Carrières in diepe lessen - Inleiding
Diep leren genoemd neuraal georganiseerd leren of verschillende niveaus van leren, maakt deel uit van een meer uitgebreide groep technieken voor machinaal leren met het oog op het leren van informatie-informatie, in plaats van specifieke berekeningen uit te voeren. Leren kan gericht, semi-beheerd of zonder toezicht zijn. Carrières in Deep Learnings bieden organisaties een andere ordening van systemen om complexe verklarende problemen op te lossen en snelle ontwikkelingen in namaakbewustzijn aan te sturen. Door een diepe leerberekening met enorme hoeveelheden informatie aan te moedigen, kunnen modellen worden voorbereid om complexe ondernemingen uit te voeren, zoals discours en beeldonderzoek. De modellen van Deep Learning worden ongeveer geïdentificeerd met gegevensvoorbereiding en correspondentieontwerpen in een organisch sensorisch systeem, bijvoorbeeld neurale codering die een verband probeert te karakteriseren tussen verschillende gegevens en gerelateerde neuronale reacties in de hersenen.
De structuren van Deep Learning, bijvoorbeeld diepe neurale systemen, diepe overtuigingsystemen en intermitterende neurale systemen, zijn verbonden met velden zoals pc-visie, discoursherkenning, regelmatige dialectafhandeling, geluidsbevestiging, informele gemeenschap zeven, machine-interpretatie, bio-informatica en medicijnontwerp, waarbij ze hebben gemaakt komt vrijwel identiek aan en soms superieur aan menselijke experts. Carrières in Deep Learnings is een andere regio van Machine Learning-onderzoek, dat is gepresenteerd om Machine Learning dichter bij een van zijn unieke doelstellingen te brengen: kunstmatige intelligentie. Verwacht wordt dat deze site een assortiment activa en verwijzingen bevat naar gegevens over carrières in Deep Learnings.
Opleiding tot diepe leervaardigheden
Diep leren Educatieve vaardigheden voor de studenten die carrière willen maken in Diep leren.
Deep Learning neuraal netwerk
- Convolutionele netwerken
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Afvaller
- Batch Norm
- Xavier / He initialisatie
Probabilistische methoden
- Continue en discrete distributies
- Maximale kans
- Kosten functies
- Hypothesen en taken trainingsgegevens
- Maximale op waarschijnlijkheid gebaseerde kosten
- Cross-entropie
- MSE kosten feed-forward netwerken
- MLP, sigmoïde eenheden
- neurowetenschap inspiratie
- Gradient afdaling
- Recursieve kettingregel
- Bias-variantie inruil
- regularisatie
praktisch
- lineaire regressie
- Softmax
- tanh
- RELU
- Tensorflow
Carrièrepad in diep leren
Deep Learning is een opvallende van de meest bekende neurale netwerkdialecten die tegenwoordig worden gebruikt vanwege de eenvoudige beeldstructuur, en op grond van het feit dat het een universeel bruikbaar neuraal programmeer dialect is. Je ziet carrières in diepgaande lessen die worden gebruikt als onderdeel van talloze gebieden.
Nieuwe Deep learning-ingenieurs hebben talloze opties met betrekking tot neuraal programmeren. Hoe het ook zij, carrières in diepgaande lessen alleen zijn niet voldoende voor de overgrote meerderheid van deze beroepskeuzes, ze vereisen allemaal ondersteunende vaardigheden. Bijvoorbeeld, in het geval dat u probabilistische vooruitgang moest krijgen met andere statistieken dan het leren van een neuraal netwerksysteem. Vaardigheden zoals convolutionele netwerken, RNN's, LSTM, Adam, Dropout, Batch Norm, Xavier / He initialisatie.
Een student die zeer geïnteresseerd is in dit beroep, heeft veel praktische kennis van deze vaardigheden, lineaire regressie, softmax, tanh, RELU, Tensorflow
Elk van de eerder genoemde Deep Learning-specialisaties (AI, neurale vooruitgang, datawetenschappen, enzovoort) vereisen allemaal onderscheidende vaardigheden. Klanten van Software Engineer krijgen informatie-middelen om werkverplichtingen in bepaalde toepassingsruimten uit te voeren. Data-based analisten, zowel in de wetenschappelijke wereld als in de industrie, geven het grote voorbeeld van een neurale analyse Engineer-client, maar deze bijeenkomst wordt steeds breder. Therapeutische experts (bijvoorbeeld artsen en erfelijke instructeurs) gebruiken bijvoorbeeld Data Engineer-middelen in medicinale omgevingen voor de motivaties achter analyse, behandeling en advisering van patiënten.
Data Engineer: Onderzoekers zijn wetenschappers die computationele en kunstmatige technieken gebruiken, rekening houdend met het einddoel om het logische begrip van levende kaders voort te stuwen. Data Engineer maakt de nieuwe computationele strategieën die Data Engineer-klanten en -onderzoekers nodig hebben. Op deze manier moet een Data Engineer-ontwerp kwaliteiten hebben in computationele en natuurwetenschappen en moet het een algemene competentie in biomedische wetenschappen hebben. Enkelvoudig patroon Veel logische laboratoria, zowel in de academische als de zakelijke divisie, contracteren personen die zijn voorbereid in Deep Learning om het onderzoek van het lab te helpen. Posities zijn toegankelijk voor verschillende niveaus en soorten voorbereiding. Individuen in deze posities verafschuwen zich grotendeels op een bepaald onderzoeksgebied. Centrumkantoren Veel organisaties maken een belangrijk middel voor laboratoria in een stichting. Deze activa zijn call center kantoren. Individuen van dergelijke bijeenkomsten hebben vaak een combinatie van bekwaamheden en werken aan verschillende onderzoeksactiviteiten met wetenschappers in een breed scala van laboratoria.
Instructeurs : er is interesse om Data Engineer op verschillende niveaus te tonen. Sommige Ph.D. level Data Engineer zal een wetenschappelijk beroep zoeken, hun eigen specifieke onderzoeksplan opstellen en op college-niveau lesgeven. Bovendien zijn er verschillende stichtingen die een toegewijd kantoor hebben om Data Engineer te instrueren aan personen binnen de organisatie. Data Science - ontwerpers - Een andere professionele manier waarop Data Engineer wordt ondersteund, is de verbetering van nieuwe berekeningen en neurale netwerkanalyse. Er zijn organisaties die zich inzetten voor het bouwen en overbrengen van computationele neurale apparaten. Verschillende Data Engineer programmeeringenieurs worden aangeworven in centrale kantoren en in individuele onderzoekslaboratoria.
Taakposities
- Software ontwikkelaar.
- Onderzoeksanalyst.
- Gegevensanalist.
- Data scientist.
- Data Engineer
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Beeldherkenning.
- Software ontwikkelaar.
- Onderzoekwetenschapper.
- Onderzoeksgenoot.
- Instructeur voor diep leren.
- Toegepaste wetenschapper.
- Full Stack Web Developer voor Deep Learning
- Lead Manager - Deep Learning
- Procesingenieur natuurlijke taal
Carrièremogelijkheden voor diepgaand leren
Meerdere vacatures voor Deep learning professional. Meer informatie vindt u hier https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Salaris
Wat is het gemiddelde salaris voor banen die verband houden met "deep learning"?
Het gemiddelde salaris voor "deep learning" varieert van ongeveer $ 77, 562 per jaar voor Research Scientist tot $ 135, 255 per jaar voor Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Zes analytics- en data science-banen zijn opgenomen in de 50 beste banen van Glassdoor voor 2018 in Amerika. Deze omvatten Data Scientist, Analytics Manager, Database Administrator, Data Engineer, Data Analyst en Business Intelligence Developer. De volledige lijst van de top 50 banen wordt hieronder gegeven met de analyse- en data science-taken samen met software engineering, met een record van 29.817 openstaande banen vandaag:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Carrière vooruitzichten
Er wordt gezocht naar informatieonderzoekers en concurrenten met de juiste combinatie van vaardigheden worden beloond met een toekomstbestendige en lucratieve roeping. In de minst complexe termen achtervolgt een informatieonderzoeker gigantische maatregelen van ongestructureerde en georganiseerde informatie om stukjes kennis te geven en te helpen voldoen aan specifieke zakelijke behoeften en doelstellingen.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids voor carrières in Deep Learnings geweest. Hier hebben we de introductie, opleiding, loopbaanpad in Deep Learnings, salaris en loopbaanperspectief in Deep Learnings besproken. u kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -
- Nuttig loopbaanadvies voor studenten
- Carrières in machinaal leren
- Belangrijkste punten over carrières in SQL
- Topinformatie over carrières in datavisualisatie
- TensorFlow vs Caffe: Vergelijkingen