Карьерный путь в сфере глубокого обучения: 4 увлекательные должности

Хотя глубокое обучение (DL) находится в зачаточном состоянии, оно быстро развивается и становится одной из основных технологий наряду с искусственным интеллектом и машинным обучением. Благодаря быстрому прогрессу в области глубокого обучения стало возможным применять эту технологию в реальных приложениях.

Сегодня технология глубокого обучения используется в обработке естественного языка, преобразовании речи в текст, распознавании речи/аудио, обнаружении объектов, распознавании изображений и даже в освоении видеоигр, таких как Dota.

Включение и внедрение глубокого обучения в отрасли привело к появлению многих многообещающих карьерных путей в области глубокого обучения. Эта развивающаяся область привлекает все больше и больше соискателей, надеющихся построить стабильную карьеру в области глубокого обучения.

В этом посте мы прольем свет на некоторые из наиболее многообещающих направлений карьеры в области глубокого обучения. Однако мы начнем с нуля и сначала поговорим о предпосылках построения карьеры в области глубокого обучения.

Предпосылки глубокого обучения

Любой соискатель, желающий получить работу в области глубокого обучения, должен сначала освоить основные концепции глубокого обучения.

1. Математика и статистика

Поскольку математика составляет основу глубокого обучения, крайне важно создать прочную основу в математике и статистике, включая исчисление, линейную алгебру и вероятность, среди прочего. Вы не сможете понять глубокое обучение, если не знакомы с основными понятиями линейной алгебры и исчисления. Поэтому убедитесь, что вы хорошо разбираетесь в матрицах, векторах и производных.

2. Машинное обучение

Следующим шагом является изучение основ машинного обучения, включая такие понятия, как классификация, линейная регрессия, логистическая регрессия, непрерывное и дискретное распределения, оценка вероятности и методы регуляризации.

3. Изучение основ CNN

Сверточные нейронные сети (CNN) — одно из наиболее распространенных применений глубокого обучения в реальных случаях использования. Ожидается, что каждый специалист по глубокому обучению знает все тонкости CNN.

4. Знакомство с GAN

GAN или генеративно-состязательные сети — еще одна важная концепция глубокого обучения, которую вы должны знать. GAN — это генеративные модели, т. е. они могут создавать новые экземпляры данных, которые имеют поразительное сходство с обучающим набором данных. GAN могут создавать изображения человеческих лиц, которых даже не существует в реальном мире!

5. Введение в глубокое обучение с помощью Keras

Хотя двумя ведущими платформами Python для глубокого обучения являются Theano и TensorFlow, новичку может быть сложно использовать их непосредственно для создания моделей глубокого обучения. Здесь входит Керас. Keras — это минималистская библиотека Python, специально разработанная для глубокого обучения. Его новинка заключается в том, что он может беспрепятственно работать поверх Theano или TensorFlow, создавая чистую и доступную среду для разработки моделей. Обязательно поработайте с Керасом.

6. Тонкая настройка нейронных сетей

После того, как вы поняли основы построения моделей и попрактиковались в этом, пришло время научиться тонко настраивать и совершенствовать свои модели нейронных сетей. Обычно модели не дают наилучших результатов в самой первой итерации. Таким образом, вы должны научиться улучшать и улучшать свои модели, чтобы получить наилучшие возможные результаты.

Для этого вы должны уметь обрабатывать и предварительно обрабатывать данные изображений, понимать настройку гиперпараметров и передавать знания для повышения производительности вашей модели глубокого обучения.

7. Отладка моделей глубокого обучения

Это важная часть построения модели. Если входные данные ненадежны и неактуальны, ни один инструмент/платформа/фреймворк машинного обучения не сможет работать идеально, независимо от того, насколько хорош ваш алгоритм. Таким образом, важно знать, как отлаживать модель DL, проверяя входные данные, тестируя их и обеспечивая правильное разделение данных на обучающий и тестовый наборы.

8. Модели последовательности

Последовательности — это структуры данных, в которых каждый пример можно рассматривать как серию точек данных. Модели последовательностей включают методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), долговременная кратковременная память (LSTM) и Gated Recurrent Unit (GRU).

9. Глубокое обучение для НЛП

Глубокое обучение произвело революцию в НЛП. Благодаря достижениям в области глубокого обучения нейронные модели теперь могут давать превосходные результаты с большей точностью. Если вас интересует НЛП, вам следует узнать, как можно использовать различные концепции и методы глубокого обучения для выполнения и совершенствования задач НЛП.

Карьерный рост в сфере глубокого обучения

Теперь, когда вы знаете, чему вы должны научиться, чтобы начать карьеру в области глубокого обучения, вот четыре основных направления карьеры в области глубокого обучения, которые вы можете рассмотреть:

1. Инженер по глубокому обучению

Инженеры глубокого обучения являются экспертами в области платформ глубокого обучения. Их основная обязанность заключается в разработке передовых нейронных моделей, которые могут имитировать функции мозга. Кроме того, они должны проводить тесты и эксперименты ML и реализовывать соответствующие алгоритмы ML для оптимального функционирования нейронных сетей. Инженеры глубокого обучения должны иметь опыт работы с передовыми методами разработки программного обеспечения, включая модульное тестирование, непрерывную интеграцию и контроль версий.

2. Ученый по глубокому обучению

Специалисты по глубокому обучению — это, по сути, исследователи в этой области, которым поручено постоянно выявлять и находить способы оптимизации производительности моделей ML/DL. Подобно инженеру глубокого обучения, ученые глубокого обучения должны проектировать, разрабатывать, настраивать и оптимизировать глубокие нейронные сети для выполнения различных задач, таких как обнаружение, классификация и т. д.

3. Ученый НЛП

Специалисты НЛП проектируют и разрабатывают интуитивно понятные модели и приложения глубокого обучения, которые могут как изучать образцы речи естественных человеческих языков, так и переводить слова, произнесенные на одном языке, на другие языки. Их основной целью является создание систем, которые могут понимать человеческие языки так же, как человек.

4. Инженер по обработке изображений

Инженеры по обработке изображений — это специалисты по машинному обучению, которые разрабатывают и тестируют алгоритмы обработки изображений и классификации данных. Они анализируют данные и разрабатывают методы, используя методы машинного обучения для выделения и классификации признаков. Визуализация результатов и передача результатов — один из наиболее важных аспектов работы инженера по обработке изображений. Следовательно, они должны знать, как создавать визуальные интерпретации данных, писать подробные отчеты и создавать презентации.

Заключение

Поскольку технология глубокого обучения развивается, и со временем, по мере дальнейшего развития технологии глубокого обучения, появится больше таких захватывающих карьерных путей в области глубокого обучения.

Если вам интересно узнать больше о глубоком обучении и искусственном интеллекте, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 450 часов тщательного обучения.