Что такое глубокое обучение? Как это работает, карьерные возможности, зарплата [2022]

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения подпитывают и формируют вычислительную технику следующего поколения. Хотя нас окружают «умные» машины, для эффективной работы им по-прежнему необходимы человеческие знания. Вот почему инженеры-программисты, особенно те, кто обладает глубокими знаниями в области глубокого обучения и нейронных сетей, пользуются большим спросом в различных отраслях. В этом блоге мы раскроем основы этих технологий и прольем свет на некоторые прибыльные карьерные пути.

Если у вас уже есть степень в области компьютерных наук, ИТ-инженерии, математики, статистики и смежных областях, читайте дальше, чтобы узнать, как сделать успешную карьеру в области глубокого обучения. Но прежде чем мы начнем, давайте сначала познакомим вас с определением и строительными блоками глубокого обучения.

Что такое глубокое обучение?

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение — это технические термины, которые часто используются как синонимы. Вот краткое изложение того, что они означают:

• ИИ позволяет машинам рассуждать, анализировать и действовать как люди, сталкиваясь с конкретной проблемой.
• Машинное обучение — это часть ИИ, которая изучает компьютерные алгоритмы и использует данные, чтобы машины могли учиться на собственном опыте.
• Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, работающая с искусственными нейронными сетями (предназначенными для имитации действий человека). Это позволяет компьютерной модели классифицировать данные непосредственно из текста, изображения или звука и улучшать их самостоятельно.

В настоящее время глубокое обучение и нейронные сети настолько точны, что могут превзойти производительность на уровне человека. Вот некоторые примеры:

• Технология беспилотных автомобилей может отличать пешеходов от фонарных столбов и обнаруживать знаки остановки и светофоры.
• Усовершенствованные микроскопы дают многоразмерные наборы данных для обучения приложений глубокого обучения выявлению раковых клеток.
• Механизмы автоматического обнаружения на заводах гарантируют, что люди и объекты находятся на безопасном расстоянии от тяжелого оборудования.
• Устройства для помощи на дому на основе приложений глубокого обучения, которые автоматически слышат, переводят и реагируют на ваш голос.
• Мобильные приложения на основе искусственного интеллекта способны различать изображения и генерировать к ним интеллектуальные подписи.

Как видите, глубокое обучение имеет множество применений, от медицинской диагностики до потребительских устройств. Давайте теперь посмотрим, что происходит за кулисами.

Как работает глубокое обучение?

Точно так же, как человеческий мозг имеет взаимосвязанные нейроны для сбора сигналов, умные машины имеют нейронные сети (слои узлов), которые получают внешние данные. Сеть становится глубже по мере увеличения количества слоев. А с появлением таких областей, как аналитика больших данных, на первый план вышли еще более крупные и сложные нейронные сети.

Методы глубокого обучения исследуют компьютерные алгоритмы в свете таких передовых сетей, помогая компьютерам наблюдать, учиться и реагировать быстрее, чем люди. Это включает в себя такие задачи, как:

• Классификация изображений
• Перевод языка
• Распознавание речи и
• Выявление шаблонов.

Системы глубокого обучения нуждаются в надежном оборудовании для обработки больших объемов данных и выполнения сложных математических расчетов. По мере того, как начинается обработка данных, искусственные нейронные сети просеивают данные, вычисляют ответы из серии истинных или ложных вопросов, а также производят и выводят.

Например, программа распознавания лиц сначала обнаруживает края и линии, затем идентифицирует более яркие черты и, в конечном итоге, распознает общее представление лица, расположенного перед ним. Точность программы увеличивается со временем по мере того, как она обучается выполнению конкретной задачи.

Карьерные возможности в области глубокого обучения

Глубокое обучение становится все более популярным на рабочих местах 21 века. Компании все чаще используют эту прорывную цифровую технологию для создания новых бизнес-моделей и опережения конкурентов. Вот некоторые перспективные области, в которых навыки инженеров глубокого обучения оказываются полезными:

• Анализ медицинских изображений
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Автоматические переводы
• Проверка материалов
• Дизайн лекарств
• Биоинформатика
• Обнаружение мошенничества
• Развлечения (восстановление пикселей, добавление звука в немые фильмы и т. д.)

Помимо областей, упомянутых выше, специалисты по машинному обучению также обладают навыками, применимыми в таких секторах, как электронная коммерция, цифровой маркетинг и социальные сети. Существует множество вариантов использования, от включения механизмов рекомендаций и предложений о покупке до обнаружения спама и пометки неприемлемого контента без вмешательства человека. Узнайте, как машинное обучение меняет отрасли.

Как инженер глубокого обучения или специалист по машинному обучению, вы должны:

• Проводите эксперименты с помощью языков программирования и библиотек машинного обучения.
• Развертывание решений ML в рабочей среде.
• Оптимизируйте развернутые решения для повышения производительности и масштабируемости.
• Внедряйте пользовательские коды в зависимости от потребностей бизнеса.
• Анализируйте данные, чтобы придумывать новые приложения.
• Обеспечить хороший поток между серверными системами и базами данных.
• Сотрудничайте с заинтересованными сторонами, включая специалистов по данным, исследователей, менеджеров по продуктам и разработчиков программного обеспечения.

Заработная плата глубокого обучения в Индии

Согласно Payscale , инженеры глубокого обучения в настоящее время получают среднюю зарплату в размере рупий. 9,05,105 в Индии. Вознаграждение за старшие роли может доходить до рупий. 20 000 000 в зависимости от образовательной квалификации кандидатов и многолетнего опыта работы. Такие факторы, как место работы и отрасль, также влияют на оплату, предлагаемую работодателем.

Профессионалы, обладающие навыками глубокого обучения, нанимаются несколькими ведущими компаниями Индии, такими как:

• Аксенчер
• Генпакт
• Adobe
• Минтра
• Американский экспресс
• Стандартный чартерный
• PayTM
• МобиКвик
• Razorpay
• Практо
• Сделай мою поездку

Ожидается, что глубокое обучение получит еще более широкое признание и станет стимулом для бизнес-инноваций в ближайшие годы. Согласно исследованию NASSCOM , составной стек ИИ может увеличить ВВП Индии к 2025 году. Кроме того, в рейтинге новых вакансий LinkedIn инженеры по машинному обучению занимают первое место. Должность выросла почти в десять раз за пять лет. Этот всплеск обязательно усилится в будущем! Узнайте больше о зарплате инженера по глубокому обучению.

Тем не менее, рабочие места в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Индии в значительной степени остаются недоукомплектованными из-за несоответствия между отраслевыми требованиями и навыками специалистов. Этот разрыв, вероятно, увеличится с быстрым технологическим прогрессом. Некоторые уникальные возможности обучения в области глубокого обучения и нейронных сетей предлагают способ решения этой проблемы. Давайте исследовать.

Как стать инженером по глубокому обучению?

Академический опыт в области науки о данных и разработки программного обеспечения может дать вам преимущество в карьере глубокого обучения. Что касается навыков, вам потребуются практические знания языков программирования (Python, SQL, Java, C++ и т. д.) и хорошее владение такими инструментами, как TensorFlow, R Programming, Spark и Hadoop, Apache Kafka и MATLAB. Знание системного проектирования и структур данных также может дать вам преимущество перед конкурентами.

Помимо развития ваших технических ноу-хау, крайне важно применять теоретические знания в реальных сценариях. Задания и проекты предлагают отличные возможности для такого обучения, помогая вам создать свое портфолио. Кроме того, наличие сквозного опыта внедрения сразу же выделит вас в глазах менеджера по найму.

Тем не менее, иногда работодатели ищут людей со специальными знаниями в области глубокого обучения и нейронных сетей. В таких случаях очень полезными могут оказаться онлайн-курсы, такие как Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning . Шестимесячная программа предлагается IIIT-Bangalore и upGrad и дает вам ориентированное на отрасль обучение глубокому обучению и нейронным сетям.

Кроме того, вы получаете возможность общаться с экспертами и однокурсниками, пользуясь индивидуальной помощью в карьере и нетворкингом. Комплексный опыт поможет вам получить надлежащие полномочия для высокооплачиваемых должностей, а также подготовит вас к будущему. Таким образом, запись на продвинутый курс является логичным шагом для тех, кто хочет продолжить карьеру в области глубокого обучения.

Прежде чем выбрать вариант обучения и углубиться в него, лучше иметь четкое представление об основных концепциях и о том, как они сочетаются друг с другом под зонтиком. Мы надеемся, что этот блог помог вам в этом. Таким образом, мы обсудили, что такое глубокое обучение, и проинформировали вас о некоторых новых карьерных возможностях в этой области. Эти идеи помогут закрепиться в индустрии искусственного интеллекта и машинного обучения!