Co to jest głębokie uczenie? Jak to działa, możliwości kariery, wynagrodzenie [2022]

Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego napędzają i kształtują komputery nowej generacji. Chociaż otaczają nas „inteligentne” maszyny, do efektywnego działania nadal potrzebują ludzkiej wiedzy. Dlatego inżynierowie oprogramowania, szczególnie ci z zaawansowaną wiedzą na temat głębokiego uczenia i sieci neuronowych, są bardzo poszukiwani w różnych branżach. Na tym blogu odkryjemy podstawy tych technologii i rzucimy światło na niektóre lukratywne ścieżki kariery.

Jeśli masz już stopień naukowy w dziedzinie informatyki, inżynierii IT, matematyki, statystyki i pokrewnych dziedzin, czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak kontynuować udaną karierę w głębokim uczeniu się. Ale zanim zaczniemy, omówimy najpierw definicję i elementy składowe głębokiego uczenia się.

Co to jest głębokie uczenie?

Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie to modne hasła technologiczne, które są często używane zamiennie. Oto podsumowanie tego, co dokładnie oznaczają:

• Sztuczna inteligencja pozwala maszynom rozumować, analizować i zachowywać się jak ludzie w obliczu konkretnego problemu.
• ML jest częścią sztucznej inteligencji, która bada algorytmy komputerowe i wykorzystuje dane, aby umożliwić maszynom uczenie się na podstawie doświadczenia.
• Głębokie uczenie to podzbiór systemów opartych na ML, które współpracują ze sztucznymi sieciami neuronowymi (zaprojektowanymi do naśladowania ludzkich działań). Umożliwia modelowi komputerowemu klasyfikowanie danych bezpośrednio z tekstu, obrazu lub dźwięku i samodzielną poprawę.

W dzisiejszych czasach głębokie uczenie i sieci neuronowe są tak dokładne, że mogą osiągać doskonałe wyniki na poziomie człowieka. Oto kilka przykładów:

• Technologia samochodu bez kierowcy może odróżnić pieszych od latarni oraz wykryć znaki stopu i sygnalizację świetlną.
• Zaawansowane mikroskopy dostarczają wielowymiarowych zestawów danych do szkolenia aplikacji głębokiego uczenia w identyfikacji komórek rakowych.
• Automatyczne mechanizmy wykrywania w fabrykach zapewniają, że ludzie i przedmioty znajdują się w bezpiecznej odległości od ciężkiego sprzętu.
• Urządzenia pomocy domowej zasilane przez aplikacje do głębokiego uczenia się, które są zautomatyzowane, aby słyszeć, tłumaczyć i reagować na Twój głos.
• Aplikacje mobilne oparte na sztucznej inteligencji potrafią rozpoznawać obrazy i generować dla nich inteligentne podpisy.

Jak widać, uczenie głębokie ma wiele zastosowań, od diagnostyki medycznej po urządzenia konsumenckie. Przyjrzyjmy się teraz, co dzieje się za kulisami.

Jak działa głębokie uczenie się?

Podobnie jak ludzki mózg ma połączone ze sobą neurony do zbierania sygnałów, inteligentne maszyny mają sieci neuronowe (warstwy węzłów), które odbierają zewnętrzne dane wejściowe. Wraz ze wzrostem liczby warstw sieć staje się coraz głębsza. A wraz z pojawieniem się dziedzin, takich jak analiza Big Data, na pierwszy plan wysunęły się jeszcze większe i bardziej wyrafinowane sieci neuronowe.

Techniki głębokiego uczenia badają algorytmy komputerowe w świetle tak zaawansowanych sieci, pomagając komputerom obserwować, uczyć się i reagować szybciej niż ludzie. Obejmuje to zadania takie jak:

• Klasyfikowanie obrazów
• Tłumaczenie języka
• Rozpoznawanie mowy i
• Identyfikowanie wzorców.

Systemy uczenia głębokiego potrzebują solidnego sprzętu do przetwarzania dużych ilości danych i wykonywania złożonych obliczeń matematycznych. Gdy rozpoczyna się przetwarzanie danych, sztuczne sieci neuronowe przesiewają dane, obliczają odpowiedzi z serii prawdziwych lub fałszywych pytań oraz produkują i wyprowadzają dane.

Na przykład program do rozpoznawania twarzy najpierw wykrywa krawędzie i linie, następnie identyfikuje bardziej uderzające cechy, a ostatecznie rozpoznaje ogólną reprezentację twarzy umieszczonej przed nią. Dokładność programu wzrasta wraz z upływem czasu, gdy sam ćwiczy się w konkretnym zadaniu.

Możliwości kariery w głębokim uczeniu

Głębokie uczenie się rośnie w miejscach pracy XXI wieku. Firmy coraz częściej wdrażają tę przełomową technologię cyfrową, aby tworzyć nowe modele biznesowe i wyprzedzać konkurencję. Oto kilka rozwijających się obszarów, w których umiejętności inżynierów głębokiego uczenia się okazują się przydatne:

• Analiza obrazu medycznego
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Wizja komputerowa
• Tłumaczenia automatyczne
• Kontrola materiału
• Projektowanie leków
• Bioinformatyka
• Wykrywanie oszustw
• Rozrywka (przywracanie pikseli, dodawanie dźwięku do niemych filmów itp.)

Oprócz wspomnianych wyżej dziedzin, praktycy ML posiadają także umiejętności zbywalne dla sektorów takich jak e-commerce, marketing cyfrowy i media społecznościowe. Istnieje wiele przypadków użycia, od zasilania silników rekomendacji i oferowania sugestii zakupów po wykrywanie spamu i oznaczanie nieodpowiednich treści bez interwencji człowieka. Przeczytaj, jak uczenie maszynowe zmienia branże.

Jako inżynier głębokiego uczenia lub specjalista ML będziesz musiał:

• Przeprowadzaj eksperymenty za pomocą języków programowania i bibliotek ML.
• Wdrażaj rozwiązania ML do produkcji.
• Zoptymalizuj wdrożone rozwiązania, aby uzyskać lepszą wydajność i skalowalność.
• Implementuj niestandardowe kody w zależności od potrzeb biznesowych.
• Analizuj dane, aby tworzyć nowatorskie aplikacje.
• Zapewnij dobry przepływ między systemami zaplecza i bazami danych.
• Współpracuj z interesariuszami, w tym analitykami danych, badaczami, menedżerami produktów i inżynierami oprogramowania.

Wynagrodzenie za głębokie uczenie się w Indiach

Według Payscale inżynierowie zajmujący się głębokim uczeniem zarabiają obecnie średnią pensję w wysokości Rs. 9,05,105 w Indiach. Wynagrodzenie za wyższe stanowiska może wzrosnąć do Rs. 20 000 000 w zależności od wykształcenia kandydatów i lat doświadczenia zawodowego. Czynniki takie jak lokalizacja pracy i sektor przemysłu również wpływają na wynagrodzenie oferowane przez pracodawcę.

Profesjonaliści biegli w umiejętnościach głębokiego uczenia są zatrudniani przez kilka czołowych firm w Indiach, takich jak:

• Akcentowanie
• Genpact
• Cegła suszona na słońcu
• Myntra
• American Express
• Standardowy czarterowy
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• Praktyka
• Zrób moją podróż

Oczekuje się, że głębokie uczenie się zyska jeszcze szerszą akceptację i będzie napędzać innowacje biznesowe w nadchodzących latach. Według badania NASSCOM , złożony stos sztucznej inteligencji może zwiększyć PKB Indii do 2025 roku. Ponadto na liście rankingowej LinkedIn Emerging Jobs na czele znaleźli się inżynierowie ML. Stanowisko pracy odnotowało prawie dziesięciokrotny wzrost w ciągu pięciu lat. Ten wzrost z pewnością wzrośnie w przyszłości! Przeczytaj więcej o wynagrodzeniu inżyniera głębokiego uczenia się.

Jednak stanowiska AI i ML w Indiach w dużej mierze pozostają za małe ze względu na niedopasowanie wymagań branżowych do umiejętności specjalistów. Ta luka prawdopodobnie się powiększy wraz z szybkim postępem technologicznym. Niektóre unikalne ścieżki szkoleniowe w zakresie głębokiego uczenia i sieci neuronowych oferują sposób na rozwiązanie tego problemu. Odkryjmy.

Jak zostać inżynierem głębokiego uczenia się?

Wykształcenie akademickie w zakresie nauki o danych i inżynierii oprogramowania może dać Ci przewagę w karierze głębokiego uczenia się. Jeśli chodzi o umiejętności, potrzebujesz praktycznej znajomości języków programowania (Python, SQL, Java, C++ itp.) oraz dobrej znajomości narzędzi takich jak TensorFlow, R Programming, Spark and Hadoop, Apache Kafka i MATLAB. Biegłość w projektowaniu systemów i strukturach danych może również dać Ci przewagę nad konkurencją.

Oprócz rozwijania technicznego know-how ważne jest, aby zastosować wiedzę teoretyczną w rzeczywistych scenariuszach. Zadania i projekty oferują doskonałe możliwości takiego uczenia się, pomagając jednocześnie budować portfolio. Ponadto posiadanie kompleksowego doświadczenia wdrożeniowego od razu wyróżni Cię w oczach kierownika ds. rekrutacji.

To powiedziawszy, czasami pracodawcy szukają osób ze specjalistyczną wiedzą w zakresie głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. W takich przypadkach niezwykle pomocne mogą okazać się kursy online, takie jak Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning . Sześciomiesięczny program jest oferowany przez IIIT-Bangalore i upGrad i zapewnia zorientowane na branżę szkolenie w zakresie głębokiego uczenia się i sieci neuronowych.

Co więcej, masz możliwość nawiązania kontaktu z ekspertami i innymi uczniami, korzystając ze spersonalizowanej pomocy w karierze i sesji networkingowych. Całościowe doświadczenie pomaga zdobyć odpowiednie kwalifikacje do pracy na dobrze płatnych stanowiskach, jednocześnie przygotowując Cię na przyszłość. Dlatego zapisanie się na zaawansowany kurs jest logicznym krokiem dla tych, którzy chcą rozpocząć karierę w głębokim uczeniu się.

Zanim wybierzesz opcję nauki i zagłębisz się dalej, najlepiej jest mieć jasny obraz podstawowych koncepcji i tego, jak pasują do siebie pod parasolem. Mamy nadzieję, że ten blog Ci w tym pomógł. Podsumowując, omówiliśmy, czym jest głębokie uczenie się i poinformowaliśmy o niektórych pojawiających się ścieżkach kariery w tej dziedzinie. Te spostrzeżenia, aby zdobyć przyczółek w branży AI & ML!