Karrieren in Deep Learnings - Einführung
Deep Learning, das als neuronales organisiertes Lernen oder Lernen auf verschiedenen Ebenen bezeichnet wird, ist ein Teil einer umfassenderen Gruppe von Techniken des maschinellen Lernens im Hinblick auf das Abrufen von Lerninformationen, anstatt bestimmte Berechnungen durchzuführen. Das Lernen kann gerichtet, semi-verwaltet oder unbeaufsichtigt sein. Careers in Deep Learnings bietet Organisationen eine andere Systemanordnung, um komplexe Erklärungsprobleme zu lösen und schnelle Entwicklungen im Bereich des falschen Bewusstseins voranzutreiben. Durch die Förderung eines tiefen Lernens mit riesigen Informationsmengen können Modelle darauf vorbereitet werden, komplexe Aufgaben wie Diskurse und Bilduntersuchungen auszuführen. Die Modelle von Deep Learning werden ungefähr mit Datenvorbereitungs- und Korrespondenzdesigns in einem organischen Sinnessystem identifiziert, zum Beispiel mit neuronaler Kodierung, die versucht, eine Verbindung zwischen verschiedenen Daten und verwandten neuronalen Reaktionen im Gehirn zu charakterisieren.
Die Strukturen von Deep Learning, zum Beispiel tiefe neuronale Systeme, tiefe Überzeugungssysteme und intermittierende neuronale Systeme, wurden mit Bereichen wie PC-Vision, Diskursbestätigung, regelmäßiger Umgang mit Dialekten, Klangbestätigung, informelles Community-Sichten, maschinelle Interpretation, Bioinformatik und Medikamentendesign verbunden Sie sind praktisch identisch mit und manchmal überlegen gegenüber menschlichen Experten. Karrieren in Deep Learnings ist eine weitere Region der maschinellen Lernforschung, die mit dem Ziel vorgestellt wurde, maschinelles Lernen einem seiner einzigartigen Ziele näher zu bringen: Künstliche Intelligenz. Es wird erwartet, dass diese Site eine Reihe von Ressourcen und Hinweisen auf Daten zu Karrieren in Deep Learnings enthält.
Ausbildung zum Deep Learning Skills
Deep Learning Lernfähigkeiten für Schüler, die in Deep Learnings Karriere machen möchten.
Deep Learning Neuronales Netzwerk
- Faltungsnetzwerke
- RNNs
- LSTM
- Adam
- Aussteigen
- Chargennorm
- Xavier / He-Initialisierung
Probabilistische Methoden
- Kontinuierliche und diskrete Verteilungen
- Maximale Wahrscheinlichkeit
- Kostenfunktionen
- Hypothesen und Aufgaben Trainingsdaten
- Maximale wahrscheinlichkeitsabhängige Kosten
- Kreuzentropie
- MSE-Kosten-Feed-Forward-Netze
- MLP, Sigmoide
- neurowissenschaftliche Inspiration
- Gradientenabstieg
- Rekursive Kettenregel
- Bias-Varianz-Kompromiss
- Regulierung
Praktisch
- lineare Regression
- softmax
- Tanh
- RELU
- Tensorflow
Karriereweg im Deep Learning
Deep Learning ist aufgrund seiner einfachen Bildstruktur und der Tatsache, dass es sich um einen universell verwendbaren Dialekt für die neuronale Programmierung handelt, ein herausragender Bestandteil der heute verwendeten bekannten Dialekte für neuronale Netze. Sie sehen Karrieren in tiefen Lernprozessen als Teil zahlreicher Gebiete.
Neue Deep Learning-Ingenieure haben zahlreiche Optionen für die neuronale Programmierung. Wie auch immer, Karrieren in tiefen Lernprozessen allein reichen für die allermeisten dieser Berufswahlen nicht aus, sie erfordern alle unterstützende Fähigkeiten. Zum Beispiel für den Fall, dass Sie sich nicht nur mit einem neuronalen Netzwerksystem befassen, sondern auch probabilistische Fortschritte in der Statistik erzielen müssen. Fähigkeiten wie Faltungsnetzwerke, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, Chargennorm, Xavier / He-Initialisierung.
Ein Student, der sich sehr für diesen Beruf interessiert, hat viel praktisches Wissen über diese Fähigkeiten lineare Regression, Softmax, Tanh, RELU, Tensorflow
Jede der zuvor genannten Vertiefungsspezialisierungen (KI, neuronale Weiterentwicklung, Datenwissenschaften usw.) erfordert besondere Fähigkeiten. Software Engineer-Kunden erhalten Informationsressourcen, um Arbeitspflichten in bestimmten Anwendungsbereichen zu erfüllen. Datenbasierte Analysten sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie geben den großartigen Fall eines Ingenieurs für neuronale Analyse an. Diese Sammlung wird jedoch immer umfangreicher. Zum Beispiel verwenden therapeutische Experten (z. B. Ärzte und erbliche Ausbilder) Data Engineer-Ressourcen in medizinischen Umgebungen, um die Beweggründe für die Analyse, Behandlung und Beratung von Patienten zu ermitteln.
Dateningenieur: Forscher sind Gelehrte, die rechnerische und künstliche Techniken anwenden und dabei das Endziel berücksichtigen, das logische Verständnis lebender Rahmenbedingungen voranzutreiben. Data Engineer erstellt die neuartigen Berechnungsstrategien, die von Data Engineer-Kunden und -Forschern benötigt werden. Auf diese Weise muss ein Data Engineer-Entwurf über Qualitäten in den Computer- und Naturwissenschaften verfügen und über eine allgemeine Kompetenz in den biomedizinischen Wissenschaften verfügen. Viele logische Labors, sowohl in der schulischen als auch in der geschäftlichen Abteilung, haben als einzigartiger Auftraggeber in Deep Learning vorbereitete Einzelpersonen beauftragt, die bei der Prüfung des Labors helfen sollen. Die Positionen sind für verschiedene Ebenen und Arten der Vorbereitung zugänglich. Personen in diesen Positionen reisen größtenteils auf einem bestimmten Forschungsgebiet ab. Zentrumsbüros Viele Organisationen sind ein zentrales Kapital für Labors in einer Stiftung. Diese Vermögenswerte sind Call-Center-Büros. Personen aus solchen Zusammenkünften haben häufig unterschiedliche Fähigkeiten und arbeiten an verschiedenen Forschungsprojekten mit Wissenschaftlern in einer Vielzahl von Labors.
Kursleiter : Es besteht ein Interesse daran, Data Engineer auf einer Vielzahl von Ebenen zu zeigen. Einige Doktoranden Data Engineer auf Hochschulniveau strebt einen akademischen Beruf an, erstellt einen eigenen Forschungsplan und unterrichtet auf Hochschulniveau. Darüber hinaus gibt es verschiedene Stiftungen, die ein spezielles Büro haben, um Data Engineer an Personen innerhalb der Organisation zu unterweisen. Data Science - Designer - Ein weiterer beruflicher Weg, auf dem sich Data Engineer stützt, ist die Verbesserung neuer Berechnungen und die Analyse neuronaler Netze. Es gibt Organisationen, die sich zum Aufbau und zur Vermittlung von neuronalen Rechenapparaten verpflichten. Verschiedene Data Engineer-Programmierer werden in den Büros des Zentrums und in einzelnen Forschungslabors eingestellt.
Arbeitsstellen
- Softwareentwickler.
- Research Analyst.
- Daten Analyst.
- Datenwissenschaftler.
- Dateningenieur
- Neuroinformatiker
- Bioinformatiker
- Bilderkennung.
- Softwareentwickler.
- Forschungswissenschaftler.
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter.
- Instructor für Deep Learning.
- Angewandter Wissenschaftler.
- Full Stack Web Developer für vertiefendes Lernen
- Lead Manager - Deep Learning
- Natural Language Process Engineer
Karrieremöglichkeit für Deep Learning
Multiple Job Opportunity für Deep-Learning-Profis. Weitere Informationen finden Sie hier https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
Gehalt
Was ist das durchschnittliche Gehalt für Jobs im Zusammenhang mit „Deep Learning“?
Das durchschnittliche Gehalt für „Deep Learning“ liegt zwischen 77.562 USD pro Jahr für Research Scientist und 135.255 USD pro Jahr für Machine Learning Engineer.
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
Sechs Analytics- und Data Science-Jobs sind in den 50 besten Jobs in Amerika für 2018 von Glassdoor enthalten. Dazu gehören Data Scientist, Analytics Manager, Datenbankadministrator, Data Engineer, Data Analyst und Business Intelligence Developer. Die vollständige Liste der Top-50-Stellen finden Sie weiter unten mit den hervorgehobenen Stellen im Bereich Analytik und Data Science sowie im Bereich Software-Engineering, in dem heute ein Rekord von 29.817 offenen Stellen zu verzeichnen ist:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
Karriere-Ausblick
Informationsforscher sind gefragt, und Konkurrenten mit der richtigen Mischung an Fähigkeiten werden mit einer zukunftssicheren und lukrativen Berufung belohnt. In den am wenigsten komplexen Begriffen jagt ein Informationsforscher durch gigantische Maße unstrukturierter und organisierter Informationen, um ein bisschen Wissen zu vermitteln und dabei zu helfen, bestimmte Geschäftsanforderungen und -ziele zu erfüllen.
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Dies war ein Leitfaden für Karrieren in Deep Learnings. Hier haben wir die Einführung, die Ausbildung, den Karriereweg in Deep Learnings, das Gehalt und die Karriereperspektive in Deep Learnings erörtert. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -
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