2022年のインドのディープラーニングエンジニアの給与[新入生および経験者向け]

ディープラーニング（DL）は、機械学習のサブブランチであり、試行錯誤の方法で経験と例を通じて学習できるスマートマシンを設計および開発することに焦点を当てています。 人間の脳の神経構造に触発された人工ニューラルネットワークは、ディープラーニングの中核を形成します。

人間の脳のニューロンが信号を送受信して情報を処理し、タスクを実行できるように、ANNも同じように機能します。 ニューラルネットワークは、データ処理のために1つの層から別の層に信号を送受信する多数のノードをさらに含む複数の層で構成されています。

ディープラーニングモデルにはトレーニング用のデータが提供されますが、最終的には、経験を通じて学習することで人間のようなタスクを実行できます。 これらの高度なモデルを実行する深層学習アルゴリズムは、画像、テキスト、または音声入力から直接分類タスクを実行することを学習します。

正しく訓練された場合、それらの性能と精度はしばしば人間のそれを超える可能性があります。 自動運転車、オンラインプラットフォーム（AmazonとNetflix）で使用される推奨エンジン、仮想アシスタント（Siri、Alexa、Cortana）、仮想認識は、ディープラーニングの最も優れたアプリケーションの一部です。 実世界でのディープラーニングアプリケーションの詳細をご覧ください。

ディープラーニングエンジニアとは誰ですか？

ディープラーニングエンジニアは、機械学習とディープラーニングのエキスパートです。 彼らの主な責任は、DLプラットフォームとアルゴリズムを使用して特定のタスクを実行し、より大きな目標である人工知能を推進することです。

ディープラーニングエンジニアは、大規模で複雑なデータセットを使用してDLモデルをトレーニングし、脳機能を模倣し、認知を必要とするタスクを実行できるインテリジェントシステムを開発します（ただし、人間の介入は必要ありません）。 この目標を達成するために、彼らはニューラルネットワークの力を活用します。

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ディープラーニングエンジニアは、データを効率的に転送し、複雑なプログラミングコードを記述/実装して、ニューラルネットワークの一部に目前のタスクに従って動作するように指示できるシステムを開発します。 ディープラーニングエンジニアによって作成されたディープラーニングモデルは、自然言語処理、画像分類、画像/音声認識、顔認識、不正検出、市場予測、医療画像分析など、多くの実際のアプリケーションで使用されています。

ディープラーニングエンジニアは、数学や統計などの機械学習の基礎に強い基盤を持っている必要がありますが、データマイニング、予測分析、探索的データ分析にも精通している必要があります。

ディープラーニングエンジニアの責任

• コンピュータサイエンスの基礎（データ構造、アルゴリズム、計算可能性と複雑さ、およびコンピュータアーキテクチャ）を深く理解する。
• 数式と手法を使用して、複雑な計算を実行し、高度なアルゴリズムを設計します。
• 機械学習とML/DLアルゴリズムに精通していること。
• 既存のML/DLライブラリとフレームワークを拡張するには
• 統計モデリング手順に基づいたアルゴリズムを開発する。
• 本番環境でスケーラブルなML/DLソリューションを構築および維持するため。
• 大規模で複雑なデータセットを分析して洞察を抽出します。
• 必要に応じてML/DLシステムをトレーニングおよび再トレーニングします。
• さまざまなML/DLアルゴリズムとライブラリに精通するには、それらをいつどのように使用するかを知っている必要があります。
• コードを開発から本番段階に移行するために必要なインフラストラクチャとデータパイプラインを管理するため。
• データエンジニアと協力して、データとモデルのパイプラインを設計および開発します。
• ML / DLアプリケーション（MLおよびDLアルゴリズム、ライブラリ、フレームワークを含むがこれらに限定されない）のエンドツーエンドの理解を示すため。
• プロジェクトの利害関係者と協力して、ビジネス上の問題を特定および評価し、要件を明確にし、必要な解決策の範囲を定義します。
• 製品に正しいMLおよびDL技術を実装する際にMLエンジニア/データエンジニアにサポートを提供するため。

ディープラーニングエンジニアになるために必要なスキル

ディープラーニングエンジニアは以下を所有する必要があります。

• 複雑な計算を実行するための卓越した数学的および統計的スキル。
• データ構造、データモデリング、およびソフトウェアアーキテクチャに関する深い理解。
• TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、DeepLearning4J、TheanoなどのさまざまなMLおよびDLフレームワークとライブラリを操作する機能。
• Python、Java、およびRで正確かつ効率的なコードを記述できる機能。
• 文書および口頭での優れたコミュニケーション能力。
• 優れた分析力と問題解決能力。
• 細部にまでこだわったクリエイティブな心。

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ディープラーニングエンジニアになるには？

すぐにディープラーニングエンジニアになることはできないため、ソフトウェアエンジニア、データエンジニア、またはMLエンジニアとして、基礎からディープラーニングの旅を始める必要があります。 これらすべての職務には、数学、統計、確率、そしてもちろんプログラミングという共通の基盤があります。

ディープラーニングでのキャリアには、教師あり学習と教師なし学習の両方の手法を含む、機械学習の概念に精通している必要があります。 MLとDLの理論的な部分を習得するのに役立つオンライン学習リソースはたくさんあります。

また、前述したように、モデル構築のためのさまざまなML/DLライブラリとフレームワークに精通して便利になることが重要です。 また、人気のあるライブラリとフレームワークのほとんどはPythonベースであるため、Pythonプログラミング言語に習熟している必要があります。

これらの基本を正しく理解したら、理論的な知識を実際の実験に実装し始める必要があります。 これは、小さなML / DLプロジェクトを取り上げることで実現できます。Kaggleは、楽しくてやりがいのあるプロジェクトを見つけるのに最適なプラットフォームの1つです。 ロジスティック回帰、K-meansクラスタリング、サポートベクターマシン、およびその他の高度なアルゴリズムを含むMLモデルで作業してみてください。

ディープラーニングは、モデルトレーニング、ビジネスロジックのコーディング、設計機能、単体テスト、モデルの最適化など、さまざまなものを組み合わせたものです。 したがって、ディープラーニングを習得する前に、プログラミング、データマイニング、予測分析、MLライブラリ/フレームワークなどの他の要素を学習する必要があります。

したがって、ご覧のとおり、ディープラーニングエンジニアになるための道筋は直接的なものではありません。 ただし、機械学習とディープラーニングはどちらもエキサイティングな研究分野であることを考えると、そこにたどり着くまでの道のりはかなりエキサイティングなものになる可能性があります。 MLとDLはどちらも進化するテクノロジーであるため、スキルを向上させ、フィールドの最新の進歩に合わせて最新の状態に保つことは、真のディープラーニングエンジニアの証です。

ディープラーニングエンジニアの給与

インドのディープラーニングエンジニアの給与は、候補者の教育資格、スキルセット、職務経験、および会社の規模と評判、場所、提供される職務など、いくつかの要因によって決定されます。 通常、インドでの機械学習の職務の給与は、市場平均をはるかに上回っています。

インドのディープラーニングエンジニアの初期費用は、RsからRsの間のどこでも変動します。 3〜15LPA。 もちろん、給与水準の上限に該当する個人は、高度な資格を持っているか、以前の仕事の経験があるか、業界のトッププレーヤーのために働く可能性があります。

たとえば、次のスキルを持つ個人は、より高い年間報酬を要求できます。

• Python /C++プログラミング言語
• 自然言語処理
• ソフトウェア開発
• ビッグデータ分析
• 画像処理
• コンピュータビジョン
• データモデリング
• ディープラーニング
• データ分析

繰り返しになりますが、教育資格は給与の規模を決定する上で極めて重要な役割を果たします。 たとえば、コンピュータエンジニアリング/ソフトウェアエンジニアリングの学士号を取得している卒業生は、約Rsを稼ぐことができます。 3.5 – 6 LPAは、同じ専門分野または関連分野（電子工学/コンピューターサイエンス/情報科学）で大学院の学位を持っている人は、Rsについて作ることができます。 5 –7.3LPA。 ただし、MBAの卒業生は、約Rsの高い初任給を得ることができます（技術分野とビジネス分野の両方に関する幅広い知識があるため）。 6〜8.5LPA以上。

8年以上の実務経験を持つ中級レベルのディープラーニングエンジニアは、平均年収Rsを稼ぐことができます。 7〜12 LPAであるのに対し、15年以上の現場経験を持つ上級レベルの専門家は、RsからRsの範囲の給与を命じることができます。 25〜48LPA以上。

出典： Payscale

結論

最新の統計によると、2018年に69億米ドルに達した世界のML市場規模は、2019年から2025年の間に43.8％のCAGRで成長すると予測されています。当然、これにより、 MLおよびディープラーニングを含む関連分野。 だから、これは必要なスキルを習得し、ディープラーニングエンジニアになる時です！

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