深度學習職業道路：前 4 名迷人的工作角色
已發表: 2019-12-12儘管處於起步階段，深度學習 (DL) 正在快速發展，成為與人工智能和機器學習並駕齊驅的主流技術之一。 由於深度學習的快速發展，在實際應用中實施該技術已成為可能。
如今，深度學習技術正被用於自然語言處理、語音到文本處理、語音/音頻識別、對象檢測、圖像識別，甚至用於掌握 Dota 等視頻遊戲。
深度學習在行業中的融入和採用催生了許多有前途的深度學習職業道路。 越來越多的有志者被這個新興領域所吸引，希望在深度學習中建立穩定的職業生涯。
在這篇文章中，我們將闡明一些最有前途的深度學習職業道路。 但是，我們將從零開始，首先討論建立深度學習職業的先決條件。
目錄
深度學習先決條件
任何有志於在深度學習領域找到工作的人都必須首先掌握深度學習的核心概念。
1. 數學與統計
由於數學是深度學習的基礎，因此在數學和統計學（包括微積分、線性代數和概率等）方面打下堅實的基礎至關重要。 除非您熟悉線性代數和微積分的核心概念，否則您無法掌握深度學習。 因此，請確保精通矩陣、向量和導數。
2.機器學習
下一步是學習機器學習的基礎知識，包括分類、線性回歸、邏輯回歸、連續和離散分佈、概率估計和正則化方法等概念。
3. 學習 CNN 的基礎知識
卷積神經網絡 (CNN) 是深度學習在實際用例中最常見的應用之一。 每個深度學習專業人士都應該了解 CNN 的本質。
4. 使用 GAN 得心應手
GAN 或生成對抗網絡是您必須了解的另一個重要的深度學習概念。 GAN 是生成模型，因為它們可以創建與訓練數據集驚人相似的新數據實例。 GAN 可以創建在現實世界中甚至不存在的人臉圖像！
5. Keras 深度學習簡介
雖然深度學習的前兩個 Python 平台是 Theano 和 TensorFlow，但對於初學者來說，直接使用它們來構建深度學習模型可能具有挑戰性。 這就是 Keras 進入的地方。 Keras 是專為深度學習設計的極簡 Python 庫。 它的新穎之處在於它可以通過為模型開發創建一個乾淨且可訪問的環境，在 Theano 或 TensorFlow 之上無縫運行。 確保使用 Keras 得心應手。
6.微調神經網絡
一旦您了解了模型構建的基礎知識並進行了實踐，就該學習如何微調和完善您的神經網絡模型了。 通常，模型不會在第一次迭代本身中提供最佳結果。 因此，您必須學習如何改進和增強模型以獲得最佳結果。
為此，您必須精通處理和預處理圖像數據，了解超參數調整和遷移學習，以提高深度學習模型的性能。
7. 調試深度學習模型
這是模型構建的關鍵部分。 如果輸入數據不可靠且不相關，那麼無論您的算法有多好，任何機器學習工具/平台/框架都無法完美運行。 因此，了解如何通過驗證輸入數據、對其進行測試並確保將數據正確拆分為訓練集和測試集來調試 DL 模型至關重要。
8. 序列模型
序列是數據結構，其中每個示例都可以被視為一系列數據點。 序列模型包括深度學習技術，如循環神經網絡 (RNN)、長短期記憶 (LSTM) 和門控循環單元 (GRU)。
9. NLP 的深度學習
深度學習徹底改變了 NLP。 由於深度學習的進步，基於神經的模型現在可以以更高的準確性提供卓越的結果。 如果您對 NLP 感興趣，您應該了解如何使用各種深度學習概念和技術來執行和完善 NLP 任務。
深度學習職業道路
既然您知道要開始深度學習職業生涯必須學習什麼，以下是您可以考慮的四大深度學習職業道路：
1. 深度學習工程師
深度學習工程師是深度學習平台的專家。 他們的主要職責是開發可以模仿大腦功能的先進神經模型。 此外，他們必須運行 ML 測試和實驗，並實施適當的 ML 算法以實現神經網絡的最佳功能。 深度學習工程師必須具有軟件工程最佳實踐的經驗，包括單元測試、持續集成和源代碼控制。
2. 深度學習科學家
深度學習科學家本質上是該領域的研究人員，他們的任務是不斷識別和尋找優化 ML/DL 模型性能的方法。 就像深度學習工程師一樣，深度學習科學家必須設計、開發、配置和優化深度神經網絡，以執行檢測、分類等各種任務。
3. NLP 科學家
NLP 科學家設計和開發直觀的 DL 模型和應用程序，既可以學習自然人類語言的語音模式，也可以將用一種語言說出的單詞翻譯成其他語言。 他們的主要重點是創建可以像人類一樣理解人類語言的系統。
4. 圖像處理工程師
圖像處理工程師是開發和測試圖像處理和數據分類算法的深度學習專家。 他們通過使用 ML 技術進行特徵提取和分類來分析數據並開發方法。 將結果可視化並傳達結果是圖像處理工程師工作中最重要的方面之一。 因此，他們必須知道如何創建數據的可視化解釋、編寫詳細的報告和創建演示文稿。
結論
由於深度學習技術正在興起，隨著時間的推移，隨著深度學習技術的進一步發展，將會出現更多這樣令人興奮的深度學習職業道路。
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