Che cos'è l'apprendimento profondo? Come funziona, Opportunità di carriera, Stipendio [2022]

Le tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning stanno alimentando e plasmando l'informatica di prossima generazione. Sebbene le macchine "intelligenti" ci circondino, hanno comunque bisogno dell'esperienza umana per funzionare in modo efficace. Questo è il motivo per cui gli ingegneri del software, in particolare quelli con conoscenze avanzate di deep learning e reti neurali, sono molto richiesti in tutti i settori. In questo blog, scopriremo i fondamenti di queste tecnologie e faremo luce su alcuni percorsi di carriera redditizi.

Se hai già una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica e campi correlati, continua a leggere per sapere come perseguire una carriera di successo nel deep learning. Ma prima di iniziare, lascia che ti guidiamo attraverso la definizione e gli elementi costitutivi del deep learning.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Intelligenza artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning sono parole d'ordine tecnologiche che vengono spesso utilizzate in modo intercambiabile. Ecco un riassunto di cosa significano esattamente:

• L'intelligenza artificiale consente alle macchine di ragionare, analizzare e agire come esseri umani di fronte a un problema particolare.
• Il ML fa parte dell'IA che studia algoritmi informatici e utilizza i dati per consentire alle macchine di imparare dall'esperienza.
• Il deep learning è un sottoinsieme di ML che funziona con reti neurali artificiali (progettate per imitare le azioni umane). Consente a un modello di computer di classificare i dati direttamente da testo, immagini o suoni e migliorarli da soli.

Al giorno d'oggi, il deep learning e le reti neurali sono così accurati da poter eccellere nelle prestazioni a livello umano. Alcuni esempi includono:

• La tecnologia delle auto senza conducente è in grado di distinguere i pedoni dai lampioni e rilevare i segnali di stop e i semafori.
• I microscopi avanzati producono set di dati ad alta dimensione per l'addestramento dell'applicazione di apprendimento profondo nell'identificazione delle cellule tumorali.
• I meccanismi di rilevamento automatico nelle fabbriche assicurano che persone e oggetti siano a distanza di sicurezza dalle apparecchiature pesanti.
• Dispositivi di assistenza domiciliare basati su applicazioni di deep learning automatizzate per ascoltare, tradurre e rispondere alla tua voce.
• Le applicazioni mobili basate sull'intelligenza artificiale sono in grado di distinguere le immagini e generare didascalie intelligenti per esse.

Come puoi vedere, il deep learning ha una vasta gamma di applicazioni, dalla diagnosi medica ai dispositivi di consumo. Vediamo ora cosa c'è dietro le quinte.

Come funziona il deep learning?

Proprio come il cervello umano ha neuroni interconnessi per raccogliere segnali, le macchine intelligenti hanno reti neurali (strati di nodi) che ricevono input esterni. La rete continua a diventare più profonda all'aumentare del numero di livelli. E con l'avvento di campi come l'analisi dei Big Data, sono emerse reti neurali ancora più grandi e sofisticate.

Le tecniche di deep learning esaminano gli algoritmi dei computer alla luce di tali reti avanzate, aiutando i computer a osservare, apprendere e reagire più velocemente degli umani. Ciò comporta attività come:

• Classificazione delle immagini
• Lingua di traduzione
• Riconoscere la parola e
• Identificazione dei modelli.

I sistemi di deep learning necessitano di hardware robusto per elaborare grandi volumi di dati ed eseguire calcoli matematici complessi. Quando l'elaborazione dei dati inizia, le reti neurali artificiali setacciano i dati, calcolano le risposte da una serie di domande vere o false e producono e producono.

Ad esempio, un programma di riconoscimento facciale rileva prima i bordi e le linee, quindi identifica le caratteristiche più sorprendenti e infine riconosce le rappresentazioni complessive del viso posizionato di fronte ad esso. L'accuratezza del programma aumenta nel tempo man mano che si allena in un compito particolare.

Opportunità di carriera nell'apprendimento profondo

Il deep learning è in aumento nei luoghi di lavoro del 21° secolo. Le aziende stanno implementando sempre più questa tecnologia digitale dirompente per creare nuovi modelli di business e stare al passo con i tempi. Ecco alcune aree emergenti in cui le competenze degli ingegneri del deep learning si stanno rivelando utili:

• Analisi dell'immagine medica
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Visione computerizzata
• Traduzioni automatizzate
• Ispezione materiale
• Progettazione di farmaci
• Bioinformatica
• Intercettazione di una frode
• Intrattenimento (ripristino dei pixel, aggiunta di suoni a film muti, ecc.)

Oltre ai domini sopra menzionati, i professionisti del ML hanno anche competenze trasferibili per settori come l'e-commerce, il marketing digitale e i social media. Dall'alimentazione dei motori di raccomandazione e dall'offerta di suggerimenti per l'acquisto al rilevamento dello spam e alla segnalazione di contenuti inappropriati senza l'intervento umano, esistono numerosi casi d'uso. Leggi come l'apprendimento automatico sta trasformando le industrie.

In qualità di ingegnere del deep learning o professionista del machine learning, ti verrà richiesto di:

• Esegui esperimenti con l'aiuto di linguaggi di programmazione e librerie ML.
• Distribuisci soluzioni ML in produzione.
• Ottimizza le soluzioni distribuite per ottenere prestazioni e scalabilità migliori.
• Implementa codici personalizzati in base alle esigenze aziendali.
• Analizza i dati per trovare nuove applicazioni.
• Garantire un buon flusso tra i sistemi di back-end e i database.
• Collabora con le parti interessate, inclusi data scientist, ricercatori, product manager e ingegneri del software.

Stipendio per il deep learning in India

Secondo Payscale , gli ingegneri del deep learning attualmente guadagnano uno stipendio medio di Rs. 9.05.105 in India. La retribuzione per ruoli senior può arrivare fino a Rs. 20.00.000 a seconda del titolo di studio e degli anni di esperienza lavorativa dei candidati. Anche fattori come l'ubicazione del lavoro e il settore industriale influenzano la retribuzione offerta da un datore di lavoro.

Professionisti esperti in competenze di deep learning vengono assunti da diverse aziende leader in India, come ad esempio:

• Accentura
• Genpatto
• Adobe
• Mitra
• American Express
• Standard noleggiato
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• Pratto
• Fai il mio viaggio

Si prevede che il deep learning guadagnerà un'accettazione ancora più ampia e guiderà l'innovazione aziendale nei prossimi anni. Secondo uno studio NASSCOM , lo stack di intelligenza artificiale composito può aumentare il PIL dell'India entro il 2025. Inoltre, la classifica dei lavori emergenti di LinkedIn presentava ingegneri ML in cima. Il ruolo lavorativo ha visto una crescita di quasi dieci volte in cinque anni. Questa ondata sicuramente aumenterà in futuro! Maggiori informazioni sullo stipendio dell'ingegnere del deep learning.

Tuttavia, i lavori di AI e ML in India rimangono in gran parte a corto di personale a causa della mancata corrispondenza tra i requisiti del settore e le competenze dei professionisti. È probabile che questo divario si espanda con i rapidi progressi tecnologici. Alcuni percorsi di formazione unici nell'apprendimento profondo e nelle reti neurali offrono un modo per affrontare questo problema. Esploriamo.

Come diventare un ingegnere del deep learning?

Un background accademico in scienza dei dati e ingegneria del software può darti un vantaggio nelle carriere di deep learning. In termini di competenze, è necessaria una conoscenza pratica dei linguaggi di programmazione (Python, SQL, Java, C++, ecc.) e una buona conoscenza di strumenti come TensorFlow, R Programming, Spark e Hadoop, Apache Kafka e MATLAB. La padronanza della progettazione del sistema e delle strutture dei dati può anche darti un vantaggio rispetto ai tuoi concorrenti.

Oltre a sviluppare il tuo know-how tecnico, è fondamentale applicare le conoscenze teoriche a scenari di vita reale. Incarichi e progetti offrono eccellenti vie per tale apprendimento mentre ti aiutano a costruire il tuo portfolio. Inoltre, avere un'esperienza di implementazione end-to-end ti distinguerebbe immediatamente agli occhi del responsabile delle assunzioni.

Detto questo, a volte i datori di lavoro cercano persone con conoscenze specializzate in deep learning e reti neurali. In questi casi, corsi online come Advanced Certificate Program in Machine Learning e Deep Learning possono rivelarsi estremamente utili. Il programma di sei mesi è offerto da IIIT-Bangalore e upGrad e ti offre una formazione orientata al settore in deep learning e reti neurali.

Inoltre, hai l'opportunità di entrare in contatto con esperti e altri studenti, beneficiando di assistenza professionale personalizzata e sessioni di networking. L'esperienza olistica ti aiuta a guadagnare le credenziali adeguate per ruoli di lavoro ben retribuiti, preparandoti anche per il futuro. Pertanto, l'iscrizione a un corso avanzato è un passaggio logico per coloro che desiderano intraprendere una carriera nel deep learning.

Prima di selezionare un'opzione di studio e approfondire ulteriormente, è meglio avere un'idea chiara dei concetti fondamentali e di come si incastrano sotto un ombrello. Speriamo che questo blog ti abbia aiutato a farlo. In sintesi, abbiamo discusso di cos'è il deep learning e ti abbiamo informato su alcuni percorsi di carriera emergenti nel campo. Queste intuizioni per prendere piede nel settore dell'intelligenza artificiale e del machine learning!