Derin Öğrenme Nedir? Nasıl Çalışır, Kariyer Olanakları, Maaş [2022]

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi teknolojileri, yeni nesil bilgi işlemi besliyor ve şekillendiriyor. 'Akıllı' makineler etrafımızı sarsa da, etkili bir şekilde çalışmak için hala insan uzmanlığına ihtiyaç duyuyorlar. Bu nedenle yazılım mühendisleri, özellikle derin öğrenme ve sinir ağları konusunda ileri düzeyde bilgiye sahip olanlar, endüstrilerde yüksek talep görmektedir. Bu blogda, bu teknolojilerin temellerini ortaya çıkaracak ve bazı kazançlı kariyer yollarına ışık tutacağız.

Bilgisayar Bilimi, BT Mühendisliği, Matematik, İstatistik ve ilgili alanlarda zaten bir dereceniz varsa, derin öğrenmede başarılı bir kariyere nasıl devam edeceğinizi öğrenmek için okumaya devam edin. Ancak başlamadan önce, sizi derin öğrenmenin tanımını ve yapı taşlarını ele alalım.

Derin Öğrenme Nedir?

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme, genellikle birbirinin yerine kullanılan teknoloji terimleridir. İşte tam olarak ne anlama geldiklerinin bir özeti:

• AI, makinelerin belirli bir sorunla karşılaştıklarında insanlar gibi akıl yürütmelerine, analiz etmelerine ve hareket etmelerine olanak tanır.
• ML, bilgisayar algoritmalarını inceleyen ve makinelerin deneyimlerden öğrenmesini sağlamak için verileri kullanan AI'nın bir parçasıdır.
• Derin öğrenme, yapay sinir ağlarıyla çalışan (insan eylemlerini taklit etmek için tasarlanmış) ML tabanlı bir alt kümedir. Bir bilgisayar modelinin verileri doğrudan metinden, görüntüden veya sesten sınıflandırmasına ve kendi başına iyileştirmesine olanak tanır.

Günümüzde derin öğrenme ve sinir ağları o kadar doğrudur ki, insan düzeyinde performansta üstün olabilirler. Bazı örnekler şunları içerir:

• Sürücüsüz araba teknolojisi, yayaları elektrik direklerinden ayırabilir ve dur işaretlerini ve trafik ışıklarını algılayabilir.
• Gelişmiş mikroskoplar, kanser hücrelerinin tanımlanmasında derin öğrenme uygulamasının eğitimi için yüksek boyutlu veri setleri sağlar.
• Fabrikalardaki otomatik algılama mekanizmaları, insanların ve nesnelerin ağır ekipmandan güvenli bir mesafede olmasını sağlar.
• Sesinizi duymak, tercüme etmek ve yanıt vermek için otomatik hale getirilen derin öğrenme uygulamaları tarafından desteklenen evde yardım cihazları.
• AI tabanlı mobil uygulamalar, görüntüleri ayırt etme ve onlar için akıllı altyazılar oluşturma yeteneğine sahiptir.

Gördüğünüz gibi, derin öğrenmenin tıbbi teşhisten tüketici cihazlarına kadar çeşitli uygulamaları vardır. Şimdi perde arkasında neler olduğuna bakalım.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Tıpkı insan beyninin sinyalleri toplamak için birbirine bağlı nöronları olduğu gibi, akıllı makinelerin de harici girdi alan sinir ağları (düğüm katmanları) vardır. Katman sayısı arttıkça ağ derinleşmeye devam eder. Ve Büyük Veri analitiği gibi alanların ortaya çıkmasıyla, daha da büyük ve daha karmaşık sinir ağları ön plana çıktı.

Derin öğrenme teknikleri, bilgisayar algoritmalarını bu tür gelişmiş ağların ışığında inceleyerek bilgisayarların insanlardan daha hızlı gözlem yapmasına, öğrenmesine ve tepki vermesine yardımcı olur. Bu, aşağıdaki gibi görevleri içerir:

• görüntüleri sınıflandırma
• Çeviri dili
• Konuşmayı tanıma ve
• Desenleri belirlemek.

Derin öğrenme sistemleri, büyük hacimli verileri işlemek ve karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için sağlam donanıma ihtiyaç duyar. Veri işleme başlarken, yapay sinir ağları verileri eler, bir dizi doğru veya yanlış sorudan yanıtlar hesaplar ve üretir ve çıktılar.

Örneğin, bir yüz tanıma programı önce kenarları ve çizgileri algılar, ardından daha çarpıcı özellikleri tanımlar ve nihayetinde önüne yerleştirilen yüzün genel temsillerini tanır. Programın doğruluğu, kendisini belirli bir görevde eğittiği için zamanla artar.

Derin Öğrenmede Kariyer Fırsatları

Derin öğrenme, 21. yüzyıl iş yerlerinde yükselişte. Şirketler, yeni iş modelleri oluşturmak ve eğrinin önünde kalmak için bu yıkıcı dijital teknolojiyi giderek daha fazla kullanıyor. Derin öğrenme mühendislerinin becerilerinin yararlı olduğunu kanıtlayan bazı yeni ve gelecek alanlar şunlardır:

• Tıbbi görüntü analizi
• Doğal dil işleme
• Bilgisayar görüşü
• Otomatik çeviriler
• Malzeme denetimi
• İlaç tasarımı
• biyoinformatik
• Dolandırıcılık tespiti
• Eğlence (piksel restorasyonu, sessiz filmlere ses ekleme vb.)

Makine öğrenimi uygulayıcıları, yukarıda bahsedilen alanların dışında, e-ticaret, dijital pazarlama ve sosyal medya gibi sektörler için de aktarılabilir becerilere sahiptir. Öneri motorlarını güçlendirmek ve satın alma önerileri sunmaktan istenmeyen postaları tespit etmeye ve uygunsuz içeriği insan müdahalesi olmadan işaretlemeye kadar çok sayıda kullanım örneği vardır. Makine öğreniminin endüstrileri nasıl dönüştürdüğünü okuyun.

Bir derin öğrenme mühendisi veya makine öğrenimi uzmanı olarak şunları yapmanız gerekir:

• Programlama dilleri ve makine öğrenimi kitaplıklarının yardımıyla deneyler çalıştırın.
• ML çözümlerini üretime dağıtın.
• Daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik elde etmek için dağıtılan çözümleri optimize edin.
• İş gereksinimlerine bağlı olarak özel kodlar uygulayın.
• Yeni uygulamalar bulmak için verileri analiz edin.
• Arka uç sistemleri ve veritabanları arasında iyi bir akış sağlayın.
• Veri bilimcileri, araştırmacılar, ürün yöneticileri ve yazılım mühendisleri dahil olmak üzere paydaşlarla işbirliği yapın.

Hindistan'da Derin Öğrenme Maaşı

Payscale'e göre , derin öğrenme mühendisleri şu anda ortalama Rs maaş alıyor. Hindistan'da 9,05,105. Üst düzey roller için ücret Rs'ye kadar çıkabilir. Adayların eğitim niteliklerine ve yılların iş tecrübesine bağlı olarak 20,00,000. İş yeri ve sanayi sektörü gibi faktörler de bir işveren tarafından sunulan ücreti etkiler.

Derin öğrenme becerilerinde usta olan profesyoneller, Hindistan'daki birkaç önde gelen şirket tarafından işe alınır, örneğin:

• Accenture
• genpakt
• Adobe
• Myntra
• American Express
• Standart Chartered
• PayTM
• MobiKwik
• Razorpay
• pratik
• Yolculuğumu Yap

Derin öğrenmenin önümüzdeki yıllarda daha da geniş çapta kabul görmesi ve iş inovasyonunu yönlendirmesi bekleniyor. Bir NASSCOM araştırmasına göre , bileşik yapay zeka yığını Hindistan'ın GSYİH'sini 2025 yılına kadar artırabilir. Ek olarak, LinkedIn'in Gelişen İşler sıralamasında makine öğrenimi mühendisleri en üstte yer aldı. İş rolü, beş yılda neredeyse on katlık bir büyümeye tanık oldu. Bu dalgalanmanın gelecekte artacağı kesin! Derin öğrenme mühendisi maaşı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bununla birlikte, Hindistan'daki AI ve ML işleri, endüstri gereksinimleri ve profesyonellerin becerileri arasındaki uyumsuzluk nedeniyle büyük ölçüde yetersiz kalmaktadır. Bu boşluğun hızlı teknolojik gelişmelerle artması muhtemeldir. Derin öğrenme ve sinir ağlarındaki bazı benzersiz eğitim yolları, bu sorunu çözmenin bir yolunu sunar. Hadi keşfedelim.

Nasıl Derin Öğrenme Mühendisi Olunur?

Veri bilimi ve yazılım mühendisliğinde akademik bir geçmiş, derin öğrenme kariyerlerinde size bir başlangıç ​​sağlayabilir. Beceriler açısından, programlama dilleri (Python, SQL, Java, C++, vb.) hakkında çalışma bilgisine ve TensorFlow, R Programming, Spark ve Hadoop, Apache Kafka ve MATLAB gibi araçlara iyi derecede hakim olmanız gerekir. Sistem tasarımı ve veri yapıları ile ilgili yeterlilik, size rakiplerinize karşı bir avantaj da sağlayabilir.

Teknik bilginizi geliştirmenin yanı sıra, teorik bilgiyi gerçek hayat senaryolarına uygulamak çok önemlidir. Ödevler ve projeler, portföyünüzü oluşturmanıza yardımcı olurken, bu tür öğrenme için mükemmel yollar sunar. Ayrıca, uçtan uca bir uygulama deneyimine sahip olmak, işe alım yöneticisinin gözünde sizi hemen farklı kılar.

Bununla birlikte, bazen işverenler, derin öğrenme ve sinir ağları konusunda uzmanlaşmış bilgiye sahip kişileri aramaktadır. Bu gibi durumlarda, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede Gelişmiş Sertifika Programı gibi çevrimiçi kurslar son derece yararlı olabilir. Altı aylık program, IIIT-Bangalore ve upGrad tarafından sunulur ve size derin öğrenme ve sinir ağlarında endüstri odaklı eğitim verir.

Ayrıca, kişiselleştirilmiş kariyer yardımı ve ağ oluşturma oturumlarından yararlanarak uzmanlar ve diğer öğrencilerle bağlantı kurma fırsatına sahip olursunuz. Bütünsel deneyim, sizi geleceğe hazırlarken yüksek ücretli iş rolleri için uygun kimlik bilgilerini kazanmanıza yardımcı olur. Bu nedenle, ileri düzey bir kursa kaydolmak, derin öğrenme alanında kariyer yapmak isteyenler için mantıklı bir adımdır.

Bir çalışma seçeneği seçmeden ve daha derine dalmadan önce, temel kavramlar ve bir şemsiye altında nasıl bir araya geldikleri hakkında net bir fikre sahip olmak en iyisidir. Umarız bu blog bunu yapmanıza yardımcı olmuştur. Özetle, derin öğrenmenin ne olduğunu tartıştık ve bu alanda ortaya çıkan bazı kariyer yolları hakkında sizi bilgilendirdik. Yapay zeka ve makine öğrenimi endüstrisinde bir yer edinmek için bu bilgiler!