ディープラーニングとは何ですか？ それはどのように機能するか、キャリアの機会、給与[2022]

公開: 2021-06-10

人工知能と機械学習テクノロジーは、次世代コンピューティングに燃料を供給し、形作っています。 「スマート」なマシンは私たちを取り囲んでいますが、それでも効果的に実行するには人間の専門知識が必要です。 これが、ソフトウェアエンジニア、特にディープラーニングとニューラルネットワークの高度な知識を持つエンジニアが業界全体で高い需要がある理由です。 このブログでは、これらのテクノロジーの基礎を明らかにし、いくつかの有利なキャリアパスに光を当てます。

すでにコンピュータサイエンス、ITエンジニアリング、数学、統計および関連分野の学位を取得している場合は、ディープラーニングで成功するキャリアを追求する方法を理解するために読んでください。 ただし、始める前に、まずディープラーニングの定義と構成要素について説明します。

目次

ディープラーニングとは何ですか？

人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニングは、同じ意味で使用されることが多い技術の流行語です。 それらが正確に意味するものの要約は次のとおりです。

  • AIを使用すると、機械は特定の問題に直面したときに、人間のように推論、分析、および行動することができます。
  • MLはAIの一部であり、コンピューターアルゴリズムを研究し、データを使用して機械が経験から学習できるようにします。
  • ディープラーニングは、人工ニューラルネットワーク（人間の行動を模倣するように設計されている）で機能するMLベースのサブセットです。 これにより、コンピューターモデルは、テキスト、画像、または音声から直接データを分類し、それ自体で改善することができます。

現在、ディープラーニングとニューラルネットワークは非常に正確であるため、人間レベルのパフォーマンスに優れています。 いくつかの例が含まれます：

  • 自動運転車のテクノロジーは、歩行者と街灯柱を区別し、一時停止の標識や信号機を検出できます。
  • 高度な顕微鏡は、がん細胞の識別における深層学習アプリケーションをトレーニングするための高次元データセットを生成します。
  • 工場の自動検出メカニズムにより、人や物が重機から安全な距離にあることが保証されます。
  • 自動化されて音声を聞き、翻訳し、応答するディープラーニングアプリケーションを搭載したホームアシスタンスデバイス。
  • AIベースのモバイルアプリケーションは、画像を識別し、それらのインテリジェントなキャプションを生成することができます。

ご覧のとおり、ディープラーニングには、医療診断から民生用デバイスまで、さまざまな用途があります。 それでは、舞台裏で何が起こっているのかを見てみましょう。

ディープラーニングはどのように機能しますか？

人間の脳が信号を収集するためにニューロンを相互接続しているように、スマートマシンには外部入力を受け取るニューラルネットワーク（ノードのレイヤー）があります。 層の数が増えるにつれて、ネットワークはどんどん深くなっていきます。 そして、ビッグデータ分析のような分野の出現により、さらに大規模でより洗練されたニューラルネットワークが前面に出てきました。

ディープラーニング技術は、このような高度なネットワークに照らしてコンピューターアルゴリズムを調べ、コンピューターが人間よりも速く観察、学習、反応するのを支援します。 これには、次のようなタスクが含まれます。

  • 画像の分類
  • 翻訳言語
  • スピーチを認識し、
  • パターンの識別。

ディープラーニングシステムには、大量のデータを処理し、複雑な数学的計算を実行するための堅牢なハードウェアが必要です。 データ処理が開始されると、人工ニューラルネットワークがデータをふるいにかけ、一連の真または偽の質問から回答を計算し、生成して出力します。

たとえば、顔認識プログラムは、最初にエッジとラインを検出し、次にさらに印象的な特徴を識別し、最終的にその前に配置された顔の全体的な表現を認識します。 プログラムの精度は、特定のタスクで自分自身をトレーニングするにつれて、時間の経過とともに向上します。

ディープラーニングにおけるキャリアの機会

21世紀の職場では、ディープラーニングが増加しています。 企業は、この破壊的なデジタルテクノロジーをますます展開して、新しいビジネスモデルを作成し、時代の先を行くようになっています。 ディープラーニングエンジニアのスキルが役立つことが証明されているいくつかの新進気鋭の分野は次のとおりです。

  • 医療画像分析
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • 自動翻訳
  • 材料検査
  • ドラッグデザイン
  • バイオインフォマティクス
  • 不正検出
  • エンターテインメント（ピクセルの復元、無声映画へのサウンドの追加など）

上記のドメインとは別に、MLの実践者は、eコマース、デジタルマーケティング、ソーシャルメディアなどの分野で移転可能なスキルも持っています。 レコメンデーションエンジンの強化や購入提案の提供から、人間の介入なしにスパムを検出して不適切なコンテンツにフラグを立てるまで、多くのユースケースがあります。 機械学習がどのように業界を変革するかをご覧ください。

ディープラーニングエンジニアまたはMLプロフェッショナルとして、次のことを行う必要があります。

  • プログラミング言語とMLライブラリを使用して実験を実行します。
  • MLソリューションを本番環境にデプロイします。
  • 展開されたソリューションを最適化して、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。
  • ビジネスニーズに応じてカスタムコードを実装します。
  • データを分析して、新しいアプリケーションを考え出します。
  • バックエンドシステムとデータベース間の良好なフローを確保します。
  • データサイエンティスト、研究者、製品マネージャー、ソフトウェアエンジニアなどの利害関係者と協力します。

インドのディープラーニング給与

Payscaleによると、ディープラーニングエンジニアは現在平均Rsの給与を稼いでいます。 インドでは9,05,105。 上級職の報酬はRsまで上がる可能性があります。 候補者の教育資格と長年の実務経験に応じて20,00,000。 仕事の場所や産業部門などの要因も、雇用主が提供する賃金に影響を与えます。

ディープラーニングスキルに長けた専門家は、次のようなインドのいくつかのトップ企業に採用されています。

  • アクセンチュア
  • Genpact
  • アドビ
  • ミントラ
  • アメリカンエキスプレス
  • スタンダードチャータード
  • PayTM
  • MobiKwik
  • Razorpay
  • プラクト
  • 私の旅行をする

ディープラーニングは、今後さらに広く受け入れられ、ビジネスの革新を促進することが期待されています。 NASSCOMの調査によると、複合AIスタックは2025年までにインドのGDPを押し上げることができます。さらに、 LinkedInのEmerging Jobsランキングリストでは、MLエンジニアがトップにランクインしました。 職務は5年間でほぼ10倍の成長を目撃しました。 この急増は将来確実に回復します！ ディープラーニングエンジニアの給与についてもっと読む。

ただし、インドのAIとMLの仕事は、業界の要件と専門家のスキルが一致していないため、ほとんど人員が不足しています。 このギャップは、急速な技術の進歩とともに拡大する可能性があります。 ディープラーニングとニューラルネットワークのいくつかのユニークなトレーニング手段は、この問題に対処する方法を提供します。 探検しましょう。

ディープラーニングエンジニアになる方法は？

データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの学歴は、ディープラーニングのキャリアで有利なスタートを切ることができます。 スキルに関しては、プログラミング言語（Python、SQL、Java、C ++など）の実用的な知識と、TensorFlow、Rプログラミング、Spark and Hadoop、Apache Kafka、MATLABなどのツールを十分に理解している必要があります。 システム設計とデータ構造に習熟していると、競合他社よりも優位に立つことができます。

技術的なノウハウを開発することに加えて、理論的な知識を実際のシナリオに適用することが重要です。 課題やプロジェクトは、ポートフォリオの構築を支援しながら、そのような学習のための優れた手段を提供します。 さらに、エンドツーエンドの実装経験があると、採用担当マネージャーの目から見てすぐにあなたを際立たせることができます。

とはいえ、雇用主はディープラーニングとニューラルネットワークの専門知識を持つ人々を探していることがあります。 このような場合、機械学習とディープラーニングの高度な証明書プログラムのようなオンラインコースは非常に役立ちます。 6か月のプログラムは、IIIT-BangaloreとupGradによって提供され、ディープラーニングとニューラルネットワークに関する業界指向のトレーニングを提供します。

さらに、パーソナライズされたキャリア支援とネットワーキングセッションの恩恵を受けて、専門家や仲間の学習者とつながる機会が得られます。 全体的な経験は、将来に備えながら、高給の職務に適切な資格を取得するのに役立ちます。 したがって、上級コースに登録することは、ディープラーニングでのキャリアを追求しようとしている人にとって論理的なステップです。

学習オプションを選択してさらに詳しく説明する前に、基本的な概念と、それらが傘の下でどのように組み合わされるかを明確に理解することが最善です。 このブログがあなたの助けになれば幸いです。 要約すると、ディープラーニングとは何かについて話し合い、この分野で新たに登場したキャリアパスについてお知らせしました。 AI＆ML業界で足場を築くためのこれらの洞察！

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