Percorso professionale di deep learning: i 4 ruoli professionali più affascinanti

Sebbene sia nella sua fase nascente, il Deep Learning (DL) è in rapida evoluzione per diventare una delle tecnologie principali insieme all'Intelligenza Artificiale e all'apprendimento automatico. Grazie ai rapidi progressi del Deep Learning, è diventato possibile implementare la tecnologia nelle applicazioni del mondo reale.

Oggi, la tecnologia di Deep Learning viene sfruttata nell'elaborazione del linguaggio naturale, nell'elaborazione della sintesi vocale, nel riconoscimento vocale/audio, nel rilevamento di oggetti, nel riconoscimento delle immagini e persino nella padronanza di videogiochi come Dota.

L'inclusione e l'adozione del Deep Learning nel settore hanno dato origine a molti promettenti percorsi di carriera nel Deep Learning. Sempre più aspiranti stanno diventando attratti da questo campo emergente, sperando di costruire una carriera stabile nel Deep Learning.

In questo post, faremo luce su alcuni dei più promettenti percorsi professionali di Deep Learning. Tuttavia, inizieremo da zero e parleremo prima dei prerequisiti per costruire una carriera nel Deep Learning.

Prerequisiti per l'apprendimento profondo

Qualsiasi aspirante che desideri ottenere un lavoro nel Deep Learning deve prima padroneggiare i concetti fondamentali del Deep Learning.

1. Matematica e Statistica

Poiché la matematica costituisce la base del Deep Learning, è fondamentale costruire una solida base in matematica e statistica, inclusi calcolo, algebra lineare e probabilità, tra le altre cose. Non puoi afferrare il Deep Learning a meno che tu non abbia familiarità con i concetti fondamentali dell'algebra lineare e del calcolo. Quindi assicurati di essere esperto di matrici, vettori e derivate.

2. Apprendimento automatico

Il passaggio successivo consiste nell'apprendere le basi del Machine Learning, inclusi concetti come classificazione, regressione lineare, regressione logistica, distribuzioni continue e discrete, stima delle probabilità e metodi di regolarizzazione.

3. Imparare i fondamenti delle CNN

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono una delle applicazioni più comuni del Deep Learning nei casi d'uso del mondo reale. Ci si aspetta che ogni professionista del Deep Learning conosca il nocciolo delle CNN.

4. Fare pratica con i GAN

GAN o Generative Adversarial Networks è un altro concetto cruciale di Deep Learning che devi conoscere. I GAN sono modelli generativi, poiché possono creare nuove istanze di dati che hanno una sorprendente somiglianza con il set di dati di addestramento. I GAN possono creare immagini di volti umani che non esistono nemmeno nel mondo reale!

5. Introduzione al Deep Learning con Keras

Sebbene le due principali piattaforme Python per il Deep Learning siano Theano e TensorFlow, può essere difficile per un principiante utilizzarle direttamente per creare modelli di Deep Learning. È qui che entra Keras. Keras è una libreria Python minimalista appositamente progettata per il Deep Learning. La sua caratteristica di novità è che può funzionare senza problemi su Theano o TensorFlow creando un ambiente pulito e accessibile per lo sviluppo del modello. Assicurati di avere a portata di mano Keras.

6. Ottimizzazione delle reti neurali

Dopo aver compreso le basi della costruzione di modelli e aver praticato le stesse, è tempo di imparare a mettere a punto e perfezionare i modelli di rete neurale. Di solito, i modelli non forniscono i migliori risultati nella prima iterazione stessa. Quindi, devi imparare a migliorare e potenziare i tuoi modelli per ottenere i migliori risultati possibili.

Per questo, devi essere esperto nella gestione e nella pre-elaborazione dei dati delle immagini, nella comprensione dell'ottimizzazione degli iperparametri e nel trasferimento dell'apprendimento per migliorare le prestazioni del tuo modello di Deep Learning.

7. Debug di modelli di Deep Learning

Questa è una parte cruciale della costruzione di modelli. Se i dati di input non sono affidabili e pertinenti, nessuno strumento/piattaforma/framework di apprendimento automatico può funzionare perfettamente, non importa quanto sia buono il tuo algoritmo. Pertanto, è essenziale sapere come eseguire il debug del modello DL convalidando i dati di input, testandoli e assicurando che i dati siano suddivisi correttamente in un set di addestramento e in un set di test.

8. Modelli di sequenza

Le sequenze sono strutture dati in cui ogni esempio può essere considerato come una serie di punti dati. I modelli di sequenza includono tecniche di Deep Learning come Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short Term Memory (LSTMs) e Gated Recurrent Unit (GRU).

9. Apprendimento profondo per la PNL

Il Deep Learning ha rivoluzionato la PNL. Grazie ai progressi del Deep Learning, i modelli basati su neurali possono ora fornire risultati superiori con maggiore precisione. Se la PNL ti interessa, dovresti imparare come i vari concetti e tecniche di Deep Learning possono essere utilizzati per eseguire e perfezionare le attività della PNL.

Percorsi di carriera di deep learning

Ora che sai cosa devi imparare per dare il via a una carriera nel Deep Learning, ecco i primi quattro percorsi professionali di Deep Learning che puoi prendere in considerazione:

1. Ingegnere dell'apprendimento profondo

I Deep Learning Engineers sono esperti nelle piattaforme di Deep Learning. La loro responsabilità principale è sviluppare modelli neurali avanzati in grado di imitare le funzioni cerebrali. Inoltre, devono eseguire test ed esperimenti ML e implementare algoritmi ML appropriati per il funzionamento ottimale delle reti neurali. Gli ingegneri del deep learning devono avere esperienza con le best practice nell'ingegneria del software, inclusi unit test, integrazione continua e controllo del codice sorgente.

2. Scienziato dell'apprendimento profondo

I Deep Learning Scientists sono essenzialmente ricercatori nel dominio che hanno il compito di identificare e trovare continuamente modi per ottimizzare le prestazioni dei modelli ML/DL. Proprio come l'ingegnere del deep learning, gli scienziati del deep learning devono progettare, sviluppare, configurare e ottimizzare le reti neurali profonde per eseguire varie attività come rilevamento, classificazione, ecc.

3. Scienziato della PNL

Gli scienziati della PNL progettano e sviluppano modelli e applicazioni DL intuitivi che possono sia apprendere i modelli di discorso delle lingue umane naturali sia anche tradurre parole pronunciate in una lingua in altre lingue. Il loro obiettivo principale è creare sistemi in grado di comprendere le lingue umane proprio come farebbe un essere umano.

4. Ingegnere di elaborazione delle immagini

Gli ingegneri di elaborazione delle immagini sono esperti di DL che sviluppano e testano algoritmi di elaborazione delle immagini e classificazione dei dati. Analizzano i dati e sviluppano metodi utilizzando tecniche di ML per l'estrazione e la classificazione delle caratteristiche. Visualizzare i risultati e comunicare i risultati è uno degli aspetti più cruciali del lavoro di un ingegnere di elaborazione delle immagini. Quindi, devono sapere come creare interpretazioni visive dei dati, scrivere report dettagliati e creare presentazioni.

Conclusione

Dal momento che la tecnologia di apprendimento profondo sta emergendo e con il tempo, man mano che la tecnologia di apprendimento profondo avanza ulteriormente, emergeranno percorsi di carriera di apprendimento profondo più entusiasmanti.

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