Карьера в глубоких знаниях - Карьерный путь и образование - Зарплата - работы

Карьера в глубоких знаниях - Введение

Глубокое обучение, называемое нейронно-организованным обучением или различным уровневым обучением, является частью более обширной группы методов машинного обучения с целью извлечения учебной информации, а не выполнения определенных вычислений. Обучение может быть направленным, полууправляемым или без присмотра. «Карьера в глубоком обучении» предлагает организациям еще одну систему систем для решения сложных объяснительных вопросов и быстрого развития контрафактного сознания. Поощряя глубокие расчеты обучения с огромными объемами информации, можно подготовить модели для выполнения сложных задач, таких как дискурс и проверка изображений. Модели Deep Learning приблизительно идентифицируются с проектами подготовки данных и соответствия в органической сенсорной системе, например, нейронном кодировании, которое стремится характеризовать связь между различными данными и связанными нейронными реакциями в мозге.

Структуры Deep Learning, например, глубокие нейронные системы, системы глубоких убеждений и прерывистые нейронные системы, были связаны с такими областями, как зрение ПК, распознавание речи, регулярное обращение к диалектам, подтверждение звука, неформальное просеивание в сообществе, машинная интерпретация, биоинформатика и дизайн лекарственных средств, где они созданы практически идентичны и иногда превосходят человеческих экспертов. Careers in Deep Learning - еще одна область исследований в области машинного обучения, цель которой - приблизить машинное обучение к одной из его уникальных целей: искусственному интеллекту. Ожидается, что на этом сайте будет размещен ассортимент ресурсов и указатели на данные о карьере в глубоком обучении.

Обучение навыкам глубокого обучения

Deep Learning Образовательные навыки для студентов, которые хотят сделать карьеру в Deep Learning.

Нейронная сеть глубокого обучения

• Сверточные сети
• RNNs
• LSTM
• Адам
• Выбывать
• Пакетная норма
• Xavier / He инициализация

Вероятностные методы

• Непрерывные и дискретные распределения
• Максимальная вероятность
• Функции стоимости
• Гипотезы и задачи обучения данных
• Максимальная стоимость на основе вероятности
• Кросс-энтропия
• MSE сети прямой связи
• MLP, сигмовидные единицы
• неврология вдохновение
• Градиентный спуск
• Правило рекурсивной цепочки
• Смещение дисперсии смещения
• регуляризация

практический

• линейная регрессия
• SoftMax
• TANH
• РЕЛУ
• Tensorflow

Карьерный путь в глубоком обучении

Глубокое обучение является выдающимся среди самых известных диалектов нейронной сети, используемых сегодня в результате его простой структуры изображения, и на том основании, что это универсально полезный диалект нейронного программирования. Вы видите Карьеры в Глубоком обучении, используемом как часть многочисленных территорий.

Новые инженеры по глубокому обучению имеют множество вариантов, касающихся нейронного программирования. Как бы то ни было, одних только «Карьер в глубоком обучении» недостаточно для подавляющего большинства этих профессий, все они требуют поддерживающих способностей. Например, в случае, если вам нужно было перейти к вероятностному продвижению со статистикой, отличной от изучения нейросетевой системы. Навыки, такие как сверточные сети, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He инициализация.

Студент, который очень интересуется этой профессией, у него много практических знаний по этим навыкам линейная регрессия, softmax, tanh, RELU, Tensorflow

Каждая из ранее упомянутых специализаций по глубокому обучению (AI, нейронный прогресс, науки о данных и т. Д.) Требует отличительных способностей. Клиенты Software Engineer получают информационные ресурсы для выполнения рабочих обязанностей в определенных областях приложения. Аналитики, основанные на данных, как в научном мире, так и в промышленности, представляют собой прекрасный пример клиента-инженера по нейронному анализу, однако этот сбор расширяется. Например, терапевтические эксперты (например, врачи и потомственные инструкторы) используют активы Data Engineer в медицинских учреждениях для мотивации анализа, лечения и консультирования пациентов.

Инженер данных. Исследователи - это ученые, которые используют вычислительные и искусственные методы, имея в виду конечную цель продвижения логического понимания живых структур. Data Engineer разрабатывает новые вычислительные стратегии, необходимые клиентам и исследователям Data Engineer. Таким образом, проект Data Engineer должен обладать качествами в вычислительных и естественных науках и иметь общую компетенцию в области биомедицинских наук. Единственный покровитель многих логических лабораторий, как в схоластическом, так и в бизнес-подразделении, заключает контракты с людьми, подготовленными в Deep Learning, чтобы помочь в экзамене лаборатории. Позиции доступны для разных уровней и видов подготовки. Лица, занимающие эти должности, по большей части отказываются от конкретной исследовательской территории. Офисы центра во многих организациях делают основной вклад в создание лабораторий в фундаменте. Эти активы являются офисами call-центра. Люди из таких собраний часто имеют различные способности и работают на различных исследовательских предприятиях с учеными в самых разных лабораториях.

Инструкторы : Существует интерес к демонстрации инженера данных на широком диапазоне уровней. Некоторые доктора философии Инженер уровня данных будет искать ученую профессию, составлять собственный план исследований и проводить инструктаж на уровне колледжа. Более того, есть различные фонды, у которых есть специальный офис, чтобы инструктировать инженера данных специалистам внутри организации. Data Science - дизайнеры. Еще один профессиональный способ поддержки Data Engineer - усовершенствование новых вычислений и анализ нейронных сетей. Существуют организации, занимающиеся созданием и передачей вычислительных нейронных аппаратов. Различные инженеры-программисты Data Engineer зачисляются в офисы центра и в отдельные исследовательские лаборатории.

Должности

• Программист.
• Аналитик-исследователь.
• Аналитик данных.
• Ученый данных.
• Инженер данных
• Neuroinformatician
• Bioinformatician
• Распознавание изображений.
• Разработчик программного обеспечения.
• Научный сотрудник.
• Научный сотрудник.
• Инструктор по глубокому обучению.
• Прикладной Ученый.
• Full Stack Web Developer для глубокого обучения
• Ведущий менеджер - глубокое обучение
• Инженер естественного языка

Возможность карьерного роста для глубокого обучения

Многочисленные вакансии для глубокого обучения профессионала. Более подробную информацию можно найти здесь https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0

Оплата труда

Какова средняя зарплата за работу, связанную с «глубоким обучением»?

Средняя зарплата за «глубокое обучение» колеблется от 77 562 долларов в год для научного сотрудника до 135 255 долларов в год для инженера по машинному обучению.

https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries

Шесть заданий по аналитике и науке о данных включены в список 50 лучших работ Glassdoor в Америке на 2018 год. К ним относятся Data Scientist, Analytics Manager, администратор базы данных, инженер данных, аналитик данных и разработчик бизнес-аналитики. Полный список из 50 лучших рабочих мест представлен ниже с выделенными заданиями по аналитике и науке о данных, а также с разработкой программного обеспечения, которая на сегодняшний день насчитывает 29 817 открытых рабочих мест:

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535

Карьера Перспектива

Исследователи информации востребованы, и конкуренты с правильным сочетанием способностей будут вознаграждены запечатанным в будущем и прибыльным призванием. В наименее сложных терминах, исследователь информации использует гигантские меры неструктурированной и организованной информации, чтобы дать немного знаний и помочь удовлетворить конкретные бизнес-потребности и цели.

Рекомендуемая статья

Это было руководство к карьере в глубоких знаниях. Здесь мы обсудили введение, образование, карьеру в глубоких знаниях, зарплату и карьерный рост в глубоких знаниях. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -

1. Полезные советы по карьере для студентов колледжа
2. Карьера в машинном обучении
3. Самые важные пункты о карьере в SQL
4. Лучшие сведения о карьере в области визуализации данных
5. ТензорФлоу против Кафе: Сравнение