Derin Öğrenme Kariyer Yolu: En Büyüleyici 4 İş Rolü

Başlangıç ​​aşamasında olmasına rağmen, Derin Öğrenme (DL), Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin yanı sıra ana akım teknolojilerden biri olmak için hızla gelişen bir süreçtir. Derin Öğrenmedeki hızlı gelişmeler sayesinde, teknolojiyi gerçek dünya uygulamalarında uygulamak mümkün hale geldi.

Günümüzde Derin Öğrenme teknolojisi, doğal dil işlemede, konuşmayı metne işlemede, konuşma/ses tanımada, nesne algılamada, görüntü tanımada ve hatta Dota gibi video oyunlarında ustalaşmada kullanılıyor.

Derin Öğrenmenin sektöre dahil edilmesi ve benimsenmesi, umut verici birçok Derin Öğrenme kariyer yolunun ortaya çıkmasına neden olmuştur. Derin Öğrenmede istikrarlı bir kariyer inşa etmeyi umarak, bu gelişmekte olan alana giderek daha fazla aday çekilmektedir.

Bu gönderide, en umut verici Derin Öğrenme kariyer yollarından bazılarına ışık tutacağız. Ancak, sıfırdan başlayacağız ve önce Derin Öğrenmede bir kariyer inşa etmenin ön koşulları hakkında konuşacağız.

Derin Öğrenme Ön Koşulları

Derin Öğrenmede bir iş bulmak isteyen herhangi bir aday, önce Derin Öğrenmenin temel kavramlarına hakim olmalıdır.

1. Matematik ve İstatistik

Matematik, Derin Öğrenmenin temelini oluşturduğundan, diğer şeylerin yanı sıra matematik, doğrusal cebir ve olasılık dahil olmak üzere Matematik ve İstatistikte güçlü bir temel oluşturmak çok önemlidir. Lineer cebir ve kalkülüsün temel kavramlarına aşina olmadığınız sürece Derin Öğrenmeyi kavrayamazsınız. Bu nedenle matrisler, vektörler ve türevler konusunda bilgili olduğunuzdan emin olun.

2. Makine Öğrenimi

Bir sonraki adım, sınıflandırma, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, sürekli ve ayrık dağılımlar, olasılık tahmini ve düzenlileştirme yöntemleri gibi kavramlar dahil olmak üzere Makine Öğreniminin temellerini öğrenmektir.

3. CNN'lerin temellerini öğrenmek

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), gerçek dünya kullanım durumlarında Derin Öğrenmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Her Derin Öğrenme uzmanının CNN'lerin temel özelliklerini bilmesi beklenir.

4. GAN'ları kullanma

GAN veya Üretken Düşman Ağları, bilmeniz gereken bir diğer önemli Derin Öğrenme kavramıdır. GAN'lar üretken modellerdir, çünkü eğitim veri kümesine çarpıcı bir benzerlik gösteren yeni veri örnekleri oluşturabilirler. GAN'lar, gerçek dünyada bile olmayan insan yüzlerinin görüntülerini oluşturabilir!

5. Keras ile Derin Öğrenmeye Giriş

Derin Öğrenme için en iyi iki Python platformu Theano ve TensorFlow olsa da, yeni başlayanlar için bunları doğrudan Derin Öğrenme modelleri oluşturmak için kullanmak zor olabilir. Burası Keras'ın girdiği yer. Keras, Derin Öğrenme için özel olarak tasarlanmış minimalist bir Python kütüphanesidir. Yenilik özelliği, model geliştirme için temiz ve erişilebilir bir ortam oluşturarak Theano veya TensorFlow üzerinde sorunsuz bir şekilde çalışabilmesidir. Keras ile elinizi çabuk tutun.

6. Sinir ağlarında ince ayar

Model oluşturmanın temellerini anladıktan ve aynısını uyguladıktan sonra, sinir ağı modellerinizi nasıl ince ayar yapacağınızı ve mükemmelleştireceğinizi öğrenmenin zamanı geldi. Genellikle modeller, ilk yinelemede en iyi sonuçları vermez. Bu nedenle, mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için modellerinizi nasıl iyileştireceğinizi ve geliştireceğinizi öğrenmelisiniz.

Bunun için, görüntü verilerini işleme ve ön işleme, hiperparametre ayarını anlama ve Derin Öğrenme modelinizin performansını artırmak için öğrenmeyi aktarma konusunda yetkin olmanız gerekir.

7. Derin Öğrenme modellerinde hata ayıklama

Bu, model oluşturmanın çok önemli bir parçasıdır. Giriş verileri güvenilir ve alakalı değilse, algoritmanız ne kadar iyi olursa olsun hiçbir makine öğrenimi aracı/platformu/çerçevesi mükemmel şekilde çalışamaz. Bu nedenle, girdi verilerini doğrulayarak, test ederek ve verilerin bir eğitim seti ve test seti olarak doğru bir şekilde bölünmesini sağlayarak DL modelinizde nasıl hata ayıklayacağınızı bilmek önemlidir.

8. Dizi Modelleri

Diziler, her örneğin bir dizi veri noktası olarak kabul edilebileceği veri yapılarıdır. Dizi modelleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM'ler) ve Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU) gibi Derin Öğrenme tekniklerini içerir.

9. NLP için Derin Öğrenme

Derin Öğrenme, NLP'de devrim yarattı. Derin Öğrenmedeki gelişmeler sayesinde, nöral tabanlı modeller artık daha yüksek doğrulukla üstün sonuçlar verebilir. NLP ilginizi çekiyorsa, NLP görevlerini gerçekleştirmek ve mükemmelleştirmek için çeşitli Derin Öğrenme kavram ve tekniklerinin nasıl kullanılabileceğini öğrenmelisiniz.

Derin Öğrenme Kariyer Yolları

Artık Derin Öğrenmede bir kariyer başlatmak için ne öğrenmeniz gerektiğini bildiğinize göre, göz önünde bulundurabileceğiniz en iyi dört Derin Öğrenme kariyer yolu:

1. Derin Öğrenme Mühendisi

Derin Öğrenme Mühendisleri, Derin Öğrenme platformlarında uzmandır. Birincil sorumlulukları, beyin fonksiyonlarını taklit edebilen gelişmiş nöral modeller geliştirmektir. Ayrıca, sinir ağlarının optimal işleyişi için ML testleri ve deneyleri çalıştırmalı ve uygun ML algoritmalarını uygulamalıdırlar. Derin Öğrenme Mühendisleri, birim testi, sürekli entegrasyon ve kaynak kontrolü dahil olmak üzere yazılım mühendisliğindeki en iyi uygulamalarla ilgili deneyime sahip olmalıdır.

2. Derin Öğrenme Bilimcisi

Derin Öğrenme Bilim İnsanları, temel olarak, ML/DL modellerinin performansını optimize etmenin yollarını sürekli olarak belirleme ve bulma işiyle görevlendirilmiş alandaki araştırmacılardır. Derin Öğrenme Mühendisi gibi, Derin Öğrenme Bilim Adamları da algılama, sınıflandırma vb. gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için derin sinir ağlarını tasarlamak, geliştirmek, yapılandırmak ve optimize etmek zorundadır.

3. NLP Bilim Adamı

NLP Bilim adamları, hem doğal insan dillerinin konuşma kalıplarını öğrenebilen hem de bir dilde konuşulan kelimeleri diğer dillere çevirebilen sezgisel DL modelleri ve uygulamaları tasarlar ve geliştirir. Öncelikli odakları, tıpkı bir insanın yapacağı gibi insan dillerini anlayabilecek sistemler yaratmaktır.

4. Görüntü İşleme Mühendisi

Görüntü İşleme Mühendisleri, görüntü işleme ve veri sınıflandırma algoritmalarını geliştiren ve test eden DL uzmanlarıdır. Özellik çıkarma ve sınıflandırma için ML tekniklerini kullanarak verileri analiz eder ve yöntemler geliştirirler. Bulguları görselleştirmek ve sonuçları iletmek, bir Görüntü İşleme Mühendisinin işinin en önemli yönlerinden biridir. Bu nedenle, verilerin görsel yorumlarını oluşturmayı, ayrıntılı raporlar yazmayı ve sunum oluşturmayı bilmelidirler.

Çözüm

Derin öğrenme teknolojisi ortaya çıktığından ve zamanla Derin Öğrenme teknolojisi ilerledikçe, böyle daha heyecan verici Derin Öğrenme kariyer yolları ortaya çıkacaktır.

Derin öğrenme ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller ve 450 saatten fazla zorlu eğitim için tasarlanmış Makine Öğrenimi ve AI programımızdaki PG Diplomamıza göz atın.