Calea de carieră de învățare profundă: Top 4 roluri fascinante de locuri de muncă

Deși în stadiu incipient, Deep Learning (DL) este o evoluție rapidă pentru a deveni una dintre tehnologiile principale, alături de Inteligența Artificială și Învățarea Mașină. Datorită progreselor rapide în Deep Learning, a devenit posibilă implementarea tehnologiei în aplicații din lumea reală.

Astăzi, tehnologia Deep Learning este folosită în procesarea limbajului natural, procesarea vorbirii în text, recunoașterea vorbirii/audio, detectarea obiectelor, recunoașterea imaginilor și chiar în stăpânirea jocurilor video precum Dota.

Includerea și adoptarea Deep Learning în industrie au dat naștere la multe căi de carieră promițătoare în Deep Learning. Din ce în ce mai mulți aspiranți devin atrași de acest domeniu emergent, sperând să-și construiască o carieră stabilă în Deep Learning.

În această postare, vom face lumină asupra unora dintre cele mai promițătoare căi de carieră în Deep Learning. Cu toate acestea, vom începe de la punctul zero și vom vorbi mai întâi despre condițiile prealabile pentru construirea unei cariere în Deep Learning.

Cerințe preliminare de învățare profundă

Orice aspirant care dorește să obțină un loc de muncă în Deep Learning trebuie mai întâi să stăpânească conceptele de bază ale Deep Learning.

1. Matematică și Statistică

Deoarece matematica formează fundamentul învățării profunde, este esențial să construim o bază puternică în matematică și statistică, inclusiv calcul, algebră liniară și probabilitate, printre altele. Nu puteți înțelege Deep Learning decât dacă sunteți familiarizat cu conceptele de bază ale algebrei liniare și calculului. Așa că asigurați-vă că sunteți bine versat cu matrici, vectori și derivate.

2. Învățare automată

Următorul pas este să înveți elementele de bază ale învățării automate, inclusiv concepte precum clasificarea, regresia liniară, regresia logistică, distribuțiile continue și discrete, estimarea probabilității și metodele de regularizare.

3. Învățarea elementelor fundamentale ale CNN-urilor

Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt una dintre cele mai comune aplicații ale învățării profunde în cazurile de utilizare din lumea reală. Se așteaptă ca fiecare profesionist în Deep Learning să cunoască esențialul CNN-urilor.

4. Deveniți la îndemână cu GAN-urile

GAN sau Generative Adversarial Networks este încă un alt concept crucial de Deep Learning pe care trebuie să-l cunoașteți. GAN-urile sunt modele generative, deoarece acestea pot crea noi instanțe de date care prezintă un aspect izbitor cu setul de date de antrenament. GAN-urile pot crea imagini cu fețe umane care nici măcar nu există în lumea reală!

5. Introducere în Deep Learning cu Keras

În timp ce primele două platforme Python pentru Deep Learning sunt Theano și TensorFlow, poate fi o provocare pentru un începător să le folosească direct pentru a construi modele de Deep Learning. Aici intră Keras. Keras este o bibliotecă minimalistă Python special concepută pentru Deep Learning. Caracteristica sa noută este că poate rula perfect pe Theano sau TensorFlow prin crearea unui mediu curat și accesibil pentru dezvoltarea modelului. Asigurați-vă că vă puneți la îndemână Keras.

6. Reglarea fină a rețelelor neuronale

Odată ce ați înțeles elementele de bază ale construcției de modele și ați practicat aceleași lucruri, este timpul să învățați cum să vă reglați fin și să vă perfecționați modelele de rețele neuronale. De obicei, modelele nu oferă cele mai bune rezultate chiar în prima iterație. Deci, trebuie să învățați cum să vă îmbunătățiți și să vă îmbunătățiți modelele pentru a obține cele mai bune rezultate posibile.

Pentru aceasta, trebuie să fii priceput în manipularea și preprocesarea datelor de imagine, înțelegerea reglajului hiperparametrului și transferul de învățare pentru a îmbunătăți performanța modelului tău Deep Learning.

7. Depanarea modelelor de Deep Learning

Aceasta este o parte esențială a construcției de modele. Dacă datele de intrare nu sunt de încredere și relevante, niciun instrument/platformă/cadru de învățare automată nu poate funcționa perfect, indiferent cât de bun este algoritmul dvs. Astfel, este esențial să știți cum să vă depanați modelul DL validând datele de intrare, testându-le și asigurându-vă că datele sunt împărțite corect într-un set de antrenament și un set de testare.

8. Modele de secvențe

Secvențele sunt structuri de date în care fiecare exemplu poate fi considerat ca o serie de puncte de date. Modelele de secvență includ tehnici de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale recurente (RNNs), memoria pe termen lung și scurt (LSTM) și unitatea recurentă Gated (GRU).

9. Învățare profundă pentru NLP

Deep Learning a revoluționat NLP. Datorită progreselor din Deep Learning, modelele bazate pe neurone pot oferi acum rezultate superioare cu o precizie mai mare. Dacă NLP vă interesează, ar trebui să aflați cum pot fi utilizate diferitele concepte și tehnici de Deep Learning pentru a efectua și perfecționa sarcinile NLP.

Căi de carieră de învățare profundă

Acum că știi ce trebuie să înveți pentru a începe o carieră în Deep Learning, iată primele patru căi de carieră Deep Learning pe care le poți lua în considerare:

1. Deep Learning Engineer

Inginerii Deep Learning sunt experți în platformele de Deep Learning. Responsabilitatea lor principală este de a dezvolta modele neuronale avansate care pot imita funcțiile creierului. De asemenea, trebuie să ruleze teste și experimente ML și să implementeze algoritmi ML corespunzători pentru funcționarea optimă a rețelelor neuronale. Inginerii de învățare profundă trebuie să aibă experiență cu cele mai bune practici în inginerie software, inclusiv testarea unitară, integrarea continuă și controlul sursei.

2. Deep Learning Scientist

Oamenii de știință de învățare profundă sunt, în esență, cercetători din domeniu, care au sarcina de a identifica și de a găsi în mod continuu modalități de optimizare a performanței modelelor ML/DL. La fel ca și Deep Learning Engineer, oamenii de știință din Deep Learning trebuie să proiecteze, să dezvolte, să configureze și să optimizeze rețelele neuronale profunde pentru a îndeplini diverse sarcini precum detectarea, clasificarea etc.

3. Om de știință NLP

Oamenii de știință NLP proiectează și dezvoltă modele și aplicații intuitive DL care pot atât să învețe tiparele de vorbire ale limbilor umane naturale, cât și să traducă cuvintele rostite într-o limbă în alte limbi. Obiectivul lor principal este de a crea sisteme care să poată înțelege limbajele umane la fel cum ar face-o un om.

4. Inginer procesare imagini

Inginerii de procesare a imaginilor sunt experți DL care dezvoltă și testează algoritmi de procesare a imaginilor și de clasificare a datelor. Ei analizează datele și dezvoltă metode folosind tehnici ML pentru extragerea și clasificarea caracteristicilor. Vizualizarea constatărilor și comunicarea rezultatelor este unul dintre cele mai importante aspecte ale jobului unui inginer de procesare a imaginilor. Prin urmare, ei trebuie să știe să creeze interpretări vizuale ale datelor, să scrie rapoarte detaliate și să creeze prezentări.

Concluzie

Deoarece tehnologia de deep learning este în curs de dezvoltare și, cu timpul, pe măsură ce tehnologia Deep Learning avansează în continuare, vor apărea mai multe astfel de căi de carieră interesante în Deep Learning.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre deep learning și inteligența artificială, consultați programul nostru PG Diploma în Machine Learning și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și peste 450 de ore de pregătire riguroasă.