การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร? มันทำงานอย่างไร โอกาสในการทำงาน เงินเดือน [2022]

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงกำลังเติมเชื้อเพลิงและสร้างคอมพิวเตอร์ยุคใหม่ แม้ว่าเครื่องจักรที่ 'ฉลาด' จะรายล้อมเรา แต่ก็ยังต้องการความเชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือเหตุผลที่วิศวกรซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะผู้ที่มีความรู้ขั้นสูงเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม มีความต้องการสูงในอุตสาหกรรมต่างๆ ในบล็อกนี้ เราจะเปิดเผยพื้นฐานของเทคโนโลยีเหล่านี้และให้ความกระจ่างเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพที่ร่ำรวย

หากคุณมีปริญญาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมไอที คณิตศาสตร์ สถิติ และสาขาที่เกี่ยวข้องอยู่แล้ว อ่านต่อเพื่อทราบวิธีการประกอบอาชีพที่ประสบความสำเร็จในการเรียนรู้เชิงลึก แต่ก่อนที่เราจะเริ่มต้น ให้เรานำคุณผ่านคำจำกัดความและองค์ประกอบสำคัญของการเรียนรู้เชิงลึกก่อน

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึกเป็นคำศัพท์ทางเทคนิคที่มักใช้สลับกันได้ นี่คือบทสรุปของสิ่งที่พวกเขาหมายถึง:

• AI ช่วยให้เครื่องจักรสามารถให้เหตุผล วิเคราะห์ และทำตัวเหมือนมนุษย์เมื่อต้องเผชิญกับปัญหาเฉพาะ
• ML เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่ศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์และใช้ข้อมูลเพื่อให้เครื่องเรียนรู้จากประสบการณ์
• การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของ ML-based ที่ทำงานร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียม (ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบการกระทำของมนุษย์) ช่วยให้แบบจำลองคอมพิวเตอร์สามารถจำแนกข้อมูลโดยตรงจากข้อความ รูปภาพ หรือเสียง และปรับปรุงได้เอง

ทุกวันนี้ การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมนั้นแม่นยำมากจนสามารถทำงานได้ดีในระดับมนุษย์ ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่ :

• เทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับสามารถแยกแยะคนเดินถนนจากเสาไฟและตรวจจับป้ายหยุดและสัญญาณไฟจราจรได้
• กล้องจุลทรรศน์ขั้นสูงให้ชุดข้อมูลที่มีมิติสูงสำหรับการฝึกอบรมแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกในการระบุเซลล์มะเร็ง
• กลไกการตรวจจับอัตโนมัติในโรงงานทำให้มั่นใจได้ว่าผู้คนและวัตถุอยู่ห่างจากเครื่องจักรกลหนักอย่างปลอดภัย
• อุปกรณ์ช่วยเหลือในบ้านที่ขับเคลื่อนโดยแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้ยิน แปล และตอบสนองต่อเสียงของคุณโดยอัตโนมัติ
• แอปพลิเคชั่นมือถือที่ใช้ AI มีความสามารถในการมองเห็นภาพและสร้างคำบรรยายอัจฉริยะสำหรับพวกเขา

อย่างที่คุณเห็น การเรียนรู้เชิงลึกมีการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภค ให้เราดูสิ่งที่อยู่เบื้องหลัง

Deep Learning ทำงานอย่างไร?

เช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ที่เชื่อมต่อเซลล์ประสาทเพื่อรวบรวมสัญญาณ เครื่องจักรอัจฉริยะมีโครงข่ายประสาท (ชั้นของโหนด) ที่รับอินพุตจากภายนอก เครือข่ายเริ่มลึกขึ้นเรื่อยๆ เมื่อจำนวนชั้นเพิ่มขึ้น และด้วยการกำเนิดของสาขาต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ Big Data โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่และซับซ้อนยิ่งขึ้นได้เข้ามามีบทบาทสำคัญ

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกจะตรวจสอบอัลกอริธึมของคอมพิวเตอร์ในแง่ของเครือข่ายขั้นสูงดังกล่าว ช่วยให้คอมพิวเตอร์สังเกต เรียนรู้ และตอบสนองได้เร็วกว่ามนุษย์ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับงานเช่น:

• การจำแนกภาพ
• กำลังแปลภาษา
• การรับรู้คำพูดและ
• การระบุรูปแบบ

ระบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องการฮาร์ดแวร์ที่แข็งแกร่งในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เมื่อการประมวลผลข้อมูลเริ่มต้นขึ้น โครงข่ายประสาทเทียมจะกรองข้อมูล คำนวณคำตอบจากชุดคำถามจริงหรือเท็จ และสร้างและส่งออก

ตัวอย่างเช่น โปรแกรมจดจำใบหน้าจะตรวจจับขอบและเส้นก่อน จากนั้นจึงระบุลักษณะเด่นที่สะดุดตายิ่งขึ้น และท้ายที่สุดจะจดจำลักษณะโดยรวมของใบหน้าที่วางอยู่ข้างหน้า ความแม่นยำของโปรแกรมเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากโปรแกรมฝึกฝนตัวเองในงานเฉพาะ

โอกาสในการทำงานในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้เชิงลึกกำลังเพิ่มขึ้นในสถานที่ทำงานแห่งศตวรรษที่ 21 บริษัทต่างๆ ปรับใช้เทคโนโลยีดิจิทัลที่ก่อกวนนี้มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อสร้างรูปแบบธุรกิจใหม่และนำหน้าอยู่เสมอ ต่อไปนี้คือประเด็นที่กำลังจะเกิดขึ้นซึ่งทักษะของวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการพิสูจน์ว่ามีประโยชน์:

• การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
• การแปลอัตโนมัติ
• การตรวจสอบวัสดุ
• การออกแบบยา
• ชีวสารสนเทศศาสตร์
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• ความบันเทิง (การคืนค่าพิกเซล เพิ่มเสียงให้กับภาพยนตร์เงียบ ฯลฯ)

นอกเหนือจากโดเมนที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว ผู้ปฏิบัติงาน ML ยังมีทักษะที่สามารถถ่ายโอนได้สำหรับภาคส่วนต่างๆ เช่น อีคอมเมิร์ซ การตลาดดิจิทัล และโซเชียลมีเดีย ตั้งแต่การขับเคลื่อนเครื่องมือแนะนำและเสนอคำแนะนำในการซื้อไปจนถึงการตรวจจับสแปมและการตั้งค่าสถานะเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ มีกรณีการใช้งานมากมาย อ่านว่าแมชชีนเลิร์นนิงเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอย่างไร

ในฐานะวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกหรือผู้เชี่ยวชาญด้าน ML คุณจะต้อง:

• ทำการทดลองโดยใช้ภาษาโปรแกรมและไลบรารี ML
• ปรับใช้โซลูชัน ML ในการผลิต
• เพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันที่ปรับใช้เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น
• ใช้รหัสที่กำหนดเองตามความต้องการทางธุรกิจ
• วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างแอพพลิเคชั่นใหม่ๆ
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการไหลที่ดีระหว่างระบบแบ็กเอนด์และฐานข้อมูล
• ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และวิศวกรซอฟต์แวร์

เงินเดือนการเรียนรู้ลึกในอินเดีย

จากข้อมูลของ Payscale วิศวกรด้านการเรียนรู้เชิงลึกในปัจจุบันได้รับเงินเดือนเฉลี่ยอยู่ที่ Rs. 9,05,105 ในอินเดีย ค่าตอบแทนสำหรับตำแหน่งอาวุโสสามารถสูงถึง Rs. 20,00,000 ขึ้นอยู่กับวุฒิการศึกษาของผู้สมัครและประสบการณ์การทำงาน ปัจจัยเช่นสถานที่ทำงานและภาคอุตสาหกรรมยังมีอิทธิพลต่อค่าจ้างที่นายจ้างเสนอ

ผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญด้านทักษะการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการว่าจ้างจากบริษัทชั้นนำหลายแห่งในอินเดีย เช่น:

• แอคเซนเจอร์
• Genpact
• Adobe
• มินตรา
• อเมริกัน เอ็กซ์เพรส
• สแตนดาร์ด ชาร์เตอร์
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• Practo
• ทำให้การเดินทางของฉัน

การเรียนรู้เชิงลึกคาดว่าจะได้รับการยอมรับในวงกว้างยิ่งขึ้นและขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า จากการ ศึกษาของ NASSCOM พบ ว่า AI stack แบบผสมสามารถเพิ่ม GDP ของอินเดียได้ภายในปี 2025 นอกจากนี้ รายการอันดับ Emerging Jobs ของ LinkedIn ยัง มีวิศวกร ML อยู่ด้านบนสุด บทบาทงานเติบโตขึ้นเกือบสิบเท่าในห้าปี กระแสนี้จะเกิดขึ้นในอนาคตอย่างแน่นอน! อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึก

อย่างไรก็ตาม งาน AI & ML ในอินเดียส่วนใหญ่ยังคงมีไม่เพียงพอเนื่องจากความต้องการในอุตสาหกรรมและทักษะของผู้เชี่ยวชาญไม่ตรงกัน ช่องว่างนี้มีแนวโน้มที่จะขยายตัวด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว ลู่ทางการฝึกอบรมที่ไม่เหมือนใครในการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมมีวิธีแก้ไขปัญหานี้ มาสำรวจกัน

จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร

วุฒิการศึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมซอฟต์แวร์สามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นอาชีพการเรียนรู้เชิงลึกได้ ในแง่ของทักษะ คุณจะต้องมีความรู้ในการใช้งานภาษาโปรแกรม (Python, SQL, Java, C++ เป็นต้น) และเข้าใจเครื่องมือต่างๆ เช่น TensorFlow, R Programming, Spark และ Hadoop, Apache Kafka และ MATLAB ความเชี่ยวชาญในการออกแบบระบบและโครงสร้างข้อมูลยังช่วยให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณ

นอกจากการพัฒนาความรู้ทางเทคนิคแล้ว การนำความรู้เชิงทฤษฎีไปใช้กับสถานการณ์จริงเป็นสิ่งสำคัญ การมอบหมายงานและโครงการเป็นหนทางที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ดังกล่าว ในขณะเดียวกันก็ช่วยคุณสร้างพอร์ตโฟลิโอของคุณ นอกจากนี้ การมีประสบการณ์การใช้งานแบบ end-to-end จะทำให้คุณแตกต่างทันทีในสายตาของผู้จัดการการจ้างงาน

ที่กล่าวว่าบางครั้งนายจ้างกำลังมองหาผู้ที่มีความรู้เฉพาะด้านการเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียม ในกรณีเช่นนี้ หลักสูตรออนไลน์อย่าง Advanced Certificate Program ใน Machine Learning & Deep Learning สามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์อย่างมาก โปรแกรมหกเดือนนำเสนอโดย IIIT-Bangalore และ upGrad และให้การฝึกอบรมเชิงอุตสาหกรรมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและเครือข่ายประสาท

นอกจากนี้ คุณยังได้รับโอกาสในการติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญและเพื่อนผู้เรียน โดยได้รับประโยชน์จากความช่วยเหลือด้านอาชีพส่วนบุคคลและเซสชั่นการสร้างเครือข่าย ประสบการณ์แบบองค์รวมช่วยให้คุณได้รับข้อมูลประจำตัวที่เหมาะสมสำหรับบทบาทงานที่ได้ค่าตอบแทนสูงในขณะเดียวกันก็เตรียมคุณให้พร้อมสำหรับอนาคต ดังนั้นการลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรขั้นสูงจึงเป็นขั้นตอนที่สมเหตุสมผลสำหรับผู้ที่ต้องการประกอบอาชีพด้านการเรียนรู้เชิงลึก

ก่อนเลือกตัวเลือกการศึกษาและดำน้ำในขั้นต่อไป ควรมีแนวคิดที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานและวิธีประกอบเข้าด้วยกันภายใต้ร่มเงา เราหวังว่าบล็อกนี้จะช่วยคุณได้ โดยสรุป เราได้พูดคุยกันถึงสิ่งที่เป็นการเรียนรู้เชิงลึกและแจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพที่เกิดขึ้นใหม่ในสาขานี้ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะตั้งหลักในอุตสาหกรรม AI & ML!