Ścieżka kariery w głębokim uczeniu: 4 najbardziej fascynujące role zawodowe

Chociaż na początkowym etapie, Deep Learning (DL) szybko ewoluuje, aby stać się jedną z głównych technologii obok sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dzięki szybkim postępom w Deep Learning możliwe stało się wdrażanie technologii w rzeczywistych aplikacjach.

Obecnie technologia Deep Learning jest wykorzystywana w przetwarzaniu języka naturalnego, przetwarzaniu mowy na tekst, rozpoznawaniu mowy/dźwięku, wykrywaniu obiektów, rozpoznawaniu obrazów, a nawet w opanowaniu gier wideo, takich jak Dota.

Włączenie i przyjęcie Deep Learning w branży dało początek wielu obiecującym ścieżkom kariery Deep Learning. Coraz więcej aspirantów jest przyciąganych do tej rozwijającej się dziedziny, mając nadzieję na zbudowanie stabilnej kariery w Deep Learning.

W tym poście rzucimy światło na niektóre z najbardziej obiecujących ścieżek kariery Deep Learning. Jednak zaczniemy od punktu zerowego i najpierw porozmawiamy o przesłankach budowania kariery w Deep Learningu.

Wymagania wstępne dotyczące głębokiego uczenia

Każdy aspirant, który chce znaleźć pracę w Deep Learning, musi najpierw opanować podstawowe koncepcje Deep Learning.

1. Matematyka i statystyka

Ponieważ matematyka stanowi podstawę głębokiego uczenia się, kluczowe jest zbudowanie silnej podstawy matematyki i statystyki, w tym między innymi rachunku różniczkowego, algebry liniowej i prawdopodobieństwa. Nie możesz pojąć Deep Learning, jeśli nie znasz podstawowych pojęć algebry liniowej i rachunku różniczkowego. Upewnij się więc, że dobrze znasz macierze, wektory i pochodne.

2. Uczenie maszynowe

Następnym krokiem jest poznanie podstaw uczenia maszynowego, w tym pojęć takich jak klasyfikacja, regresja liniowa, regresja logistyczna, rozkłady ciągłe i dyskretne, szacowanie prawdopodobieństwa i metody regularyzacji.

3. Poznanie podstaw CNN

Splotowe sieci neuronowe (CNN) to jedno z najczęstszych zastosowań uczenia głębokiego w rzeczywistych przypadkach użycia. Oczekuje się, że każdy profesjonalista Deep Learning będzie znał najdrobniejsze szczegóły CNN.

4. Przygotowanie do pracy z GAN

GAN lub Generative Adversarial Networks to kolejna kluczowa koncepcja głębokiego uczenia się, którą musisz znać. GAN są modelami generatywnymi, ponieważ mogą tworzyć nowe instancje danych, które są uderzająco podobne do treningowego zestawu danych. GAN może tworzyć obrazy ludzkich twarzy, które nawet nie istnieją w prawdziwym świecie!

5. Wprowadzenie do głębokiego uczenia się z Keras

Podczas gdy dwie najlepsze platformy Pythona do Deep Learningu to Theano i TensorFlow, dla początkujących może być trudne bezpośrednie użycie ich do budowania modeli Deep Learning. Tu właśnie wchodzi Keras. Keras to minimalistyczna biblioteka Pythona zaprojektowana specjalnie do głębokiego uczenia. Jego nowatorską cechą jest to, że może bezproblemowo działać na Theano lub TensorFlow, tworząc czyste i dostępne środowisko do tworzenia modeli. Upewnij się, że masz do czynienia z Kerasem.

6. Dostrajanie sieci neuronowych

Po zrozumieniu podstaw budowania modeli i przećwiczeniu tego samego, nadszedł czas, aby nauczyć się dostrajać i doskonalić modele sieci neuronowych. Zazwyczaj modele nie dają najlepszych wyników w samej pierwszej iteracji. Musisz więc nauczyć się, jak ulepszać i ulepszać swoje modele, aby uzyskać najlepsze możliwe wyniki.

W tym celu musisz być biegły w obsłudze i wstępnym przetwarzaniu danych obrazu, rozumieć dostrajanie hiperparametrów i transfer uczenia się, aby poprawić wydajność swojego modelu Deep Learning.

7. Debugowanie modeli Deep Learning

To kluczowa część budowania modeli. Jeśli dane wejściowe nie są wiarygodne i istotne, żadne narzędzie/platforma/framework uczenia maszynowego nie może działać idealnie, bez względu na to, jak dobry jest twój algorytm. Dlatego ważne jest, aby wiedzieć, jak debugować model DL, weryfikując dane wejściowe, testując je i upewniając się, że dane są poprawnie podzielone na zestaw uczący i zestaw testowy.

8. Modele sekwencji

Sekwencje to struktury danych, w których każdy przykład można traktować jako serię punktów danych. Modele sekwencyjne obejmują techniki głębokiego uczenia, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), pamięć długo-krótkoterminowa (LSTM) i bramkowane jednostki rekurencyjne (GRU).

9. Głębokie uczenie się dla NLP

Deep Learning zrewolucjonizował NLP. Dzięki postępom w Deep Learning modele neuronowe mogą teraz dostarczać doskonałe wyniki z większą dokładnością. Jeśli interesuje Cię NLP, powinieneś dowiedzieć się, jak różne koncepcje i techniki Deep Learning mogą być wykorzystywane do wykonywania i doskonalenia zadań NLP.

Ścieżki kariery w głębokim uczeniu

Teraz, gdy wiesz, czego musisz się nauczyć, aby rozpocząć karierę w Deep Learning, oto cztery najlepsze ścieżki kariery Deep Learning, które możesz wziąć pod uwagę:

1. Inżynier głębokiego uczenia się

Inżynierowie Deep Learning są ekspertami w dziedzinie platform Deep Learning. Ich głównym obowiązkiem jest opracowanie zaawansowanych modeli neuronowych, które mogą naśladować funkcje mózgu. Ponadto muszą przeprowadzać testy i eksperymenty ML oraz wdrażać odpowiednie algorytmy ML dla optymalnego funkcjonowania sieci neuronowych. Inżynierowie głębokiego uczenia muszą mieć doświadczenie z najlepszymi praktykami w inżynierii oprogramowania, w tym testami jednostkowymi, ciągłą integracją i kontrolą źródła.

2. Naukowiec ds. głębokiego uczenia

Naukowcy zajmujący się głębokim uczeniem to zasadniczo badacze w tej dziedzinie, których zadaniem jest ciągłe identyfikowanie i znajdowanie sposobów optymalizacji wydajności modeli ML/DL. Podobnie jak inżynier głębokiego uczenia, naukowcy zajmujący się głębokim uczeniem muszą projektować, rozwijać, konfigurować i optymalizować głębokie sieci neuronowe do wykonywania różnych zadań, takich jak wykrywanie, klasyfikacja itp.

3. Naukowiec NLP

Naukowcy NLP projektują i opracowują intuicyjne modele i aplikacje DL, które mogą zarówno uczyć się wzorców mowy naturalnych języków ludzkich, jak i tłumaczyć słowa wypowiadane w jednym języku na inne języki. Ich głównym celem jest tworzenie systemów, które potrafią rozumieć ludzkie języki tak jak człowiek.

4. Inżynier przetwarzania obrazu

Inżynierowie przetwarzania obrazu to eksperci DL, którzy opracowują i testują algorytmy przetwarzania obrazu i klasyfikacji danych. Analizują dane i opracowują metody, wykorzystując techniki ML do ekstrakcji i klasyfikacji cech. Wizualizacja wyników i przekazywanie wyników to jeden z najważniejszych aspektów pracy inżyniera przetwarzania obrazu. Dlatego muszą wiedzieć, jak tworzyć wizualne interpretacje danych, pisać szczegółowe raporty i tworzyć prezentacje.

Wniosek

Ponieważ technologia głębokiego uczenia się pojawia, a z czasem, wraz z dalszym rozwojem technologii głębokiego uczenia się, pojawi się więcej takich ekscytujących ścieżek kariery głębokiego uczenia się.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji, sprawdź nasz program PG Diploma in Machine Learning and AI, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia.