เส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึก: บทบาทงานที่น่าสนใจ 4 อันดับแรก

แม้ว่าในระยะตั้งไข่ Deep Learning (DL) จะเป็นเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นเทคโนโลยีหลักควบคู่ไปกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วใน Deep Learning ทำให้สามารถนำเทคโนโลยีไปใช้ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงได้

ทุกวันนี้ เทคโนโลยี Deep Learning ถูกนำไปใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การประมวลผลเสียงพูดเป็นข้อความ การรู้จำเสียงพูด/เสียง การตรวจจับวัตถุ การจดจำภาพ และแม้แต่ในวิดีโอเกมอย่าง Dota

การรวมและการนำ Deep Learning มาใช้ในอุตสาหกรรมได้ก่อให้เกิดเส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึกที่มีแนวโน้มดีมากมาย ผู้สมัครจำนวนมากขึ้นเริ่มสนใจในสาขาที่กำลังเติบโตนี้ โดยหวังว่าจะสร้างอาชีพที่มั่นคงในการเรียนรู้เชิงลึก

ในโพสต์นี้ เราจะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึกที่มีแนวโน้มมากที่สุด อย่างไรก็ตาม เราจะเริ่มจากศูนย์และพูดถึงข้อกำหนดเบื้องต้นในการสร้างอาชีพในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งก่อน

ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก

ผู้ที่ต้องการหางานใน Deep Learning จะต้องเชี่ยวชาญในแนวคิดหลักของ Deep Learning ก่อน

1. คณิตศาสตร์และสถิติ

เนื่องจากคณิตศาสตร์เป็นรากฐานของ Deep Learning จึงเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างฐานที่แข็งแกร่งในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ รวมถึงแคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น และความน่าจะเป็น และอื่นๆ คุณไม่สามารถเข้าใจ Deep Learning ได้ เว้นแต่คุณจะคุ้นเคยกับแนวคิดหลักของพีชคณิตเชิงเส้นและแคลคูลัส ดังนั้น จงเชี่ยวชาญเรื่องเมทริกซ์ เวกเตอร์ และอนุพันธ์เป็นอย่างดี

2. การเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนต่อไปคือการเรียนรู้พื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงแนวคิดต่างๆ เช่น การจำแนก การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก การแจกแจงแบบต่อเนื่องและไม่ต่อเนื่อง การประมาณความน่าจะเป็น และวิธีการทำให้เป็นมาตรฐาน

3. การเรียนรู้พื้นฐานของ CNNs

Convolutional Neural Networks (CNNs) เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันทั่วไปของ Deep Learning ในกรณีการใช้งานจริง มืออาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึกทุกคนได้รับการคาดหวังให้รู้จักสาระสำคัญของซีเอ็นเอ็น

4. ทำความรู้จักกับ GANs

GAN หรือ Generative Adversarial Networks เป็นอีกหนึ่งแนวคิด Deep Learning ที่สำคัญที่คุณต้องรู้ GAN เป็นโมเดลทั่วไป เนื่องจากสามารถสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายกับชุดข้อมูลการฝึก GAN สามารถสร้างภาพใบหน้ามนุษย์ที่ไม่มีอยู่จริงได้!

5. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกกับ Keras

แม้ว่าแพลตฟอร์ม Python สองอันดับแรกสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกคือ Theano และ TensorFlow อาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับผู้เริ่มต้นที่จะใช้สิ่งเหล่านี้โดยตรงสำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก นี่คือที่ที่ Keras เข้ามา Keras เป็นไลบรารี Python ที่เรียบง่ายซึ่งออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับ Deep Learning คุณลักษณะที่แปลกใหม่คือสามารถทำงานได้อย่างราบรื่นบน Theano หรือ TensorFlow โดยการสร้างสภาพแวดล้อมที่สะอาดและเข้าถึงได้สำหรับการพัฒนาโมเดล อย่าลืมคุ้นเคยกับ Keras

6. ปรับแต่งโครงข่ายประสาทเทียม

เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานของการสร้างแบบจำลองและฝึกฝนในลักษณะเดียวกันแล้ว ก็ถึงเวลาเรียนรู้วิธีปรับแต่งและทำให้โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมของคุณสมบูรณ์แบบ โดยปกติ โมเดลจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการทำซ้ำครั้งแรก ดังนั้น คุณต้องเรียนรู้วิธีปรับปรุงและปรับปรุงแบบจำลองของคุณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

สำหรับสิ่งนี้ คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการจัดการและประมวลผลข้อมูลภาพล่วงหน้า ทำความเข้าใจการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และถ่ายโอนการเรียนรู้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Deep Learning ของคุณ

7. การดีบักโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก

นี่เป็นส่วนสำคัญของการสร้างแบบจำลอง หากข้อมูลที่ป้อนไม่น่าเชื่อถือและมีความเกี่ยวข้อง ไม่มีเครื่องมือ/แพลตฟอร์ม/เฟรมเวิร์กของแมชชีนเลิร์นนิงใดที่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบ ไม่ว่าอัลกอริทึมของคุณจะดีเพียงใด ดังนั้น จำเป็นต้องรู้วิธีดีบักโมเดล DL ของคุณด้วยการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ป้อน ทดสอบ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกแบ่งออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบอย่างถูกต้อง

8. แบบจำลองลำดับ

ลำดับคือโครงสร้างข้อมูลที่แต่ละตัวอย่างถือได้ว่าเป็นชุดของจุดข้อมูล โมเดลลำดับรวมถึงเทคนิค Deep Learning เช่น Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short Term Memory (LSTMs) และ Gated Recurrent Unit (GRU)

9. การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับ NLP

Deep Learning ได้ปฏิวัติ NLP ด้วยความก้าวหน้าในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ทำให้โมเดลที่ใช้ระบบประสาทสามารถให้ผลลัพธ์ที่เหนือกว่าด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น หาก NLP สนใจคุณ คุณควรเรียนรู้ว่าแนวคิดและเทคนิค Deep Learning ต่างๆ สามารถใช้เพื่อดำเนินการและทำงาน NLP ให้สมบูรณ์แบบได้อย่างไร

เส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึก

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าคุณต้องเรียนรู้อะไรเพื่อเริ่มต้นอาชีพใน Deep Learning ต่อไปนี้คือเส้นทางอาชีพ Deep Learning สี่อันดับแรกที่คุณสามารถพิจารณาได้:

1. วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก

วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกเป็นผู้เชี่ยวชาญในแพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึก ความรับผิดชอบหลักของพวกเขาคือการพัฒนาแบบจำลองทางประสาทขั้นสูงที่สามารถเลียนแบบการทำงานของสมองได้ นอกจากนี้ พวกเขายังต้องเรียกใช้การทดสอบและการทดลอง ML และใช้อัลกอริธึม ML ที่เหมาะสมสำหรับการทำงานที่ดีที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียม วิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกต้องมีประสบการณ์กับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ รวมถึงการทดสอบหน่วย การบูรณาการอย่างต่อเนื่อง และการควบคุมแหล่งที่มา

2. นักวิทยาศาสตร์การเรียนรู้เชิงลึก

นักวิทยาศาสตร์เชิงลึกเป็นนักวิจัยในโดเมนที่ได้รับมอบหมายให้ระบุและค้นหาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแบบจำลอง ML/DL อย่างต่อเนื่อง เหมือนกับ Deep Learning Engineer ที่ Deep Learning Scientists ต้องออกแบบ พัฒนา กำหนดค่า และปรับเครือข่าย Deep Neural ให้เหมาะสมสำหรับการทำงานต่างๆ เช่น การตรวจจับ การจำแนกประเภท เป็นต้น

3. นักวิทยาศาสตร์ NLP

นักวิทยาศาสตร์ของ NLP ออกแบบและพัฒนาโมเดล DL และแอพพลิเคชั่นที่ใช้งานง่าย ซึ่งสามารถเรียนรู้รูปแบบการพูดของภาษามนุษย์ตามธรรมชาติ และยังแปลคำที่พูดในภาษาหนึ่งเป็นภาษาอื่นได้อีกด้วย จุดเน้นหลักของพวกเขาคือการสร้างระบบที่สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้เหมือนกับที่มนุษย์เข้าใจ

4. วิศวกรประมวลผลภาพ

วิศวกรประมวลผลภาพเป็นผู้เชี่ยวชาญ DL ที่พัฒนาและทดสอบการประมวลผลภาพและอัลกอริธึมการจัดประเภทข้อมูล พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาวิธีการโดยใช้เทคนิค ML สำหรับการดึงข้อมูลและการจัดประเภทคุณลักษณะ การแสดงภาพสิ่งที่ค้นพบและสื่อสารผลลัพธ์เป็นหนึ่งในแง่มุมที่สำคัญที่สุดในงานของวิศวกรประมวลผลรูปภาพ ดังนั้น พวกเขาจึงต้องรู้วิธีสร้างการตีความข้อมูลด้วยภาพ เขียนรายงานโดยละเอียด และสร้างงานนำเสนอ

บทสรุป

เนื่องจากเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเกิดขึ้น และเมื่อเวลาผ่านไปในขณะที่เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกก้าวหน้าต่อไป เส้นทางอาชีพการเรียนรู้เชิงลึกที่น่าตื่นเต้นมากขึ้นก็จะปรากฏขึ้น

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ โปรดดูโปรแกรม PG Diploma in Machine Learning และ AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง