Cheminement de carrière en apprentissage en profondeur : 4 principaux rôles professionnels fascinants

Bien qu'à ses débuts, Deep Learning (DL) évolue rapidement pour devenir l'une des technologies courantes aux côtés de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Grâce aux progrès rapides du Deep Learning, il est devenu possible de mettre en œuvre la technologie dans des applications du monde réel.

Aujourd'hui, la technologie Deep Learning est exploitée dans le traitement du langage naturel, le traitement de la parole en texte, la reconnaissance vocale/audio, la détection d'objets, la reconnaissance d'images et même dans la maîtrise de jeux vidéo comme Dota.

L'inclusion et l'adoption du Deep Learning dans l'industrie ont donné lieu à de nombreux cheminements de carrière prometteurs en Deep Learning. De plus en plus d'aspirants sont attirés par ce domaine émergent, espérant construire une carrière stable dans le Deep Learning.

Dans cet article, nous mettrons en lumière certains des cheminements de carrière les plus prometteurs en Deep Learning. Cependant, nous partirons de zéro et parlerons d'abord des conditions préalables à la construction d'une carrière dans le Deep Learning.

Prérequis d'apprentissage en profondeur

Tout aspirant qui souhaite décrocher un emploi dans le Deep Learning doit d'abord maîtriser les concepts de base du Deep Learning.

1. Mathématiques et statistiques

Étant donné que les mathématiques constituent le fondement de l'apprentissage en profondeur, il est essentiel de construire une base solide en mathématiques et en statistiques, y compris le calcul, l'algèbre linéaire et les probabilités, entre autres. Vous ne pouvez pas appréhender le Deep Learning si vous n'êtes pas familiarisé avec les concepts de base de l'algèbre linéaire et du calcul différentiel. Assurez-vous donc de bien connaître les matrices, les vecteurs et les dérivées.

2. Apprentissage automatique

L'étape suivante consiste à apprendre les bases de l'apprentissage automatique, y compris des concepts tels que la classification, la régression linéaire, la régression logistique, les distributions continues et discrètes, l'estimation de probabilité et les méthodes de régularisation.

3. Apprendre les bases des CNN

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont l'une des applications les plus courantes du Deep Learning dans des cas d'utilisation réels. Chaque professionnel de l'apprentissage en profondeur devrait connaître les moindres détails des CNN.

4. Se familiariser avec les GAN

GAN ou Generative Adversarial Networks est un autre concept crucial de Deep Learning que vous devez connaître. Les GAN sont des modèles génératifs, car ils peuvent créer de nouvelles instances de données qui ressemblent de manière frappante à l'ensemble de données de formation. Les GAN peuvent créer des images de visages humains qui n'existent même pas dans le monde réel !

5. Introduction à l'apprentissage en profondeur avec Keras

Alors que les deux principales plates-formes Python pour l'apprentissage en profondeur sont Theano et TensorFlow, il peut être difficile pour un débutant de les utiliser directement pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur. C'est là que Keras entre. Keras est une bibliothèque Python minimaliste spécialement conçue pour le Deep Learning. Sa nouveauté est qu'il peut fonctionner de manière transparente sur Theano ou TensorFlow en créant un environnement propre et accessible pour le développement de modèles. Assurez-vous de vous familiariser avec Keras.

6. Affiner les réseaux de neurones

Une fois que vous avez compris les bases de la construction de modèles et que vous les avez pratiquées, il est temps d'apprendre à affiner et à perfectionner vos modèles de réseaux de neurones. Habituellement, les modèles ne fournissent pas les meilleurs résultats lors de la première itération elle-même. Ainsi, vous devez apprendre à améliorer et à enrichir vos modèles pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Pour cela, vous devez être compétent dans la gestion et le prétraitement des données d'image, comprendre le réglage des hyperparamètres et l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances de votre modèle d'apprentissage en profondeur.

7. Débogage des modèles de Deep Learning

C'est une partie cruciale de la construction de modèles. Si les données d'entrée ne sont pas fiables et pertinentes, aucun outil/plate-forme/framework d'apprentissage automatique ne peut fonctionner parfaitement, quelle que soit la qualité de votre algorithme. Ainsi, il est essentiel de savoir comment déboguer votre modèle DL en validant les données d'entrée, en les testant et en s'assurant que les données sont correctement divisées en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test.

8. Modèles de séquence

Les séquences sont des structures de données dans lesquelles chaque exemple peut être considéré comme une série de points de données. Les modèles de séquence incluent des techniques d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN), la mémoire à long court terme (LSTM) et l'unité récurrente fermée (GRU).

9. Apprentissage en profondeur pour la PNL

Le Deep Learning a révolutionné la PNL. Grâce aux progrès du Deep Learning, les modèles basés sur les neurones peuvent désormais fournir des résultats supérieurs avec une plus grande précision. Si la PNL vous intéresse, vous devriez apprendre comment les différents concepts et techniques de Deep Learning peuvent être utilisés pour effectuer et perfectionner des tâches de PNL.

Cheminements de carrière en apprentissage profond

Maintenant que vous savez ce que vous devez apprendre pour lancer une carrière dans l'apprentissage en profondeur, voici les quatre principaux cheminements de carrière en apprentissage en profondeur que vous pouvez envisager :

1. Ingénieur en apprentissage profond

Les Deep Learning Engineers sont des experts des plateformes de Deep Learning. Leur principale responsabilité est de développer des modèles neuronaux avancés qui peuvent imiter les fonctions cérébrales. En outre, ils doivent exécuter des tests et des expériences de ML et mettre en œuvre des algorithmes de ML appropriés pour le fonctionnement optimal des réseaux de neurones. Les ingénieurs en apprentissage profond doivent avoir une expérience des meilleures pratiques en génie logiciel, y compris les tests unitaires, l'intégration continue et le contrôle des sources.

2. Scientifique en apprentissage profond

Les scientifiques de l'apprentissage en profondeur sont essentiellement des chercheurs du domaine qui sont chargés d'identifier et de trouver en permanence des moyens d'optimiser les performances des modèles ML/DL. Tout comme l'ingénieur en apprentissage profond, les scientifiques en apprentissage profond doivent concevoir, développer, configurer et optimiser les réseaux de neurones profonds pour effectuer diverses tâches telles que la détection, la classification, etc.

3. Scientifique PNL

Les scientifiques du PNL conçoivent et développent des modèles et des applications DL intuitifs qui peuvent à la fois apprendre les modèles de parole des langues humaines naturelles et également traduire des mots prononcés dans une langue dans d'autres langues. Leur objectif principal est de créer des systèmes capables de comprendre les langues humaines comme le ferait un humain.

4. Ingénieur en traitement d'images

Les ingénieurs en traitement d'images sont des experts DL qui développent et testent des algorithmes de traitement d'images et de classification de données. Ils analysent les données et développent des méthodes en utilisant des techniques ML pour l'extraction et la classification des caractéristiques. Visualiser les résultats et communiquer les résultats est l'un des aspects les plus cruciaux du travail d'un ingénieur en traitement d'images. Par conséquent, ils doivent savoir créer des interprétations visuelles des données, rédiger des rapports détaillés et créer des présentations.

Conclusion

Étant donné que la technologie d'apprentissage en profondeur émerge, et avec le temps, à mesure que la technologie d'apprentissage en profondeur progresse, d'autres cheminements de carrière passionnants en apprentissage en profondeur émergeront.

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