Trayectoria profesional de aprendizaje profundo: los 4 roles de trabajo más fascinantes

Aunque se encuentra en su etapa inicial, Deep Learning (DL) evoluciona rápidamente para convertirse en una de las principales tecnologías junto con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Gracias a los rápidos avances en Deep Learning, se ha hecho posible implementar la tecnología en aplicaciones del mundo real.

Hoy en día, la tecnología de aprendizaje profundo se aprovecha en el procesamiento del lenguaje natural, el procesamiento de voz a texto, el reconocimiento de voz/audio, la detección de objetos, el reconocimiento de imágenes e incluso en el dominio de videojuegos como Dota.

La inclusión y adopción de Deep Learning en la industria ha dado lugar a muchas carreras prometedoras de Deep Learning. Cada vez más aspirantes se sienten atraídos por este campo emergente, con la esperanza de construir una carrera estable en Deep Learning.

En esta publicación, arrojaremos luz sobre algunas de las trayectorias profesionales de aprendizaje profundo más prometedoras. Sin embargo, comenzaremos desde cero y primero hablaremos sobre los requisitos previos para construir una carrera en Deep Learning.

Requisitos previos de aprendizaje profundo

Cualquier aspirante que desee conseguir un trabajo en Deep Learning primero debe dominar los conceptos básicos de Deep Learning.

1. Matemáticas y Estadística

Dado que las matemáticas son la base del aprendizaje profundo, es crucial construir una base sólida en matemáticas y estadísticas, incluidos cálculo, álgebra lineal y probabilidad, entre otras cosas. No puede comprender el aprendizaje profundo a menos que esté familiarizado con los conceptos básicos del álgebra lineal y el cálculo. Así que asegúrese de estar bien versado en matrices, vectores y derivadas.

2. Aprendizaje automático

El siguiente paso es aprender los conceptos básicos de Machine Learning, incluidos conceptos como clasificación, regresión lineal, regresión logística, distribuciones continuas y discretas, estimación de probabilidad y métodos de regularización.

3. Aprender los fundamentos de las CNN

Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una de las aplicaciones más comunes de aprendizaje profundo en casos de uso del mundo real. Se espera que todos los profesionales de Deep Learning conozcan los detalles de las CNN.

4. Ponerse manos a la obra con las GAN

GAN o Generative Adversarial Networks es otro concepto crucial de aprendizaje profundo que debe conocer. Las GAN son modelos generativos, ya que pueden crear nuevas instancias de datos que tienen una apariencia sorprendente con el conjunto de datos de entrenamiento. ¡Las GAN pueden crear imágenes de rostros humanos que ni siquiera existen en el mundo real!

5. Introducción al Aprendizaje Profundo con Keras

Si bien las dos principales plataformas de Python para aprendizaje profundo son Theano y TensorFlow, puede ser un desafío para un principiante usarlas directamente para crear modelos de aprendizaje profundo. Aquí es donde entra Keras. Keras es una biblioteca minimalista de Python especialmente diseñada para Deep Learning. Su característica novedosa es que puede ejecutarse sin problemas sobre Theano o TensorFlow al crear un entorno limpio y accesible para el desarrollo de modelos. Asegúrate de ponerte manos a la obra con Keras.

6. Ajuste fino de las redes neuronales

Una vez que haya entendido los conceptos básicos de la construcción de modelos y haya practicado lo mismo, es hora de aprender a ajustar y perfeccionar sus modelos de redes neuronales. Por lo general, los modelos no ofrecen los mejores resultados en la primera iteración. Por lo tanto, debe aprender a mejorar y potenciar sus modelos para obtener los mejores resultados posibles.

Para esto, debe ser competente en el manejo y preprocesamiento de datos de imágenes, comprender el ajuste de hiperparámetros y transferir el aprendizaje para mejorar el rendimiento de su modelo de aprendizaje profundo.

7. Depuración de modelos de aprendizaje profundo

Esta es una parte crucial de la construcción del modelo. Si los datos de entrada no son confiables y relevantes, ninguna herramienta/plataforma/marco de aprendizaje automático puede funcionar a la perfección, sin importar qué tan bueno sea su algoritmo. Por lo tanto, es esencial saber cómo depurar su modelo DL validando los datos de entrada, probándolos y asegurándose de que los datos se dividan correctamente en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba.

8. Modelos de secuencia

Las secuencias son estructuras de datos en las que cada ejemplo puede considerarse como una serie de puntos de datos. Los modelos de secuencia incluyen técnicas de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes (RNN), memoria a largo plazo (LSTM) y unidad recurrente cerrada (GRU).

9. Aprendizaje profundo para PNL

Deep Learning ha revolucionado la PNL. Gracias a los avances en aprendizaje profundo, los modelos basados ​​en neuronas ahora pueden ofrecer resultados superiores con mayor precisión. Si le interesa la PNL, debe aprender cómo se pueden utilizar los diversos conceptos y técnicas de aprendizaje profundo para realizar y perfeccionar las tareas de la PNL.

Trayectorias profesionales de aprendizaje profundo

Ahora que sabe lo que debe aprender para iniciar una carrera en aprendizaje profundo, estas son las cuatro principales trayectorias profesionales de aprendizaje profundo que puede considerar:

1. Ingeniero de aprendizaje profundo

Los ingenieros de aprendizaje profundo son expertos en plataformas de aprendizaje profundo. Su principal responsabilidad es desarrollar modelos neuronales avanzados que puedan imitar las funciones cerebrales. Además, deben ejecutar pruebas y experimentos de ML e implementar algoritmos de ML apropiados para el funcionamiento óptimo de las redes neuronales. Los ingenieros de aprendizaje profundo deben tener experiencia con las mejores prácticas en ingeniería de software, incluidas las pruebas unitarias, la integración continua y el control de código fuente.

2. Científico de aprendizaje profundo

Los científicos de aprendizaje profundo son esencialmente investigadores en el dominio que tienen la tarea de identificar y encontrar continuamente formas de optimizar el rendimiento de los modelos ML/DL. Al igual que el ingeniero de aprendizaje profundo, los científicos de aprendizaje profundo tienen que diseñar, desarrollar, configurar y optimizar redes neuronales profundas para realizar diversas tareas como detección, clasificación, etc.

3. Científico de PNL

Los científicos de NLP diseñan y desarrollan aplicaciones y modelos intuitivos de DL que pueden aprender los patrones de habla de los lenguajes humanos naturales y también traducir palabras habladas en un idioma a otros idiomas. Su enfoque principal es crear sistemas que puedan comprender los lenguajes humanos tal como lo haría un humano.

4. Ingeniero de procesamiento de imágenes

Los ingenieros de procesamiento de imágenes son expertos en DL que desarrollan y prueban algoritmos de procesamiento de imágenes y clasificación de datos. Analizan datos y desarrollan métodos utilizando técnicas de ML para la extracción y clasificación de características. Visualizar los hallazgos y comunicar los resultados es uno de los aspectos más cruciales del trabajo de un ingeniero de procesamiento de imágenes. Por lo tanto, deben saber cómo crear interpretaciones visuales de datos, escribir informes detallados y crear presentaciones.

Conclusión

Dado que la tecnología de aprendizaje profundo está emergiendo, y con el tiempo, a medida que la tecnología de aprendizaje profundo avance, surgirán más carreras emocionantes de aprendizaje profundo.

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