Ce este Deep Learning? Cum funcționează, oportunități de carieră, salariu [2022]

Tehnologiile de inteligență artificială și de învățare automată alimentează și modelează informatica de generație următoare. Deși mașinile „inteligente” ne înconjoară, ele au nevoie de expertiză umană pentru a funcționa eficient. Acesta este motivul pentru care inginerii de software, în special cei cu cunoștințe avansate despre învățarea profundă și rețelele neuronale, sunt la mare căutare în toate industriile. În acest blog, vom descoperi elementele fundamentale ale acestor tehnologii și vom arunca lumină asupra unor căi de carieră profitabile.

Dacă aveți deja o diplomă în Informatică, Inginerie IT, Matematică, Statistică și domenii conexe, citiți mai departe pentru a ști cum să urmezi o carieră de succes în învățarea profundă. Dar înainte de a începe, permiteți-ne mai întâi să vă ghidăm prin definiția și blocurile de bază ale învățării profunde.

Ce este Deep Learning?

Inteligența artificială (AI), Machine Learning (ML) și Deep Learning sunt cuvinte la modă tehnologice care sunt adesea folosite interschimbabil. Iată un rezumat a ceea ce înseamnă exact:

• AI permite mașinilor să raționeze, să analizeze și să se comporte ca oamenii atunci când se confruntă cu o anumită problemă.
• ML este o parte a AI care studiază algoritmi de computer și utilizează date pentru a permite mașinilor să învețe din experiență.
• Învățarea profundă este un subset de ML care funcționează cu rețele neuronale artificiale (concepute pentru a imita acțiunile umane). Permite unui model de computer să clasifice datele direct din text, imagine sau sunet și să se îmbunătățească singur.

În zilele noastre, învățarea profundă și rețelele neuronale sunt atât de precise încât pot excela în performanța la nivel uman. Câteva exemple includ:

• Tehnologia mașinilor fără șofer poate distinge pietonii de stâlpi de iluminat și poate detecta semnele de oprire și semafoare.
• Microscoapele avansate produc seturi de date cu dimensiuni mari pentru antrenarea aplicațiilor de învățare profundă în identificarea celulelor canceroase.
• Mecanismele automate de detectare din fabrici asigură că oamenii și obiectele sunt la o distanță sigură de echipamentele grele.
• Dispozitive de asistență la domiciliu alimentate de aplicații de învățare profundă care sunt automatizate pentru a vă auzi, traduce și răspunde la vocea dvs.
• Aplicațiile mobile bazate pe inteligență artificială sunt capabile să discerne imaginile și să genereze subtitrări inteligente pentru ele.

După cum puteți vedea, învățarea profundă are o gamă largă de aplicații, de la diagnosticare medicală la dispozitive de consum. Să vedem acum ce se întâmplă în culise.

Cum funcționează Deep Learning?

La fel cum creierul uman are neuroni interconectați pentru a colecta semnale, mașinile inteligente au rețele neuronale (straturi de noduri) care primesc input extern. Rețeaua continuă să devină mai adâncă pe măsură ce numărul de straturi crește. Și odată cu apariția unor domenii precum analiza Big Data, rețelele neuronale și mai mari și mai sofisticate au ajuns în prim-plan.

Tehnicile de învățare profundă examinează algoritmii de computer în lumina unor astfel de rețele avansate, ajutând computerele să observe, să învețe și să reacționeze mai repede decât oamenii. Aceasta implică sarcini precum:

• Clasificarea imaginilor
• Limba de traducere
• Recunoașterea vorbirii și
• Identificarea tiparelor.

Sistemele de învățare profundă au nevoie de hardware robust pentru a procesa volume mari de date și pentru a efectua calcule matematice complexe. Pe măsură ce procesarea datelor pornește, rețelele neuronale artificiale cernează datele, calculează răspunsuri dintr-o serie de întrebări adevărate sau false și produc și produc.

De exemplu, un program de recunoaștere facială detectează mai întâi marginile și liniile, apoi identifică trăsături mai izbitoare și, în cele din urmă, recunoaște reprezentările generale ale feței plasate în fața acesteia. Precizia programului crește în timp pe măsură ce se antrenează într-o anumită sarcină.

Oportunități de carieră în deep learning

Învățarea profundă este în creștere în locurile de muncă din secolul 21. Companiile folosesc din ce în ce mai mult această tehnologie digitală disruptivă pentru a crea noi modele de afaceri și a rămâne în fruntea curbei. Iată câteva domenii viitoare în care abilitățile inginerilor de deep learning se vor dovedi utile:

• Analiza imaginilor medicale
• Procesarea limbajului natural
• Viziune computerizată
• Traduceri automate
• Verificarea materialelor
• Design de medicamente
• Bioinformatica
• Detectarea fraudei
• Divertisment (restaurare pixeli, adăugare de sunet la filmele mute etc.)

În afară de domeniile menționate mai sus, practicienii ML au și abilități transferabile pentru sectoare precum comerțul electronic, marketingul digital și rețelele sociale. De la alimentarea motoarelor de recomandare și oferirea de sugestii de cumpărare până la detectarea spamului și semnalarea conținutului neadecvat fără intervenția umană, există numeroase cazuri de utilizare. Citiți cum învățarea automată transformă industriile.

În calitate de inginer de deep learning sau profesionist ML, vi se va cere să:

• Rulați experimente cu ajutorul limbajelor de programare și al bibliotecilor ML.
• Implementați soluții ML în producție.
• Optimizați soluțiile implementate pentru a obține performanțe și scalabilitate mai bune.
• Implementați coduri personalizate în funcție de nevoile afacerii.
• Analizați datele pentru a veni cu aplicații noi.
• Asigurați un flux bun între sistemele backend și bazele de date.
• Colaborați cu părțile interesate, inclusiv cu cercetători, manageri de produse și ingineri software.

Salariul Deep Learning în India

Potrivit Payscale , inginerii de deep learning câștigă în prezent un salariu mediu de Rs. 9.05.105 în India. Remunerația pentru funcțiile de conducere poate ajunge până la Rs. 20.00.000, în funcție de calificările de studii ale candidaților și de anii de experiență în muncă. Factori precum locația locului de muncă și sectorul industrial influențează, de asemenea, salariul oferit de un angajator.

Profesioniștii experimentați în abilitățile de învățare profundă sunt angajați de mai multe companii de top din India, cum ar fi:

• Accenture
• Genpact
• Chirpici
• Myntra
• American Express
• Inscris in grafic
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• Practo
• Fă-mi călătoria

Învățarea profundă este de așteptat să obțină o acceptare și mai largă și să stimuleze inovarea în afaceri în următorii ani. Potrivit unui studiu NASSCOM , stiva compozită de AI poate crește PIB-ul Indiei până în 2025. În plus, lista de clasare a LinkedIn Emerging Jobs a prezentat inginerii ML în frunte. Rolul locului de muncă a cunoscut o creștere de aproape zece ori în cinci ani. Această creștere va crește cu siguranță în viitor! Citiți mai multe despre salariul inginerului de deep learning.

Cu toate acestea, locurile de muncă AI și ML din India rămân în mare parte insuficiente din cauza nepotrivirii dintre cerințele industriei și abilitățile profesioniștilor. Acest decalaj este probabil să se extindă odată cu progresele tehnologice rapide. Unele căi de formare unice în învățarea profundă și rețelele neuronale oferă o modalitate de a aborda această problemă. Să explorăm.

Cum să devii un inginer de învățare profundă?

O pregătire academică în știința datelor și inginerie software vă poate oferi un avans în carierele de învățare profundă. În ceea ce privește abilitățile, veți avea nevoie de cunoștințe de lucru ale limbajelor de programare (Python, SQL, Java, C++ etc.) și de o bună înțelegere a instrumentelor precum TensorFlow, R Programming, Spark și Hadoop, Apache Kafka și MATLAB. Competențele cu proiectarea sistemului și structurile de date vă pot oferi, de asemenea, un avantaj față de concurenții dvs.

Pe lângă dezvoltarea cunoștințelor tehnice, este esențial să aplicați cunoștințele teoretice scenariilor din viața reală. Sarcinile și proiectele oferă căi excelente pentru o astfel de învățare, ajutându-vă în același timp să vă construiți portofoliul. În plus, a avea o experiență de implementare end-to-end te-ar diferenția imediat în ochii managerului de angajare.

Acestea fiind spuse, uneori angajatorii caută oameni cu cunoștințe specializate în învățarea profundă și rețelele neuronale. În astfel de cazuri, cursurile online, cum ar fi Advanced Certificate Program in Machine Learning și Deep Learning , se pot dovedi extrem de utile. Programul de șase luni este oferit de IIIT-Bangalore și upGrad și vă oferă instruire orientată spre industrie în deep learning și rețele neuronale.

Mai mult, aveți ocazia să vă conectați cu experți și colegi, beneficiind de asistență personalizată în carieră și sesiuni de networking. Experiența holistică vă ajută să obțineți acreditările adecvate pentru posturi bine plătite, pregătindu-vă totodată pentru viitor. Prin urmare, înscrierea la un curs avansat este un pas logic pentru cei care doresc să urmeze o carieră în învățarea profundă.

Înainte de a selecta o opțiune de studiu și de a explora mai departe, cel mai bine este să aveți o idee clară despre conceptele fundamentale și despre modul în care acestea se potrivesc sub o umbrelă. Sperăm că acest blog te-a ajutat să faci asta. Pe scurt, am discutat despre ce este învățarea profundă și v-am informat despre câteva căi de carieră emergente în domeniu. Aceste informații pentru a obține un punct de sprijin în industria AI și ML!