Plano de carreira de aprendizado profundo: as 4 principais funções de trabalho fascinantes

Embora em seu estágio inicial, Deep Learning (DL) está em rápida evolução para se tornar uma das principais tecnologias ao lado de Inteligência Artificial e Machine Learning. Graças aos rápidos avanços em Deep Learning, tornou-se possível implementar a tecnologia em aplicativos do mundo real.

Hoje, a tecnologia Deep Learning está sendo aproveitada no processamento de linguagem natural, processamento de fala para texto, reconhecimento de fala/áudio, detecção de objetos, reconhecimento de imagem e até mesmo no domínio de videogames como Dota.

A inclusão e a adoção do Deep Learning no setor deram origem a muitas carreiras promissoras de Deep Learning. Mais e mais aspirantes estão sendo atraídos por esse campo emergente, na esperança de construir uma carreira estável em Deep Learning.

Neste post, vamos lançar luz sobre algumas das carreiras de Deep Learning mais promissoras. No entanto, começaremos do zero e falaremos primeiro sobre os pré-requisitos para construir uma carreira em Deep Learning.

Pré-requisitos de aprendizado profundo

Qualquer aspirante que deseja conseguir um emprego em Deep Learning deve primeiro dominar os principais conceitos de Deep Learning.

1. Matemática e Estatística

Como a matemática forma a base do Deep Learning, é crucial construir uma base sólida em matemática e estatística, incluindo cálculo, álgebra linear e probabilidade, entre outras coisas. Você não pode entender Deep Learning a menos que esteja familiarizado com os conceitos básicos de álgebra linear e cálculo. Portanto, certifique-se de ser bem versado com matrizes, vetores e derivadas.

2. Aprendizado de Máquina

O próximo passo é aprender o básico do Machine Learning, incluindo conceitos como classificação, regressão linear, regressão logística, distribuições contínuas e discretas, estimativa de probabilidade e métodos de regularização.

3. Aprendendo os fundamentos das CNNs

Redes neurais convolucionais (CNNs) é uma das aplicações mais comuns de Deep Learning em casos de uso do mundo real. Espera-se que todo profissional de Deep Learning conheça o âmago da questão das CNNs.

4. Como usar as GANs

GAN ou Generative Adversarial Networks é outro conceito crucial de Deep Learning que você deve conhecer. As GANs são modelos generativos, pois podem criar novas instâncias de dados que se assemelham ao conjunto de dados de treinamento. As GANs podem criar imagens de rostos humanos que nem existem no mundo real!

5. Introdução ao Deep Learning com Keras

Embora as duas principais plataformas Python para Deep Learning sejam Theano e TensorFlow, pode ser um desafio para um iniciante usá-las diretamente para construir modelos de Deep Learning. É aqui que Keras entra. Keras é uma biblioteca Python minimalista especialmente projetada para Deep Learning. Sua novidade é que ele pode ser executado perfeitamente no Theano ou no TensorFlow, criando um ambiente limpo e acessível para o desenvolvimento de modelos. Certifique-se de ficar à mão com Keras.

6. Ajustando as redes neurais

Depois de entender o básico da construção de modelos e praticar o mesmo, é hora de aprender como ajustar e aperfeiçoar seus modelos de rede neural. Normalmente, os modelos não entregam os melhores resultados na primeira iteração. Portanto, você deve aprender a melhorar e aprimorar seus modelos para obter os melhores resultados possíveis.

Para isso, você precisa ser proficiente em manipular e pré-processar dados de imagem, entender o ajuste de hiperparâmetros e transferir o aprendizado para melhorar o desempenho do seu modelo de Deep Learning.

7. Depuração de modelos de Deep Learning

Esta é uma parte crucial da construção do modelo. Se os dados de entrada não forem confiáveis ​​e relevantes, nenhuma ferramenta/plataforma/framework de aprendizado de máquina pode funcionar perfeitamente, não importa quão bom seja seu algoritmo. Assim, é essencial saber como depurar seu modelo DL validando os dados de entrada, testando-os e garantindo que os dados sejam divididos corretamente em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste.

8. Modelos de Sequência

Sequências são estruturas de dados em que cada exemplo pode ser considerado como uma série de pontos de dados. Os modelos de sequência incluem técnicas de Deep Learning, como redes neurais recorrentes (RNNs), memória de longo prazo e curta duração (LSTMs) e unidade recorrente fechada (GRU).

9. Deep Learning para PNL

Deep Learning revolucionou a PNL. Graças aos avanços em Deep Learning, os modelos baseados em neurônios agora podem fornecer resultados superiores com maior precisão. Se a PNL lhe interessa, você deve aprender como os vários conceitos e técnicas de Deep Learning podem ser usados ​​para executar e aperfeiçoar tarefas de PNL.

Planos de Carreira de Aprendizado Profundo

Agora que você sabe o que deve aprender para iniciar uma carreira em Deep Learning, aqui estão as quatro principais carreiras de Deep Learning que você pode considerar:

1. Engenheiro de Deep Learning

Deep Learning Engineers são especialistas em plataformas de Deep Learning. Sua principal responsabilidade é desenvolver modelos neurais avançados que possam imitar as funções cerebrais. Além disso, eles precisam executar testes e experimentos de ML e implementar algoritmos de ML apropriados para o funcionamento ideal das redes neurais. Os engenheiros de aprendizado profundo devem ter experiência com as melhores práticas em engenharia de software, incluindo teste de unidade, integração contínua e controle de origem.

2. Cientista de Aprendizagem Profunda

Os Deep Learning Scientists são essencialmente pesquisadores no domínio que têm a tarefa de identificar e encontrar continuamente maneiras de otimizar o desempenho dos modelos ML/DL. Assim como o Deep Learning Engineer, os Deep Learning Scientists precisam projetar, desenvolver, configurar e otimizar redes neurais profundas para realizar várias tarefas, como detecção, classificação, etc.

3. Cientista de PNL

Os cientistas da PNL projetam e desenvolvem modelos e aplicativos de DL intuitivos que podem aprender os padrões de fala de idiomas humanos naturais e também traduzir palavras faladas em um idioma para outros idiomas. Seu foco principal é criar sistemas que possam entender as linguagens humanas exatamente como um humano faria.

4. Engenheiro de Processamento de Imagem

Os engenheiros de processamento de imagem são especialistas em DL que desenvolvem e testam algoritmos de processamento de imagem e classificação de dados. Eles analisam dados e desenvolvem métodos usando técnicas de ML para extração e classificação de recursos. Visualizar as descobertas e comunicar os resultados é um dos aspectos mais cruciais do trabalho de um engenheiro de processamento de imagem. Portanto, eles devem saber como criar interpretações visuais de dados, escrever relatórios detalhados e criar apresentações.

Conclusão

Como a tecnologia de aprendizado profundo está surgindo e, com o tempo, à medida que a tecnologia de aprendizado profundo avança, mais emocionantes carreiras de aprendizado profundo surgirão.

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