Salariu inginer de învățare profundă în India în 2022 [pentru cei proaspăți și cu experiență]

Deep Learning (DL) este o sub-ramură a Machine Learning care se concentrează pe un singur lucru – să proiecteze și să dezvolte mașini inteligente care pot învăța prin experiență și exemple prin metoda încercării și erorii. Rețelele neuronale artificiale care sunt inspirate de structura neuronală a creierului uman formează nucleul învățării profunde.

La fel cum neuronii din creierul uman pot trimite și primi semnale pentru a procesa informații și a îndeplini sarcini, ANN-urile funcționează, de asemenea, în același mod. Rețeaua neuronală constă din mai multe straturi care mai conțin numeroase noduri care trimit și primesc semnale de la un strat la altul pentru procesarea datelor.

Deși modelele de învățare profundă sunt alimentate cu date pentru a le antrena, în cele din urmă, ele pot îndeplini sarcini asemănătoare oamenilor prin învățarea prin experiență. Algoritmii de învățare profundă care rulează aceste modele avansate învață să efectueze sarcini de clasificare direct din imagini, text sau sunet.

Când sunt instruiți corect, performanța și acuratețea lor le pot depăși adesea pe cele ale oamenilor. Mașini autonome, motoare de recomandare utilizate de platformele online (Amazon și Netflix), asistenți virtuali (Siri, Alexa, Cortana), Virtual Recognition, sunt unele dintre cele mai mari aplicații ale Deep Learning. Aflați mai multe despre aplicațiile de deep learning din lumea reală.

Cine este un inginer de învățare profundă?

Inginerii de învățare profundă sunt experți în învățarea automată și în învățarea profundă. Responsabilitatea lor principală este să folosească platforme și algoritmi DL pentru a îndeplini sarcini specifice pentru a promova obiectivul mai mare – Inteligența artificială.

Inginerii de învățare profundă antrenează modele DL cu seturi de date mari și complexe pentru a dezvolta sisteme inteligente care pot imita funcțiile creierului și pot îndeplini sarcini care necesită cunoaștere (dar fără intervenție umană sau fără intervenție umană minimă). Pentru a atinge acest obiectiv, ei valorifică puterea rețelelor neuronale.

Citiți: Idei de proiecte de învățare profundă pentru începători

Inginerii de învățare profundă dezvoltă sisteme care pot transfera date în mod eficient și, de asemenea, pot scrie/implementa cod de programare complex pentru a direcționa părți ale rețelei neuronale pentru a funcționa în funcție de sarcina în cauză. Modelele Deep Learning create de Deep Learning Engineers sunt utilizate în multe aplicații din lumea reală, inclusiv procesarea limbajului natural, clasificarea imaginilor, recunoașterea imaginii/vorbirii, recunoașterea facială, detectarea fraudelor, prognoza pieței, analiza imaginilor medicale și multe altele.

În timp ce inginerii de învățare profundă trebuie să aibă o bază solidă în elementele de bază ale învățării automate, inclusiv matematică și statistică, ei trebuie, de asemenea, să fie bine versați în minarea datelor, analiza predictivă și analiza exploratorie a datelor.

Responsabilitățile unui inginer de învățare profundă

• Pentru a avea o înțelegere profundă a fundamentelor informaticii – structuri de date, algoritmi, calculabilitate și complexitate și arhitectura computerului.
• Să folosească formule și tehnici matematice pentru a efectua calcule complexe și a proiecta algoritmi avansați.
• Să fie bine versat în învățare automată și algoritmi ML/DL.
• Pentru a extinde bibliotecile și cadrele ML/DL existente
• Dezvoltarea algoritmilor bazati pe proceduri de modelare statistica.
• Pentru a construi și menține soluții scalabile ML/DL în producție.
• Pentru a analiza seturi de date mari și complexe pentru a extrage informații.
• Să antreneze și să recalifice sistemele ML/DL atunci când este necesar.
• Pentru a fi familiarizați cu diverși algoritmi și biblioteci ML/DL - trebuie să știe cum și când să le folosească.
• Pentru a gestiona infrastructura și conductele de date necesare pentru a duce codul de la etapa de dezvoltare până la etapa de producție.
• Să colaboreze cu inginerii de date pentru a proiecta și dezvolta conducte de date și modelare.
• Pentru a demonstra o înțelegere end-to-end a aplicațiilor ML/DL (inclusiv, dar fără a se limita la, algoritmi ML și DL, biblioteci și cadre).
• Să colaboreze cu părțile interesate ale proiectului pentru a identifica și evalua problemele de afaceri, a clarifica cerințele și a defini domeniul de aplicare al rezoluției necesare.
• Pentru a oferi suport inginerilor ML/Inginerilor de date în implementarea tehnicilor ML și DL corecte într-un produs.

Abilități necesare pentru a deveni inginer de învățare profundă

Un inginer de învățare profundă ar trebui să posede:

• Abilități matematice și statistice excepționale pentru a efectua calcule complexe.
• Înțelegerea aprofundată a structurilor de date, modelării datelor și arhitecturii software.
• Abilitatea de a lucra cu diverse cadre și biblioteci ML și DL, cum ar fi TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano etc.
• Abilitatea de a scrie cod precis și eficient în Python, Java și R.
• Abilități excelente de comunicare scrisă și verbală.
• Excelente abilități analitice și de rezolvare a problemelor.
• O înclinație creativă cu atenție la detalii.

Citește și: Salariul Data Scientist în India

Cum să devii inginer de învățare profundă?

Deoarece nu se poate deveni imediat inginer de învățare profundă, trebuie să-ți începi călătoria de învățare profundă de la fundație – fie ca inginer software, fie inginer de date, fie inginer ML. Toate aceste funcții au o bază comună - Matematică, Statistică, Probabilitate și, desigur, programare.

O carieră în învățarea profundă necesită cunoașterea conceptelor de învățare automată, inclusiv a tehnicilor de învățare supravegheată și nesupravegheată. Există o mulțime de resurse de învățare online pentru a vă ajuta să stăpâniți partea teoretică a ML și DL.

De asemenea, așa cum am menționat anterior, este esențial să vă familiarizați și să vă familiarizați cu diverse biblioteci și cadre ML/DL pentru construirea de modele. Și din moment ce majoritatea bibliotecilor și cadrelor populare sunt bazate pe Python, trebuie să fii priceput în limbajul de programare Python.

Odată ce ați înțeles corect aceste elemente de bază, ar trebui să începeți să vă implementați cunoștințele teoretice în experimente practice. Puteți face acest lucru preluând proiecte mici ML/DL – Kaggle este una dintre cele mai bune platforme pentru a găsi proiecte distractive și provocatoare. Încercați să lucrați la modele ML care includ regresie logistică, grupare K-means, mașini vectori de suport și alți astfel de algoritmi avansați.

Deep Learning este o combinație de lucruri diferite, cum ar fi formarea modelelor, codificarea logicii de afaceri, funcționalitatea de proiectare, testarea unitară, optimizarea modelului și multe altele. Prin urmare, înainte de a putea stăpâni Deep Learning, trebuie să înveți celelalte elemente, inclusiv programarea, data mining, analiza predictivă, bibliotecile/cadrele ML și așa mai departe.

Astfel, după cum puteți vedea, calea pentru a deveni un Deep Learning Engineer nu este una directă. Cu toate acestea, călătoria până acolo poate fi destul de interesantă, având în vedere că învățarea automată și învățarea profundă sunt ambele domenii interesante de studiu. Atât ML, cât și DL sunt tehnologii în evoluție și, prin urmare, perfecționarea și menținerea la curent cu cele mai recente progrese în domenii sunt semnul unui adevărat inginer de învățare profundă.

Salariu inginer de învățare profundă

Salariul Deep Learning Engineer în India este determinat de mai mulți factori, cum ar fi calificările educaționale ale candidatului, setul de abilități, experiența de lucru, precum și dimensiunea și reputația companiei, locația și rolul postului oferit. De obicei, salariile posturilor de învățare automată din India rămân cu mult peste media pieței.

Salariul inițial pentru inginerii de învățare profundă din India poate varia între Rs. 3 – 15 LPA. Desigur, persoanele care se încadrează în partea superioară a scalei de salarii posedă calificări avansate sau au experiență de muncă anterioară sau pot lucra pentru jucători de top din industrie.

De exemplu, persoanele cu următoarele abilități pot solicita o compensație anuală mai mare:

• Limbajul de programare Python/C++
• Procesarea limbajului natural
• Dezvoltare de software
• Big Data Analytics
• Procesarea imaginii
• Viziune pe computer
• Modelarea datelor
• Invatare profunda
• Analiza datelor

Pe de altă parte, calificările educaționale joacă un rol esențial în determinarea grilei de salarizare. De exemplu, absolvenții cu o diplomă de licență în Inginerie informatică/Inginerie software pot câștiga aproximativ Rs. 3.5 – 6 LPA, în timp ce cei care au o diplomă postuniversitară în aceeași specializare sau domenii conexe (Inginerie electronică/Informatică/Informație), pot câștiga aproximativ Rs. 5 – 7,3 LPA. Cu toate acestea, absolvenții de MBA pot câștiga un salariu de pornire mare (datorită cunoștințelor lor extinse atât în ​​domeniul tehnic, cât și în cel de afaceri) de aproximativ Rs. 6 – 8,5 LPA sau mai mult.

Inginerii de nivel mediu de învățare profundă care au mai mult de opt ani de experiență de lucru pot câștiga un salariu mediu anual de Rs. 7 – 12 LPA, în timp ce profesioniștii de nivel superior cu peste 15 ani de experiență în domeniu pot obține salarii cuprinse între Rs. 25 – 48 LPA și mai mult.

Sursa: Payscale

Concluzie

Conform celor mai recente statistici , dimensiunea pieței globale de ML, care a fost de 6,9 ​​miliarde USD în 2018, este proiectată să crească cu un CAGR de 43,8% între 2019 și 2025. Desigur, acest lucru va duce la crearea a mai multe locuri de muncă deschise în ML și domenii conexe, inclusiv Deep Learning. Deci, acesta este momentul să dobândești abilitățile necesare și să devii inginer de învățare profundă!

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 oferă peste 30 de studii de caz și sarcini, peste 25 de sesiuni de mentorat în industrie, peste 5 mâini practice -pentru proiecte capstone, mai mult de 450 de ore de formare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.