2022'de Hindistan'da Derin Öğrenme Mühendisi Maaşı [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]

Derin Öğrenme (DL), Makine Öğreniminin tek bir şeye odaklanan bir alt dalıdır - deneme ve yanılma yöntemiyle deneyim ve örnekler yoluyla öğrenebilen akıllı makineler tasarlamak ve geliştirmek. İnsan beyninin sinirsel yapısından ilham alan Yapay Sinir Ağları, Derin Öğrenmenin çekirdeğini oluşturur.

İnsan beynindeki nöronların bilgiyi işlemek ve görevleri yerine getirmek için sinyal gönderip alabilmesi gibi, YSA'lar da aynı şekilde çalışır. Sinir ağı, veri işleme için bir katmandan diğerine sinyal gönderen ve alan çok sayıda düğüm içeren birden çok katmandan oluşur.

Derin Öğrenme modelleri, onları eğitmek için verilerle beslenmesine rağmen, sonunda deneyim yoluyla öğrenerek insan benzeri görevleri gerçekleştirebilirler. Bu gelişmiş modelleri çalıştıran derin öğrenme algoritmaları, sınıflandırma görevlerini doğrudan görüntü, metin veya ses girişlerinden gerçekleştirmeyi öğrenir.

Doğru eğitildiklerinde, performansları ve doğrulukları çoğu zaman insanlarınkini aşabilir. Otonom arabalar, çevrimiçi platformlar (Amazon ve Netflix) tarafından kullanılan öneri motorları, sanal asistanlar (Siri, Alexa, Cortana), Sanal Tanıma, Derin Öğrenmenin en büyük uygulamalarından bazılarıdır. Gerçek dünyadaki derin öğrenme uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Derin Öğrenme Mühendisi kimdir?

Derin Öğrenme Mühendisleri, Makine öğrenimi ve Derin Öğrenme konusunda uzmandır. Birincil sorumlulukları, daha büyük hedefi olan Yapay Zekayı ilerletmek için belirli görevleri yerine getirmek için DL platformlarını ve algoritmalarını kullanmaktır.

Derin Öğrenme Mühendisleri, beyin fonksiyonlarını taklit edebilen ve biliş gerektiren görevleri gerçekleştirebilen (ancak insan müdahalesi olmadan veya minimum insan müdahalesi ile) akıllı sistemler geliştirmek için DL modellerini büyük ve karmaşık veri kümeleriyle eğitir. Bu amacı gerçekleştirmek için sinir ağlarının gücünden yararlanırlar.

Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

Derin Öğrenme Mühendisleri, verileri verimli bir şekilde aktarabilen ve ayrıca sinir ağının bölümlerini eldeki göreve göre çalışacak şekilde yönlendirmek için karmaşık programlama kodu yazabilen/uygulayabilen sistemler geliştirir. Derin Öğrenme Mühendisleri tarafından oluşturulan Derin Öğrenme modelleri, doğal dil işleme, görüntü sınıflandırma, görüntü/konuşma tanıma, Yüz tanıma, dolandırıcılık algılama, pazar tahmini, tıbbi görüntü analizi ve çok daha fazlası dahil olmak üzere birçok gerçek dünya uygulamasında kullanılmaktadır.

Derin Öğrenme Mühendisleri, Matematik ve İstatistik de dahil olmak üzere Makine Öğrenimi temellerinde güçlü bir temele sahip olmalı, aynı zamanda veri madenciliği, tahmine dayalı analitik ve keşifsel veri analizi konusunda da bilgili olmalıdır.

Derin Öğrenme Mühendisinin Sorumlulukları

• Bilgisayar Bilimi temelleri - veri yapıları, algoritmalar, hesaplanabilirlik ve karmaşıklık ve bilgisayar mimarisi hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmak.
• Karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek ve gelişmiş algoritmalar tasarlamak için Matematiksel formülleri ve teknikleri kullanmak.
• Makine Öğrenimi ve ML/DL algoritmalarına hakim olmak.
• Mevcut ML/DL kitaplıklarını ve çerçevelerini genişletmek için
• İstatistiksel modelleme prosedürlerine dayalı algoritmalar geliştirmek.
• Üretimde ölçeklenebilir ML/DL çözümleri oluşturmak ve sürdürmek.
• İçgörüleri çıkarmak için büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek.
• ML/DL sistemlerini gerektiği şekilde eğitmek ve yeniden eğitmek.
• Çeşitli ML/DL algoritmalarına ve kitaplıklarına aşina olmak için bunları nasıl ve ne zaman kullanacaklarını bilmeleri gerekir.
• Kodu geliştirme aşamasından üretim aşamasına taşımak için gereken altyapı ve veri boru hatlarını yönetmek.
• Verileri tasarlamak ve geliştirmek ve ardışık düzenleri modellemek için Veri Mühendisleri ile işbirliği yapmak.
• ML/DL uygulamalarının (ML ve DL algoritmaları, kitaplıklar ve çerçeveler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) uçtan uca anlaşıldığını göstermek.
• İş sorunlarını belirlemek ve değerlendirmek, gereksinimleri netleştirmek ve ihtiyaç duyulan çözümün kapsamını belirlemek için proje paydaşlarıyla işbirliği yapmak.
• Bir üründe doğru ML ve DL tekniklerinin uygulanmasında ML Mühendislerine/Veri Mühendislerine destek sağlamak.

Derin Öğrenme Mühendisi olmak için gereken beceriler

Bir Derin Öğrenme Mühendisi aşağıdakilere sahip olmalıdır:

• Karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek için olağanüstü matematiksel ve istatistiksel beceriler.
• Veri yapılarının, veri modellemenin ve yazılım mimarisinin derinlemesine anlaşılması.
• TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano vb. gibi çeşitli ML ve DL çerçeveleri ve kitaplıklarıyla çalışma yeteneği.
• Python, Java ve R'de kesin ve verimli kod yazma yeteneği.
• Mükemmel yazılı ve sözlü iletişim becerileri.
• Mükemmel analitik ve problem çözme becerileri.
• Ayrıntılara dikkat eden yaratıcı bir düşünce yapısı.

Ayrıca okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Nasıl Derin Öğrenme Mühendisi olunur?

Kişi hemen Derin Öğrenme Mühendisi olamayacağından, Derin Öğrenme yolculuğunuza Yazılım Mühendisi, Veri Mühendisi veya Makine Öğrenimi Mühendisi olarak başlayarak temelden başlamanız gerekir. Tüm bu iş rollerinin ortak bir temeli vardır – Matematik, İstatistik, Olasılık ve tabii ki programlama.

Derin Öğrenmede bir kariyer, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme teknikleri dahil olmak üzere Makine Öğrenimi kavramlarında çok bilgili olmanızı gerektirir. ML ve DL'nin teorik kısmında uzmanlaşmanıza yardımcı olacak çok sayıda çevrimiçi öğrenme kaynağı vardır.

Ayrıca, daha önce de belirttiğimiz gibi, model oluşturma için çeşitli ML/DL kitaplıkları ve çerçeveleri hakkında bilgi sahibi olmak çok önemlidir. Ve popüler kitaplıkların ve çerçevelerin çoğu Python tabanlı olduğundan, Python programlama dilinde yetkin olmalısınız.

Bu temel bilgileri doğru bir şekilde öğrendikten sonra, teorik bilginizi pratik deneylerde uygulamaya başlamalısınız. Bunu küçük ML/DL projeleri üstlenerek yapabilirsiniz – Kaggle, eğlenceli ve zorlu projeler bulmak için en iyi platformlardan biridir. Lojistik regresyon, K-ortalama kümeleme, destek vektör makineleri ve bu tür diğer gelişmiş algoritmaları içeren ML modelleri üzerinde çalışmayı deneyin.

Derin Öğrenme, model eğitimi, kodlama iş mantığı, tasarım işlevselliği, birim testi, model optimizasyonu ve çok daha fazlası gibi farklı şeylerin bir karışımıdır. Bu nedenle, Derin Öğrenmede uzmanlaşmadan önce programlama, veri madenciliği, tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi kitaplıkları/çerçeveleri vb. dahil olmak üzere diğer öğeleri öğrenmelisiniz.

Bu nedenle, gördüğünüz gibi, Derin Öğrenme Mühendisi olmanın yolu doğrudan bir yol değildir. Ancak, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin her ikisinin de heyecan verici çalışma alanları olduğu göz önüne alındığında, oraya giden yolculuk oldukça heyecan verici olabilir. Hem ML hem de DL gelişen teknolojilerdir ve bu nedenle, becerilerinizi geliştirmek ve alanlardaki en son gelişmelerle kendinizi güncel tutmak gerçek bir Derin Öğrenme Mühendisinin işaretidir.

Derin Öğrenme Mühendisi Maaşı

Hindistan'daki Derin Öğrenme Mühendisi maaşı, bir adayın eğitim nitelikleri, beceri seti, iş deneyimi ve ayrıca şirketin büyüklüğü ve itibarı, konumu ve sunulan iş rolü gibi çeşitli faktörler tarafından belirlenir. Tipik olarak, Hindistan'daki Makine Öğrenimi iş rollerinin maaşları, piyasa ortalamasının oldukça üzerinde kalmaktadır.

Hindistan'daki Derin Öğrenme Mühendisleri için başlangıç ​​ücreti Rs arasında herhangi bir yerde olabilir. 3 – 15 LPA. Tabii ki, maaş skalasının üst sınırında yer alan kişiler, ileri niteliklere sahiptir veya önceden iş tecrübesine sahiptir veya sektördeki en iyi oyuncular için çalışabilir.

Örneğin, aşağıdaki becerilere sahip kişiler daha yüksek bir yıllık tazminat talep edebilir:

• Python/C++ Programlama Dili
• Doğal Dil İşleme
• Yazılım geliştirme
• Büyük Veri Analitiği
• Görüntü işleme
• Bilgisayar görüşü
• Veri Modelleme
• Derin Öğrenme
• Veri analizi

Yine, eğitim nitelikleri maaş skalasının belirlenmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Örneğin, Bilgisayar Mühendisliği/Yazılım Mühendisliği alanında lisans derecesine sahip mezunlar Rs civarında kazanabilirler. 3.5 – 6 LPA, aynı uzmanlık veya ilgili alanlarda (Elektronik Mühendisliği/Bilgisayar Bilimi/Bilgi Bilimi) yüksek lisans derecesine sahip olanlar Rs hakkında yapabilirler. 5 – 7.3 LPA. Bununla birlikte, MBA mezunları (hem teknik hem de ticari alanlardaki kapsamlı bilgileri nedeniyle) yaklaşık Rs'lik yüksek bir başlangıç ​​maaşı kazanabilirler. 6 – 8.5 LPA veya daha fazlası.

Sekiz yıldan fazla iş tecrübesine sahip orta seviye Derin Öğrenme Mühendisleri, yıllık ortalama Rs maaşı alabilirler. 7 - 12 LPA, 15 yılı aşkın saha tecrübesine sahip üst düzey profesyoneller, Rs arasında değişen maaşları yönetebilir. 25 – 48 LPA ve daha fazlası.

Kaynak: Payscale

Çözüm

En son istatistiklere göre , 2018'de 6,9 ​​milyar ABD doları olan küresel ML pazar büyüklüğünün 2019-2025 yılları arasında %43.8'lik bir CAGR'de büyümesi bekleniyor. ML ve Derin Öğrenme dahil ilgili alanlar. Öyleyse, gerekli becerileri kazanma ve Derin Öğrenme Mühendisi olma zamanı!

Derin öğrenme ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 30'dan fazla vaka çalışması ve ödevi, 25'ten fazla endüstri mentorluğu oturumu, 5'ten fazla pratik el sağlayan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diploma programımıza göz atın. - capstone projeleri, en iyi firmalarla 450 saatten fazla sıkı eğitim ve işe yerleştirme yardımı.