Carreras en Aprendizaje Profundo - Introducción
El Aprendizaje profundo, llamado aprendizaje organizado neuronal o aprendizaje nivelado diverso, es una parte de un grupo más extenso de técnicas de aprendizaje automático en vista de la recuperación de información de aprendizaje, en lugar de realizar cálculos particulares. El aprendizaje puede ser dirigido, semi-administrado o sin supervisión. Careers in Deep Learnings ofrece a las organizaciones otra disposición de sistemas para ocuparse de cuestiones explicativas complejas e impulsar desarrollos rápidos en la falsificación de la conciencia. Al alentar un cálculo de aprendizaje profundo con grandes volúmenes de información, los modelos pueden prepararse para realizar tareas complejas como el discurso y el examen de imágenes. Los modelos de Deep Learning se identifican aproximadamente con la preparación de datos y los diseños de correspondencia en un sistema sensorial orgánico, por ejemplo, la codificación neural que se esfuerza por caracterizar una conexión entre diferentes datos y reacciones neuronales relacionadas en el cerebro.
Las estructuras de Deep Learning, por ejemplo, los sistemas neuronales profundos, los sistemas de convicción profunda y los sistemas neuronales intermitentes se han conectado a campos que incluyen visión de PC, reconocimiento de discurso, manejo regular de dialecto, reconocimiento de sonido, tamizado comunitario informal, interpretación de máquinas, bioinformática y diseño de medicamentos, donde Han creado es prácticamente idéntico y, a veces, superior a los expertos humanos. Careers in Deep Learning es otra región de la investigación de Machine Learning, que se ha presentado con el objetivo de acercar el Machine Learning a uno de sus objetivos únicos: la inteligencia artificial. Se espera que este sitio tenga una variedad de activos e indicadores para datos sobre Carreras en Aprendizaje Profundo.
Educación para el aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo Habilidades educativas para los estudiantes que quieren hacer una carrera en Aprendizaje profundo.
Red neuronal de aprendizaje profundo
- Redes convolucionales
- RNN
- LSTM
- Adán
- Abandonar
- Norma de lote
- Xavier / He inicialización
Métodos probabilísticos
- Distribuciones continuas y discretas
- Máxima verosimilitud
- Funciones de costo
- Hipótesis y datos de entrenamiento de tareas
- Costo basado en la probabilidad máxima
- Entropía cruzada
- Redes de retroalimentación de costos de MSE
- MLP, unidades sigmoideas
- inspiración de neurociencia
- Descenso de gradiente
- Regla de cadena recursiva
- Compensación de sesgo-varianza
- Regularización
Práctico
- regresión lineal
- softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Trayectoria profesional en aprendizaje profundo
Deep Learning es un destacado entre los dialectos de redes neuronales más conocidos utilizados hoy en día como resultado de su estructura de imagen directa, y por ser un dialecto de programación neuronal universalmente útil. Ves Carreras en aprendizajes profundos utilizados como parte de numerosos territorios.
Los nuevos ingenieros de aprendizaje profundo tienen numerosas opciones con respecto a la programación neuronal. Sea como fuere, las carreras en Aprendizaje profundo por sí solas no son suficientes para la gran mayoría de estas elecciones profesionales, todas requieren habilidades de apoyo. Por ejemplo, en el caso de que necesitaras entrar en el avance probabilístico con estadísticas que no sean aprender un sistema de red neuronal. Habilidades como redes convolucionales, RNN, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He inicialización.
Un estudiante que está muy interesado en esta profesión tiene mucho conocimiento práctico sobre estas habilidades de regresión lineal, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Cada una de las especializaciones de aprendizaje profundo mencionadas anteriormente (IA, avance neuronal, ciencias de datos, etc.) requieren aptitudes distintivas. Los clientes de Software Engineer obtienen activos de información para realizar obligaciones laborales en espacios de aplicaciones particulares. Los analistas basados en datos tanto en el mundo académico como en la industria dan el gran caso de un cliente ingeniero de análisis neuronal, sin embargo, esta reunión está ampliando su alcance. Por ejemplo, los expertos terapéuticos (p. Ej., Médicos e instructores hereditarios) utilizan los activos de Ingeniero de datos en entornos medicinales para motivar el análisis, el tratamiento y el asesoramiento de los pacientes.
Ingeniero de datos: los investigadores son académicos que utilizan técnicas computacionales y artificiales teniendo en cuenta el objetivo final de impulsar la comprensión lógica de los marcos de vida. Data Engineer crea las nuevas estrategias computacionales requeridas por los clientes e investigadores de Data Engineer. De esta manera, el diseño de un ingeniero de datos debe tener cualidades en ciencias computacionales y naturales y debe tener una competencia general en ciencias biomédicas. El patrocinador singular de muchos laboratorios lógicos, tanto en la división académica como comercial, está contratando a personas preparadas en Deep Learning para ayudar en el examen del laboratorio. Las posiciones son accesibles para diferentes niveles y tipos de preparación. Las personas en estos puestos, en su mayor parte, escapan en un territorio particular de investigación. Oficinas centrales Muchas organizaciones hacen un activo focal para los laboratorios en una fundación. Estos activos son oficinas de call center. Las personas de tales reuniones con frecuencia tienen una combinación de aptitudes y trabajan en varias empresas de investigación con científicos en una amplia gama de laboratorios.
Instructores : Existe un interés por mostrar al ingeniero de datos en una amplia gama de niveles. Algunos doctores El ingeniero de datos de nivel buscará una profesión académica, construirá su propio plan de investigación particular e instruirá a nivel universitario. Además, hay varias fundaciones que tienen una oficina dedicada para instruir al ingeniero de datos a las personas dentro de la organización. Data Science - diseñadores - Otra forma de profesión que respalda a Data Engineer es la mejora de nuevos cálculos y análisis de redes neuronales. Hay organizaciones comprometidas con la construcción y transporte de aparatos neuronales computacionales. Se inscriben diferentes ingenieros de programación de Data Engineer dentro de las oficinas centrales y dentro de los laboratorios de investigación individuales.
Puestos de trabajo
- Ingeniero de software.
- Analista de investigación.
- Analista de datos.
- Científico de datos.
- Ingeniero de datos
- Neuroinformático
- Bioinformático
- Reconocimiento de imagen.
- Desarrollador de software.
- Investigador científico.
- Compañero de investigación.
- Instructor de aprendizaje profundo.
- Científico Aplicado.
- Desarrollador web Full Stack para Deep Learning
- Gerente Principal - Aprendizaje Profundo
- Ingeniero de Procesos de Lenguaje Natural
Oportunidad laboral para el aprendizaje profundo
Oportunidad de trabajo múltiple para profesionales de aprendizaje profundo. Puede encontrar más detalles aquí https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Salario
¿Cuál es el salario promedio de los trabajos relacionados con el "aprendizaje profundo"?
El salario promedio de "aprendizaje profundo" varía de aproximadamente $ 77, 562 por año para Research Scientist a $ 135, 255 por año para Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Seis trabajos de análisis y ciencia de datos están incluidos en los 50 mejores trabajos de Glassdoor en Estados Unidos para 2018. Estos incluyen Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst y Business Intelligence Developer. La lista completa de los 50 trabajos principales se proporciona a continuación con los trabajos de análisis y ciencia de datos resaltados junto con la ingeniería de software, que tiene un récord de 29, 817 empleos abiertos en la actualidad:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Perspectivas de carrera
Se buscan investigadores de información, y los competidores con la combinación correcta de habilidades serán remunerados con una vocación sellada y lucrativa en el futuro. En los términos menos complejos, un investigador de información persigue medidas gigantescas de información no estructurada y organizada para proporcionar conocimientos y ayudar a satisfacer necesidades y objetivos comerciales particulares.
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Esta ha sido una guía de Carreras en Aprendizaje Profundo. Aquí hemos discutido la Introducción, Educación, Carrera en Aprendizaje Profundo, Salario y Perspectivas de Carrera en Aprendizaje Profundo. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:
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