Karjäär süvaõppes - sissejuhatus
Süvaõpe, mida nimetatakse neuraalseks organiseeritud õppeks või mitmesuguseks tasapinnaliseks õppimiseks, on tükk laiemast masinõppe tehnikast, mis on mõeldud pigem teabe hankimiseks kui konkreetsete arvutuste tegemiseks. Õppimine võib olla suunatud, osaliselt juhitud või juhendamata. Karjäär süvaõppes pakub organisatsioonidele veel ühte süsteemikorraldust, et hoolitseda keerukate selgitavate probleemide eest ja juhtida võltsitud teadvuse kiireid arenguid. Ergutades sügava õppe arvutamist tohutu hulga teabega, saab mudeleid ette valmistada keerukate ülesannete täitmiseks, näiteks diskursuse ja pildi uurimiseks. Süvaõppe mudelid on enam-vähem samastatud andmete ettevalmistamise ja kirjavahetuse kujundusega orgaanilises sensoorses süsteemis, näiteks närvikodeeringuga, mis püüab iseloomustada seost erinevate andmete ja aju seotud neuronaalsete reaktsioonide vahel.
Süvaõppe struktuurid, näiteks sügavad närvisüsteemid, sügavad veenmissüsteemid ja vahelduvad närvisüsteemid, on ühendatud väljadega, sealhulgas arvutinägemine, diskursuse kinnitamine, korrapärane murrete käsitlemine, helituvastus, mitteametlik kogukonna sõelumine, masintõlgendus, bioinformaatika ja ravimite kujundamine, kus nende loodud on praktiliselt identne inimekspertidega ja kohati neist parem. Karjäär süvaõppes on veel üks masinõppe uuringute piirkond, mille eesmärk on juhtida masinõpe lähemale ühele selle ainulaadsetest eesmärkidest: tehisintellekt. Sellel saidil on eeldatavasti varade sortiment ja näpunäited sügavat õppimist käsitleva karjääri kohta.
Haridus süvaõppeoskuste saavutamiseks
Sügav õppimine Hariduslikud oskused õpilastele, kes soovivad teha karjääri sügavate õpingute alal.
Süvaõppe närvivõrk
- Konvolutsioonilised võrgud
- RNN-id
- LSTM
- Aadam
- Välja kukkuma
- Partii norm
- Xavier / Ta initsialiseerib
Tõenäosuslikud meetodid
- Pidevad ja diskreetsed jaotused
- Maksimaalne tõenäosus
- Kulufunktsioonid
- Hüpoteeside ja ülesannete koolitusandmed
- Maksimaalne tõenäosusel põhinev kulu
- Rist-entroopia
- MSE kulude edastamise võrgud
- MLP, sigmoidsed ühikud
- neuroteaduse inspiratsioon
- Gradiendi laskumine
- Rekursiivne ahelareegel
- Bias-dispersiooni kompromiss
- Seadustamine
Praktiline
- lineaarne regressioon
- softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Karjääritee sügavas õppes
Sügav õppimine on silmapaistvus kõige tuntumate närvivõrkude murrete hulgas, mida tänapäeval kasutatakse selle sirgjoonelise pildistruktuuri tõttu ja sel põhjusel, et see on universaalselt kasulik närviprogrammide murre. Näete, et karjäär süvaõppes on osa mitmest territooriumist.
Uutel süvaõppeinseneridel on närviprogrammeerimise osas arvukalt võimalusi. Olgu kuidas on, ainult karjäär süvaõppes ei ole valdava enamuse nende kutsealade valikul piisav, kõik vajavad toetavaid võimeid. Näiteks juhul, kui teil oli vaja hakata statistikaga tõenäolisemalt edasi liikuma, peale närvivõrgusüsteemi õppimise. Oskused nagu konvolutsioonivõrgud, RNN-id, LSTM, Adam, väljalangemine, Batch Norm, Xavier / He initsialiseerimine.
Üliõpilane, kes on sellest erialast väga huvitatud, omavad palju praktilisi teadmisi selle oskuse kohta lineaarne regressioon, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Kõik ülalnimetatud süvaõppe spetsialiseerumised (AI, närvisüsteemi edasiarendamine, andmeteadused ja nii edasi) nõuavad kõiki eristatavaid võimeid. Tarkvarainseneri kliendid saavad teabevara töökohustuste täitmiseks teatud rakendusruumides. Andmepõhised analüütikud nii teaduslikus maailmas kui ka tööstuses annavad suurepärase näite neuraalse analüüsi inseneri kliendi jaoks, kuid selle kogumise ulatus laieneb. Näiteks kasutavad terapeutilised eksperdid (nt arstid ja pärilikud juhendajad) Data Engineeri vara meditsiinilises keskkonnas patsientide analüüsi, ravi ja patsientide nõustamise ajenditeks.
Andmeinsener: Teadlased on teadlased, kes kasutavad arvutuslikke ja kunstlikke tehnikaid, pidades silmas lõppeesmärki elavate raamistike loogilise mõistmise edasiandmiseks. Data Engineer loob uudseid arvutusstrateegiaid, mida nõuavad Data Engineeri kliendid ja teadlased. Sel viisil peavad andmeinseneride disainilahendusel olema omadused arvutus- ja loodusteadustes ning biomeditsiiniteaduste üldpädevus. Ainsuse patroon, paljud loogilised laboratooriumid, nii õppe- kui ka äridivisjonis, on tellijaks Deep Learning'is ettevalmistatud isikud, kes abistavad labori uurimist. Positsioonidele pääseb erineval tasemel ja erinevat tüüpi ettevalmistuste jaoks. Nendel ametikohtadel olevad isikud kihutavad enamasti teadusuuringute konkreetsel territooriumil. Keskuse kontorid pakuvad paljudele organisatsioonidele sihtasutuse laboratooriumite jaoks põhivahendit. Need varad on kõnekeskuse kontorid. Selliste koosviibimiste üksikisikutel on sageli segu võimetest ja töötatakse mitmesuguste laborite teadlastega mitmesuguste teadusuuringute jaoks.
Juhendajad : Andmeinseneri kuvamine erinevatel tasemetel on huvi. Mõni doktorikraad taseme andmeinsener otsib teadlase ametit, koostab ise oma konkreetse uurimisplaani ja juhendab kolledži tasemel. Veelgi enam, on mitmeid sihtasutusi, kellel on spetsiaalne kontor Data Engineeri juhendamiseks organisatsiooni sisestele isikutele. Data Science - disainerid - Teine andmeinseneri toetav elukutse viis on uute arvutuste ja närvivõrkude analüüsi täiustamine. On organisatsioone, kes on pühendunud arvutuslike närviaparatuuride ehitamisele ja edastamisele. Erinevad Data Engineeri programmeerimisinsenerid on värvatud nii keskuse kontoritesse kui ka üksikutesse laboritesse.
Tööpositsioonid
- Tarkvarainsener.
- Uurimisanalüütik.
- Andmete analüütik.
- Andmeteadlane.
- Andmeinsener
- Neuroinformaatik
- Bioinformaatik
- Kujutise äratundmine.
- Tarkvara arendaja.
- Teadur.
- Teadur.
- Süvaõppe juhendaja.
- Rakendusteadlane.
- Full Stacki veebiarendaja sügavaks õppimiseks
- Juhtjuht - sügav õppimine
- Looduskeeleprotsesside insener
Karjäärivõimalus sügavaks õppimiseks
Mitu töövõimalust süvaõppe professionaalile. Täpsema teabe leiate siit https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Palk
Kui suur on keskmine süvaõppega seotud töökohtade palk?
Keskmine süvaõppe palk ulatub teadlase umbes 77 562 dollarilt aastas kuni 135 255 dollarini aastas masinõppimise inseneri kohta.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Kuus analüütika- ja andmeteadusteavet on kaasatud Glassdoori 50 parimatesse töökohtadesse Ameerikas 2018. aastaks. Nende hulka kuulub andmeteadlane, analüüsihaldur, andmebaaside administraator, andmeinsener, andmeanalüütik ja äriintellekti arendaja. 50 parima töökoha täielik loetelu on toodud allpool koos analüüsi- ja infoteaduste töökohtade esiletõstmisega koos tarkvaratehnikaga, millel on täna rekordiliselt 29 817 avatud töökohta:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karjäärivaade
Infoteadlasi otsitakse ja konkurentide jaoks, kellel on õige võimete segu, makstakse tuleviku jaoks suletud ja tulus kutse. Kõige lihtsamalt öeldes jälitab teabeuurija struktureerimata ja organiseeritud teabe hiiglaslike meetmete abil tagant, et anda teadmisi ja aidata täita ettevõtte konkreetseid vajadusi ja eesmärke.
Soovitatav artikkel
See on olnud teemaks karjääris süvaõppes. Siin oleme arutanud sissejuhatust, haridust, karjääriteed sügavuti õppimisel, palka ja karjäärivõimalusi sügavuti õppimisel. võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmist artiklit -
- Kasulik karjäärinõustamine üliõpilastele
- Karjäär masinõppes
- Karjääri olulisemad punktid SQL-is
- Parim teave karjääride kohta andmete visualiseerimisel
- TensorFlow vs Caffe: võrdlused