリです。 その斬新な機能は、モデル開発のためのクリーンでアクセス可能な環境を作成することにより、TheanoまたはTensorFlow上でシームレスに実行できることです。 Kerasを手元に置いてください。
6.ニューラルネットワークの微調整
モデル構築の基本を理解し、同じことを実践したら、ニューラルネットワークモデルを微調整して完成させる方法を学びましょう。 通常、モデルは最初の反復自体では最良の結果を提供しません。 したがって、可能な限り最高の結果を得るには、モデルを改善および強化する方法を学ぶ必要があります。
このためには、画像データの処理と前処理、ハイパーパラメータチューニングの理解、およびディープラーニングモデルのパフォーマンスを向上させるための転移学習に習熟している必要があります。
7.ディープラーニングモデルのデバッグ
これはモデル構築の重要な部分です。 入力データの信頼性と関連性が低い場合、アルゴリズムがどれほど優れていても、機械学習ツール/プラットフォーム/フレームワークは完全に機能しません。 したがって、入力データを検証してテストし、データがトレーニングセットとテストセットに正しく分割されていることを確認して、DLモデルをデバッグする方法を知ることが不可欠です。
8.シーケンスモデル
シーケンスはデータ構造であり、各例は一連のデータポイントと見なすことができます。 シーケンスモデルには、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶（LSTM）、ゲート付き回帰ユニット（GRU）などのディープラーニング手法が含まれます。
9.NLPのディープラーニング
ディープラーニングはNLPに革命をもたらしました。 ディープラーニングの進歩のおかげで、ニューラルベースのモデルはより高い精度で優れた結果を提供できるようになりました。 NLPに関心がある場合は、さまざまなディープラーニングの概念と手法を使用してNLPタスクを実行および完成させる方法を学ぶ必要があります。
ディープラーニングのキャリアパス
ディープラーニングでのキャリアを開始するために何を学ぶ必要があるかがわかったので、次に検討できるディープラーニングのキャリアパスの上位4つを示します。
1.ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニアは、ディープラーニングプラットフォームのエキスパートです。 彼らの主な責任は、脳機能を模倣できる高度な神経モデルを開発することです。 また、MLテストと実験を実行し、ニューラルネットワークが最適に機能するように適切なMLアルゴリズムを実装する必要があります。 ディープラーニングエンジニアは、単体テスト、継続的インテグレーション、ソース管理など、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスの経験が必要です。
2.ディープラーニングサイエンティスト
ディープラーニングサイエンティストは、基本的に、ML / DLモデルのパフォーマンスを最適化する方法を継続的に特定して見つけるという仕事を任されている、ドメイン内の研究者です。 ディープラーニングエンジニアと同様に、ディープラーニングサイエンティストは、検出、分類などのさまざまなタスクを実行するために、ディープニューラルネットワークを設計、開発、構成、および最適化する必要があります。
3.NLP科学者
NLP科学者は、自然な人間の言語の発話パターンを学習し、ある言語で話された単語を他の言語に翻訳できる直感的なDLモデルとアプリケーションを設計および開発します。 彼らの主な焦点は、人間と同じように人間の言語を理解できるシステムを作成することです。
4.画像処理エンジニア
画像処理エンジニアは、画像処理およびデータ分類アルゴリズムを開発およびテストするDLエキスパートです。 彼らはデータを分析し、特徴抽出と分類のためのML技術を使用して方法を開発します。 調査結果を視覚化し、結果を伝達することは、画像処理エンジニアの仕事の最も重要な側面の1つです。 したがって、データの視覚的な解釈の作成方法、詳細なレポートの作成方法、およびプレゼンテーションの作成方法を知っている必要があります。
結論
ディープラーニングテクノロジーが出現しているので、そして時間とともに、ディープラーニングテクノロジーがさらに進歩するにつれて、よりエキサイティングなディープラーニングのキャリアパスが出現するでしょう。
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