Каријере у дубоким учењима - увод
Дубоко учење названо неуронско организовано учење или разна учења на нивоу, део је опсежније групе техника машинског учења с обзиром на проналажење информација о учењу, уместо да предузима посебне прорачуне. Учење може да буде усмерено, полу-управљано или без надзора. Цареерс ин Дееп Леарнинг нуди организацијама још један распоред система који ће се бринути о сложеним објашњењима и покретати брзи развој у фалсификованој свести. Охрабривањем дубоког израчуна учења са огромним количинама информација, модели се могу припремити за обављање сложених подухвата попут прегледа дискурса и слике. Модели Дееп Леарнинг-а приближно се идентификују са припремама података и дизајном кореспонденције у органском сензорном систему, на пример, неуронским кодирањем које настоји да окарактерише везу између различитих података и повезаних неуронских реакција у мозгу.
Структуре дубоког учења, на пример, дубоки неуронски системи, системи дубоког убеђења и испрекидани неуронски системи повезани су са пољима која укључују вид на рачунару, потврђивање дискурса, редовно руковање дијалектом, звучно признање, неформално просијавање заједнице, машинску интерпретацију, биоинформатику и медикаментозни дизајн, где они су створили практично идентичне и понекад супериорне људским стручњацима. Каријере у дубоким учењима је још једна област истраживања машинског учења, која је представљена са циљем да се Машинско учење приближи једном од својих јединствених циљева: вештачкој интелигенцији. Очекује се да ће овај сајт имати асортиман средстава и показатеља на податке о каријери у дубоким учењима.
Образовање до дубоког вештина учења
Дубоко учење Едукативне вештине за студенте који желе да започну каријеру у Дееп Леарнинг-у.
Неуронска мрежа дубоког учења
- Конволуционарне мреже
- РННс
- ЛСТМ
- Адам
- Одустати
- Батцх Норм
- Ксавиер / Хе иницијализација
Вероватне методе
- Континуирана и дискретна дистрибуција
- Максималне веродостојности
- Функције трошкова
- Подаци о обуци хипотеза и задатака
- Максимални трошак на основу вероватноће
- Укрштена ентропија
- МСЕ коштају феед-форвард мреже
- МЛП, сигмоидне јединице
- инспирација за неурознаност
- Градиент спуштање
- Правило рекурзивног ланца
- Компензација варијанце пристраности
- Регуларизација
Практично
- линеарна регресија
- софтмак
- танх
- РЕЛУ
- Тенсорфлов
Каријера у дубоком учењу
Дубоко учење је издвајање међу најпознатијим дијалектима неуронских мрежа који се данас користе као резултат његове непосредне структуре слике и на основу тога што је универзално користан неурални програмски дијалект. Видите каријере у дубоким учењима које се користе у склопу бројних територија.
Нови инжењери дубоког учења имају бројне опције у вези са неуронским програмирањем. Без обзира на то, само каријере у дубоком учењу нису довољне за огромну већину ових избора занимања, свима је њима неопходна подршка. На пример, у случају да вам је требало да ступите у вероватноћа напредовања са Статистиком која није учење неуронског мрежног система. Вештине попут конволуционарних мрежа, РНН-а, ЛСТМ, Адама, одбацивања, серијске норме, иницијализације Ксавиер / Хе.
Студент који је веома заинтересован за ову професију има много практичних знања о овој вештини линеарна регресија, софтмак, танх, РЕЛУ, Тенсорфлов
Свака од претходно споменутих специјализација за дубоко учење (АИ, Неурално напредовање, Науке података и тако даље) све захтева карактеристичне склоности. Клијенти софтверског инжењера добијају информатичка средства за обављање радних обавеза у одређеним апликативним просторима. Аналитичари засновани на подацима, како у научном свету, тако и у индустрији, пружају сјајан случај клијента инжењера неуронске анализе, међутим, овај скуп се проширује на обим. На пример, стручњаци за терапију (нпр. Лекари и наследни инструктори) користе средства Дата Енгинеер-а у медицинским окружењима за мотивацију иза анализе, лечења и саветовања пацијената.
Инжењер података: Истраживачи су научници који користе рачунарске и вештачке технике имајући у виду крајњи циљ да покрену логичко разумевање живих оквира. Дата Енгинеер прави нове рачунске стратегије које захтевају клијенти и истраживачи података. На овај начин, дизајн инжењера података мора имати квалитете у рачунским и природним наукама и мора имати општу компетенцију у биомедицинским наукама. Јединствени покровитељ многих логичких лабораторија, како у сколастичкој тако и пословној подели, су уговорне особе припремљене у Дееп Леарнинг-у како би помогле испитивању лабораторија. Позиције су доступне за различите нивое и врсте припреме. Појединци на овим позицијама већином се одрезују на одређеној територији истраживања. Канцеларије у центру многе организације чине кључну имовину за лабораторије у фондацији. Та средства су канцеларије цалл центра. Појединци са таквих скупова често имају склоност и раде на различитим истраживачким подухватима са научницима у широком спектру лабораторија.
Инструктори : Постоји интересовање за приказивање Дата Енгинеер-а на широком распону нивоа. Неки доктор наука Ниво података инжењер ће тражити научну професију, конструисати властити истраживачки план и предавати на нивоу колеџа. Штавише, постоје разне фондације које имају посвећен уред да предају Дата Енгинеер појединцима унутар организације. Дата Сциенце - дизајнери - Још један начин професије који подржава Дата Енгинеер је побољшање нових израчуна и анализа неуронске мреже. Постоје организације посвећене изградњи и преношењу рачунарских неуронских уређаја. У центре канцеларија и у појединачне истраживачке лабораторије уписују се различити инжењери за програмирање података.
Послови
- Софтверски инжењер.
- Ресеарцх Аналист
- Аналитичар података.
- Дата Сциентист.
- Дата Енгинеер
- Неуроинформатициан
- Биоинформатициан
- Препознавање слике
- Програмер.
- Истраживач.
- Научни сарадник.
- Инструктор за дубоко учење.
- Примењени научник.
- Фулл Стацк Веб Девелопер за дубинско учење
- Водећи менаџер - Дубоко учење
- Инжењер процеса природних језика
Могућност каријере за дубоко учење
Вишеструка прилика за посао за професионалаца из дубоког учења. Више детаља можете пронаћи овде хттпс://ввв.линкедин.цом/јобс/сеарцх/?кеивордс=дееп%20леарнинг&лоцатион=Индиа&лоцатионИд=ин%3А0
Плата
Која је просечна плата за послове повезане са "дубоким учењем"?
Просечна плата за „дубоко учење“ креће се од приближно 77, 562 УСД годишње за научника истраживача до 135, 255 долара годишње за инжењера машинског учења.
хттпс://ввв.индеед.цом/салариес/Дееп-Леарнинг-Салариес
Шест послова аналитике и науке о подацима укључено је у 50 најбољих послова Глассдоор-а у Америци за 2018. Они укључују Дата Сциентист, Аналитички менаџер, Администратор база података, Дата Енгинеер, Дата Аналист и Бусинесс Интеллигенце Девелопер. Комплетна листа првих 50 послова дата је у даљем тексту са истакнутим аналитичким и информатичким пословима, заједно са софтверским инжењерингом, који данас има рекордних 29 817 радних места:
хттпс://ввв.форбес.цом/ситес/лоуисцолумбус/2018/01/29/дата-сциентист-ис-тхе-бест-јоб-ин-америца-аццординг-глассдоорс-2018-ранкингс/#16а535675535
Цареер Оутлоок
Траже се истраживачи информација, а такмичари са коректним спојем способности биће награђени будућим запечаћеним и уносним звањем. У најмање сложеном смислу, истраживач информација јури кроз гигантске мере неструктурираних и организованих информација како би дао делић знања и помогао у испуњавању одређених пословних потреба и циљева.
Препоручени чланак
Ово је водич за каријере у дубоким учењима. Овде смо разговарали о уводу, образовању, путу каријере у дубоким учењима, платама и изгледима каријере у дубоким учењима. можете погледати и следећи чланак да бисте сазнали више -
- Корисни савети о каријери за студенте
- Каријере у машинском учењу
- Најважније поене о каријери у СКЛ-у
- Главне информације о каријери у визуализацији података
- ТенсорФлов вс Цаффе: Поређења