深度学习职业道路：前 4 名迷人的工作角色
已发表: 2019-12-12尽管处于起步阶段，但深度学习 (DL) 正在快速发展，成为与人工智能和机器学习并驾齐驱的主流技术之一。 由于深度学习的快速发展，在实际应用中实施该技术已成为可能。
如今，深度学习技术正被用于自然语言处理、语音到文本处理、语音/音频识别、对象检测、图像识别，甚至用于掌握 Dota 等视频游戏。
深度学习在行业中的融入和采用催生了许多有前途的深度学习职业道路。 越来越多的有志者被这个新兴领域所吸引，希望在深度学习中建立稳定的职业生涯。
在这篇文章中，我们将阐明一些最有前途的深度学习职业道路。 但是，我们将从零开始，首先讨论建立深度学习职业的先决条件。
目录
深度学习先决条件
任何有志于在深度学习领域找到工作的人都必须首先掌握深度学习的核心概念。
1. 数学与统计
由于数学构成了深度学习的基础，因此建立强大的数学和统计学基础至关重要，包括微积分、线性代数和概率等。 除非您熟悉线性代数和微积分的核心概念，否则您无法掌握深度学习。 因此，请确保精通矩阵、向量和导数。
2.机器学习
下一步是学习机器学习的基础知识，包括分类、线性回归、逻辑回归、连续和离散分布、概率估计和正则化方法等概念。
3. 学习 CNN 的基础知识
卷积神经网络 (CNN) 是深度学习在实际用例中最常见的应用之一。 每个深度学习专业人士都应该了解 CNN 的本质。
4. 使用 GAN 得心应手
GAN 或生成对抗网络是您必须了解的另一个重要的深度学习概念。 GAN 是生成模型，因为它们可以创建与训练数据集惊人相似的新数据实例。 GAN 可以创建在现实世界中甚至不存在的人脸图像！
5. Keras 深度学习简介
虽然深度学习的前两个 Python 平台是 Theano 和 TensorFlow，但对于初学者来说，直接使用它们来构建深度学习模型可能具有挑战性。 这就是 Keras 进入的地方。 Keras 是专为深度学习设计的极简 Python 库。 它的新颖之处在于它可以通过为模型开发创建一个干净且可访问的环境，在 Theano 或 TensorFlow 之上无缝运行。 确保使用 Keras 得心应手。
6.微调神经网络
一旦您了解了模型构建的基础知识并进行了实践，就该学习如何微调和完善您的神经网络模型了。 通常，模型不会在第一次迭代本身中提供最佳结果。 因此，您必须学习如何改进和增强模型以获得最佳结果。
为此，您必须精通处理和预处理图像数据，了解超参数调整和迁移学习，以提高深度学习模型的性能。
7. 调试深度学习模型
这是模型构建的关键部分。 如果输入数据不可靠且不相关，那么无论您的算法有多好，任何机器学习工具/平台/框架都无法完美运行。 因此，了解如何通过验证输入数据、对其进行测试并确保将数据正确拆分为训练集和测试集来调试 DL 模型至关重要。
8. 序列模型
序列是数据结构，其中每个示例都可以被视为一系列数据点。 序列模型包括深度学习技术，如循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU)。
9. NLP 的深度学习
深度学习彻底改变了 NLP。 由于深度学习的进步，基于神经的模型现在可以以更高的准确性提供卓越的结果。 如果您对 NLP 感兴趣，您应该了解如何使用各种深度学习概念和技术来执行和完善 NLP 任务。
深度学习职业道路
既然您知道要开始深度学习职业生涯必须学习什么，以下是您可以考虑的四大深度学习职业道路：
1. 深度学习工程师
深度学习工程师是深度学习平台的专家。 他们的主要职责是开发可以模仿大脑功能的先进神经模型。 此外，他们必须运行 ML 测试和实验，并实施适当的 ML 算法以实现神经网络的最佳功能。 深度学习工程师必须具有软件工程最佳实践的经验，包括单元测试、持续集成和源代码控制。
2. 深度学习科学家
深度学习科学家本质上是该领域的研究人员，他们的任务是不断识别和寻找优化 ML/DL 模型性能的方法。 就像深度学习工程师一样，深度学习科学家必须设计、开发、配置和优化深度神经网络，以执行检测、分类等各种任务。
3. NLP 科学家
NLP 科学家设计和开发直观的 DL 模型和应用程序，既可以学习自然人类语言的语音模式，也可以将用一种语言说出的单词翻译成其他语言。 他们的主要重点是创建可以像人类一样理解人类语言的系统。
4. 图像处理工程师
图像处理工程师是开发和测试图像处理和数据分类算法的深度学习专家。 他们通过使用 ML 技术进行特征提取和分类来分析数据并开发方法。 将结果可视化并传达结果是图像处理工程师工作中最重要的方面之一。 因此，他们必须知道如何创建数据的可视化解释、编写详细的报告和创建演示文稿。
结论
由于深度学习技术正在兴起，随着时间的推移，随着深度学习技术的进一步发展，将会出现更多这样令人兴奋的深度学习职业道路。
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