딥 러닝 직업 경로: 상위 4가지 매력적인 직무

초기 단계에 있지만 딥 러닝(DL)은 인공 지능 및 머신 러닝과 함께 주류 기술 중 하나로 빠르게 발전하고 있습니다. 딥 러닝의 급속한 발전 덕분에 실제 응용 프로그램에서 기술을 구현하는 것이 가능해졌습니다.

오늘날 딥 러닝 기술은 자연어 처리, 음성 텍스트 처리, 음성/오디오 인식, 객체 감지, 이미지 인식, 심지어 Dota와 같은 비디오 게임 마스터링에도 활용되고 있습니다.

업계에서 딥 러닝을 포함하고 채택하면서 많은 유망한 딥 러닝 경력 경로가 생겨났습니다. 딥 러닝에서 안정적인 경력을 쌓기 위해 점점 더 많은 지망자들이 이 신흥 분야에 매력을 느끼고 있습니다.

이 게시물에서 우리는 가장 유망한 딥 러닝 경력 경로에 대해 밝힐 것입니다. 그러나 우리는 기초부터 시작하여 먼저 딥 러닝에서 경력을 쌓기 위한 전제 조건에 대해 이야기할 것입니다.

딥 러닝 전제 조건

딥 러닝에 취업하려는 지망자는 먼저 딥 러닝의 핵심 개념을 마스터해야 합니다.

1. 수학 및 통계

수학은 딥 러닝의 기초를 형성하기 때문에 무엇보다도 미적분학, 선형 대수학, 확률을 포함하여 수학 및 통계에 대한 강력한 기반을 구축하는 것이 중요합니다. 선형 대수와 미적분의 핵심 개념에 익숙하지 않으면 딥 러닝을 이해할 수 없습니다. 따라서 행렬, 벡터 및 도함수에 정통해야 합니다.

2. 머신러닝

다음 단계는 분류, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 연속 및 이산 분포, 확률 추정 및 정규화 방법과 같은 개념을 포함하여 기계 학습의 기본 사항을 배우는 것입니다.

3. CNN의 기초 학습

CNN(Convolutional Neural Networks)은 실제 사용 사례에서 딥 러닝의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나입니다. 모든 딥 러닝 전문가는 CNN의 핵심을 알고 있어야 합니다.

4. GAN 활용하기

GAN 또는 Generative Adversarial Networks는 반드시 알아야 하는 또 다른 중요한 딥 러닝 개념입니다. GAN은 생성 모델이므로 훈련 데이터 세트와 매우 유사한 새로운 데이터 인스턴스를 생성할 수 있습니다. GAN은 현실 세계에 존재하지 않는 사람의 얼굴 이미지를 생성할 수 있습니다!

5. 케라스를 이용한 딥러닝 입문

딥 러닝을 위한 상위 2개 Python 플랫폼은 Theano와 TensorFlow이지만 초보자가 딥 러닝 모델을 구축하는 데 직접 사용하는 것은 어려울 수 있습니다. 케라스가 들어가는 곳입니다. Keras는 딥 러닝을 위해 특별히 설계된 미니멀리스트 Python 라이브러리입니다. 참신한 기능은 모델 개발을 위한 깨끗하고 액세스 가능한 환경을 만들어 ano 또는 TensorFlow 위에서 원활하게 실행할 수 있다는 것입니다. Keras를 편리하게 사용하십시오.

6. 신경망 미세 조정

모델 구축의 기본 사항을 이해하고 동일하게 연습했다면 이제 신경망 모델을 미세 조정하고 완성하는 방법을 배울 차례입니다. 일반적으로 모델은 첫 번째 반복 자체에서 최상의 결과를 제공하지 않습니다. 따라서 최상의 결과를 얻으려면 모델을 개선하고 향상시키는 방법을 배워야 합니다.

이를 위해서는 이미지 데이터 처리 및 사전 처리, 하이퍼파라미터 조정 이해, 딥 러닝 모델의 성능 향상을 위한 전이 학습에 능숙해야 합니다.

7. 딥 러닝 모델 디버깅

이것은 모델 구축의 중요한 부분입니다. 입력 데이터가 신뢰할 수 없고 관련성이 없으면 알고리즘이 아무리 우수하더라도 기계 학습 도구/플랫폼/프레임워크가 완벽하게 작동할 수 없습니다. 따라서 입력 데이터의 유효성을 검사하고 테스트하고 데이터가 훈련 세트와 테스트 세트로 올바르게 분할되었는지 확인하여 DL 모델을 디버그하는 방법을 아는 것이 필수적입니다.

8. 시퀀스 모델

시퀀스는 각 예가 일련의 데이터 포인트로 간주될 수 있는 데이터 구조입니다. 시퀀스 모델에는 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 딥 러닝 기술이 포함됩니다.

9. NLP를 위한 딥러닝

딥 러닝은 NLP에 혁명을 일으켰습니다. 딥 러닝의 발전 덕분에 신경 기반 모델은 이제 더 높은 정확도로 우수한 결과를 제공할 수 있습니다. NLP에 관심이 있다면 다양한 딥 러닝 개념과 기술을 사용하여 NLP 작업을 수행하고 완성하는 방법을 배워야 합니다.

딥 러닝 진로

이제 딥 러닝에서 경력을 시작하기 위해 배워야 할 것이 무엇인지 알았으므로 고려할 수 있는 상위 4가지 딥 러닝 경력 경로는 다음과 같습니다.

1. 딥러닝 엔지니어

딥 러닝 엔지니어는 딥 러닝 플랫폼의 전문가입니다. 그들의 주요 책임은 뇌 기능을 모방할 수 있는 고급 신경 모델을 개발하는 것입니다. 또한 ML 테스트 및 실험을 실행하고 최적의 신경망 기능을 위한 적절한 ML 알고리즘을 구현해야 합니다. 딥 러닝 엔지니어는 단위 테스트, 지속적인 통합 및 소스 제어를 포함한 소프트웨어 엔지니어링의 모범 사례에 대한 경험이 있어야 합니다.

2. 딥 러닝 과학자

딥 러닝 과학자는 본질적으로 ML/DL 모델의 성능을 최적화하는 방법을 지속적으로 식별하고 찾는 작업을 담당하는 도메인의 연구원입니다. 딥 러닝 엔지니어와 마찬가지로 딥 러닝 과학자는 탐지, 분류 등과 같은 다양한 작업을 수행하기 위해 심층 신경망을 설계, 개발, 구성 및 최적화해야 합니다.

3. NLP 과학자

NLP 과학자들은 자연어의 언어 패턴을 학습하고 한 언어로 말한 단어를 다른 언어로 번역할 수 있는 직관적인 DL 모델 및 응용 프로그램을 설계하고 개발합니다. 그들의 주요 초점은 인간처럼 인간의 언어를 이해할 수 있는 시스템을 만드는 것입니다.

4. 이미지 처리 엔지니어

이미지 처리 엔지니어는 이미지 처리 및 데이터 분류 알고리즘을 개발하고 테스트하는 DL 전문가입니다. 특징 추출 및 분류를 위해 ML 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 방법을 개발합니다. 결과를 시각화하고 결과를 전달하는 것은 이미지 처리 엔지니어의 작업에서 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 따라서 데이터를 시각적으로 해석하고, 자세한 보고서를 작성하고, 프레젠테이션을 작성하는 방법을 알아야 합니다.

결론

딥 러닝 기술이 등장하고 있고 시간이 지남에 따라 딥 러닝 기술이 더욱 발전함에 따라 더욱 흥미진진한 딥 러닝 경력 경로가 나타날 것입니다.

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