Ura syvissä oppimisissa - Johdanto
Syväoppiminen, jota kutsutaan hermoorganisoituneeksi oppimiseksi tai erilaiseksi tasoitetuksi oppimiseksi, on osa laajempaa ryhmää koneoppimistekniikoita, joiden tarkoituksena on oppia informaatiota, sen sijaan, että suoritettaisiin tiettyjä laskelmia. Oppiminen voi olla ohjattua, puolijohdettua tai ilman ohjausta. Ura syvässä oppimisessa tarjoaa organisaatioille uuden järjestelyn järjestelmiin, jotka hoitavat monimutkaiset selittävät kysymykset ja nopeuttavat väärennetyn tietoisuuden kehitystä. Kannustamalla syvän oppimisen laskentaa, jolla on valtavia tietomääriä, mallit voidaan valmistaa monimutkaisten tehtävien, kuten keskustelun ja kuvan tutkinnan, suorittamiseksi. Syvän oppimisen mallit identifioidaan suunnilleen datan valmistelussa ja kirjeenvaihtosuunnitelmissa orgaanisessa aistinvaraisessa järjestelmässä, esimerkiksi hermostokoodauksella, jolla pyritään karakterisoimaan yhteys eri datan ja siihen liittyvien aivojen hermostoreaktioiden välillä.
Syvän oppimisen rakenteet, esimerkiksi syvät hermosysteemit, syvät vakaumusjärjestelmät ja ajoittaiset hermosysteemit, on liitetty kenttiin, mukaan lukien PC-visio, diskurssin kuittaus, säännöllinen murrekäsittely, äänen kuittaus, epävirallinen yhteisöseulonta, koneen tulkinta, bioinformatiikka ja lääkesuunnittelu, joissa he ovat luoneet melkein samanlaisia ja toisinaan parempia kuin ihmisen asiantuntijat. Ura syväoppimisessa on toinen koneoppimisen tutkimusalue, jonka tavoitteena on lähentää koneoppimista lähempänä yhtä ainutlaatuista tavoitetta: tekoäly. Tällä sivustolla odotetaan olevan valikoima omaisuutta ja osoittimia tietoja uran syvistä oppimisista.
Koulutus syvään oppimiseen
Syvän oppimisen koulutustaidot opiskelijoille, jotka haluavat tehdä uran syväoppimisessa.
Syvän oppimisen hermoverkko
- Konvoluutioverkot
- RNNs
- LSTM
- Aatami
- Lopettaa
- Erä Norm
- Xavier / Hän alustaa
Todennäköisyysmenetelmät
- Jatkuva ja erillinen jakauma
- Suurin todennäköisyys
- Kustannustoiminnot
- Hypoteesit ja tehtävien koulutustiedot
- Suurin todennäköisyyteen perustuva kustannus
- Rajat entropia
- MSE-kustannuslähetysverkot
- MLP, sigmoid yksiköt
- neurotieteen inspiraatio
- Gradientin laskeutuminen
- Rekursiivinen ketjusääntö
- Bias-varianssin vaihto
- laillistamisen
Käytännöllinen
- lineaarinen regressio
- Softmax
- tanh
- Relu
- Tensorflow
Urapolku syvässä oppimisessa
Syväoppiminen on erottelu tunnetuimmista hermostoverkkojen murteista, joita käytetään nykyään suoraviivaisen kuvarakenteensa vuoksi, ja sillä perusteella, että se on yleisesti hyödyllinen hermo-ohjelmoinnin murre. Näet uraa syvässä oppimisessa hyödynnettynä osana lukuisia alueita.
Uusilla syväoppimisinsinööreillä on lukuisia vaihtoehtoja hermo-ohjelmointiin. Olkoon niin, ura syvässä oppimisessa ei yksinään riitä valtaosaan näistä ammattivalinnoista, ne kaikki vaativat tukevia kykyjä. Esimerkiksi siinä tapauksessa, että jouduit pääsemään todennäköisyyteen muiden tilastojen kanssa kuin hermoverkkojärjestelmän oppiminen. Taidot, kuten konvoluutioverkot, RNN: t, LSTM, Adam, keskeytys, Batch Norm, Xavier / He-alustus.
Opiskelija, joka on erittäin kiinnostunut tästä ammatista, hänellä on paljon käytännön tietoa näistä taidoista lineaarinen regressio, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Jokainen edellä mainituista syvän oppimisen erikoistumisista (AI, hermosto, tietotekniikka ja niin edelleen) vaativat kaikki erottuvat kyvyt. Ohjelmistosuunnittelija-asiakkaat saavat tietoresursseja työvelvoitteiden suorittamiseksi tietyillä sovellusalueilla. Tietopohjaiset analyytikot sekä tieteellisessä maailmassa että teollisuudessa antavat suuren esimerkin hermoanalyysiinsinööri-asiakkaasta, mutta tämä kokoaminen laajenee. Esimerkiksi terapeuttiset asiantuntijat (esim. Lääkärit ja perinnölliset ohjaajat) käyttävät Data Engineer -resursseja lääketieteellisissä olosuhteissa potilaiden analyysin, hoidon ja neuvonnan motivaatioihin.
Tietoinsinööri: Tutkijat ovat tutkijoita, jotka käyttävät laskennallista ja keinotekoista tekniikkaa pitäen mielessä lopputavoitteen kuljettamaan elävien kehysten loogista ymmärtämistä. Data Engineer tekee uudet laskennalliset strategiat, joita Data Engineer -asiakkaat ja tutkijat vaativat. Tällä tavalla Data Engineer -suunnitelmalla on oltava ominaisuuksia laskennallisissa ja luonnontieteissä ja sillä on oltava yleinen pätevyys biolääketieteissä. Yksittäinen suojelija, monet loogiset laboratoriot, sekä oppilaitoksen että liiketoiminnan divisioonassa, tekevät syväoppimisessa valmistautuneita yksilöitä laboratorion tutkimuksen helpottamiseksi. Asemat ovat saatavilla eri tasoille ja erityyppisille valmisteluille. Näissä tehtävissä olevat henkilöt hakeutuvat suurimmaksi osaksi tietylle tutkimusalueelle. Keskustoimistoissa monet organisaatiot tekevät keskittyvän omaisuuden säätiön laboratorioille. Nämä varat ovat puhelinkeskuksia. Tällaisten kokousten henkilöillä on usein sekoitus kykyjä ja työskennellä erilaisissa tutkimushankkeissa tutkijoiden kanssa monissa laboratorioissa.
Ohjaajat : On kiinnostavaa näyttää Data Engineer -sovellus monilla tasoilla. Jotkut tohtorit tason datainsinööri hakee tieteellistä ammattia, rakentaa oman tietyn tutkimussuunnitelmansa ja opastaa yliopistotasolla. Lisäksi on olemassa useita säätiöitä, joilla on omistettu toimisto, joka ohjaa Data Engineeriä organisaation sisäisille henkilöille. Data Science - suunnittelijat - Toinen ammattitapa, joka tukee Data Engineeriä, on uusien laskelmien ja hermoverkkoanalyysien parantaminen. On organisaatioita, jotka ovat sitoutuneet rakentamaan ja välittämään laskennallisia hermolaitteita. Eri Data Engineer -ohjelmointi-insinöörejä on värvätty keskustoimistoihin ja yksittäisiin tutkimuslaboratorioihin.
Työpaikat
- Ohjelmistoinsinööri.
- Tutkimusanalyytikko.
- Data-analyytikko.
- Data Scientist.
- Tietoinsinööri
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Kuvan tunnistus.
- Ohjelmistokehittäjä.
- Tutkija.
- Tutkija.
- Syvän oppimisen ohjaaja.
- Sovellettu tutkija.
- Full Stack -kehittäjä syvälle oppimiseen
- Johtava johtaja - Syväoppiminen
- Luonnollisen kielen prosessinsinööri
Uramahdollisuudet syvälle oppimiseen
Useita työmahdollisuuksia syvän oppimisen ammattilaiselle. Lisätietoja löytyy täältä https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
palkkaus
Mikä on keskimääräinen palkka syvälle oppimiseen liittyvissä töissä?
Keskimääräinen palkka "syvällisestä oppimisesta" vaihtelee tutkijalta noin 77 562 dollarista vuodessa ja koneoppimisinsinöörin 135 255 dollariin vuodessa.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Kuusi analytiikka- ja tietotiedetyötä sisältyy Glassdoorin 50 parhaaseen työhön Amerikassa vuonna 2018. Näitä ovat Data Scientist, Analytics Manager, tietokannan ylläpitäjä, Data Engineer, Data Analyst ja Business Intelligence Developer. Täydellinen luettelo 50 parhaasta työstä on alla, ja siinä on korostettu analytiikka- ja tietojenkäsittelytehtäviä sekä ohjelmistosuunnittelua, jolla on ennätysmäärä 29 817 avointa työpaikkaa tänään:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Uranäkymät
Tietotutkijoita etsitään, ja kilpailijoille, joilla on oikea yhdistelmä kykyjä, maksetaan palkka tulevaisuuden suljetulla ja tuottoisella ammateella. Erityisen monimutkaisesti sanottuna, tietotutkija jahtaa jättimäisten toimenpiteiden avulla jäsentämätöntä ja organisoitua tietoa antaakseen bittiä tietoa ja auttaakseen vastaamaan tiettyihin liiketoiminnan tarpeisiin ja tavoitteisiin.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas uraan syvässä oppimisessa. Tässä olemme keskustelleet johdannosta, koulutuksesta, urapolusta syvissä oppimisissa, palkasta ja uranäkymistä syvissä oppimisissa. voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -
- Hyödyllisiä urakehityksiä korkeakouluopiskelijoille
- Ura koneoppimisessa
- Tärkeimmät ura-asiat SQL: ssä
- Tärkeimmät tiedot uralta tietojen visualisoinnissa
- TensorFlow vs. Caffe: Vertailut