डीप शिक्षा में करियर – परिचय
न्यूरल संगठित शिक्षा या विभिन्न स्तर की शिक्षा नामक डीप शिक्षा, विशेष गणना करने के बजाए, शिक्षा की जानकारी पुनर्प्राप्ति के संदर्भ में मशीन शिक्षा की तकनीकों के एक अधिक व्यापक समूह का एक टुकड़ा है। सीखना निर्देशित किया जा सकता है, अर्द्ध-प्रबंधित या असुरक्षित। डीप शिक्षा में करियरसंगठनों को जटिल स्पष्टीकरण संबंधी मुद्दों का ख्याल रखने और नकली चेतना में त्वरित विकास को चलाने के लिए सिस्टम की एक और व्यवस्था प्रदान करता है। बड़ी मात्रा में जानकारी के साथ डीप शिक्षा की गणना को प्रोत्साहित करके, मॉडल को उपक्रम और चित्र परीक्षा जैसे जटिल उपक्रमों को करने के लिए तैयार किया जा सकता है। डीप शिक्षा के मॉडल को लगभग एक कार्बनिक संवेदी प्रणाली में डेटा तैयार करने और पत्राचार डिजाइन के साथ पहचाना जाता है, उदाहरण के लिए, तंत्रिका कोडिंग जो मस्तिष्क में विभिन्न डेटा और संबंधित न्यूरोनल प्रतिक्रियाओं के बीच एक कनेक्शन को दर्शाने का प्रयास करती है।
डीप शिक्षा की संरचनाएं, उदाहरण के लिए, डीप तंत्रिका तंत्र , डीप दृढ़ता प्रणाली और अंतःविषय तंत्रिका प्रणालियों को पीसी दृष्टि, व्याख्यान स्वीकृति, नियमित बोली-प्रक्रिया प्रबंधन, ध्वनि स्वीकृति, अनौपचारिक समुदाय स्थानांतरण, मशीन व्याख्या, जैव सूचना विज्ञान और औषधि डिजाइन सहित क्षेत्रों से जोड़ा गया है, जहां उन्होंने मानव विशेषज्ञों से बेहतर और कभी-कभी समान रूप से समान रूप से समानता के बारे में बताया है। डीप शिक्षा में करियर मशीन शिक्षा रिसर्च का एक और क्षेत्र है , जिसे मशीन शिक्षा को अपने अद्वितीय उद्देश्यों में से एक के करीब खींचने के लक्ष्य के साथ प्रस्तुत किया गया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस । इस साइट से डीप शिक्षा में करियर के बारे में डेटा के लिए परिसंपत्तियों और पॉइंटर्स का वर्गीकरण होने की उम्मीद है।
डीप शिक्षा कौशल के लिए शिक्षा
डीप शिक्षा में करियर बनाने के इच्छुक छात्रों के लिए डीप शिक्षा शैक्षणिक कौशल।
डीप शिक्षा न्यूरल नेटवर्क
- कनवॉल्यूशनल नेटवर्क
- आरएनएनएस
- एलएसटीएम
- एडम
- ड्रॉप आउट
- बैच नॉर्म
- जेवियर / वह प्रारंभिकरण
संभाव्य तरीकों
- निरंतर और अलग वितरण
- अधिकतम संभाव्यता
- लागत कार्य
- परिकल्पना और कार्य शिक्षा डेटा
- अधिकतम संभावना-आधारित लागत
- क्रोस एंट्रोपी
- एमएसई लागत फ़ीड-फॉरवर्ड नेटवर्क
- एमएलपी, सिग्मोइड इकाइयां
- तंत्रिका विज्ञान प्रेरणा
- ढतला हुआ वंश
- रिकर्सिव चेन नियम
- बाईस-वेरिएंस ट्रेडऑफ
- नियमितीकरण
व्यावहारिक
- रेखीय प्रतिगमन
- सॉफ्टमॅक्स
- tanh
- रेलू
- टेनसॉरफ्लो
डीप शिक्षा में कैरियर पथ
डीप शिक्षा आज की सबसे अच्छी तरह से ज्ञात तंत्रिका नेटवर्क बोलियों के बीच एक स्टैंडआउट है जो इसकी सीधी छवि संरचना के परिणामस्वरूप उपयोग की जाती है, और इस आधार पर कि यह एक सार्वभौमिक रूप से उपयोगी तंत्रिका प्रोग्रामिंग बोली है। आप कई क्षेत्रों के एक हिस्से के रूप में उपयोग की जाने वाली डीप शिक्षा में करियर देखते हैं।
नए डीप शिक्षा इंजीनियरों के तंत्रिका प्रोग्रामिंग के बारे में कई विकल्प हैं। जैसा भी हो सकता है, अकेले डीप शिक्षा में करियर इन पेशे विकल्पों के विशाल बहुमत के लिए पर्याप्त नहीं हैं, उन्हें सभी को सहायक क्षमताओं की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक ऐसी तंत्र में जहां आपको तंत्रिका नेटवर्क सिस्टम शिक्षा के अलावा अन्य सांख्यिकी के साथ संभाव्य प्रगति में शामिल होना आवश्यक है। कन्वोल्यूशनल नेटवर्क, आरएनएन, एलएसटीएम, एडम, ड्रॉपआउट, बैच नॉर्म, जेवियर / प्रारंभिकरण जैसे कौशल।
एक छात्र जो इस पेशे में बहुत रूचि रखता है, उनके पास इस कौशल रैखिक प्रतिगमन, सॉफ्टमैक्स, तान, आरईएलयू, टेन्सफोर्लो पर व्यावहारिक ज्ञान है।
पहले उल्लिखित डीप शिक्षा विशेषज्ञता (एआई, न्यूरल एडवांसमेंट, डेटा विज्ञान और इतने आगे) में से प्रत्येक को सभी को विशिष्ट ऊंचाई की आवश्यकता होती है। सॉफ़्टवेयर इंजीनियर ग्राहक को विशेष एप्लिकेशन रिक्त स्थान में कार्य दायित्वों को निष्पादित करने के लिए सूचना संपत्तियां मिलती हैं। विद्वानों की दुनिया और उद्योग दोनों में डेटा आधारित विश्लेषकों ने तंत्रिका विश्लेषण अभियंता ग्राहक का महान मामला दिया है, हालांकि, यह सभा दायरे में बढ़ रही है। उदाहरण के लिए, चिकित्सकीय विशेषज्ञ (उदाहरण के लिए, डॉक्टर और वंशानुगत प्रशिक्षकों) विश्लेषण, उपचार और रोगियों की सलाह के पीछे प्रेरणा के लिए औषधीय सेटिंग्स में डेटा अभियंता संपत्ति का उपयोग करते हैं।
डेटा अभियंता: शोधकर्ता विद्वान हैं जो जीवित ढांचे की तार्किक समझ को प्रेरित करने के लिए अंतिम लक्ष्य को ध्यान में रखते हुए कम्प्यूटेशनल और कृत्रिम तकनीकों का उपयोग करते हैं। डेटा इंजीनियर डेटा इंजीनियर ग्राहक और शोधकर्ताओं द्वारा आवश्यक उपन्यास कम्प्यूटेशनल रणनीतियों को बनाता है। इस तरह, एक डेटा अभियंता डिजाइन में कम्प्यूटेशनल और प्राकृतिक विज्ञान में गुण होना चाहिए और जैव चिकित्सा विज्ञान में एक सामान्य योग्यता होनी चाहिए। एकवचन संरक्षक शैक्षिक और व्यावसायिक प्रभाग दोनों में कई तार्किक प्रयोगशालाएं प्रयोगशाला की परीक्षा में मदद करने के लिए डीप शिक्षा में तैयार व्यक्तियों से अनुबंध कर रही हैं। स्थिति विभिन्न स्तरों और तैयारी के प्रकार के लिए सुलभ है। अधिकांश पदों के लिए इन पदों में व्यक्ति अनुसंधान के एक विशेष क्षेत्र में चले जाते हैं। केंद्र कार्यालय कई संगठन नींव में प्रयोगशालाओं के लिए एक फोकल संपत्ति बनाते हैं। ये संपत्ति कॉल सेंटर कार्यालय हैं। इस तरह की सभाओं के व्यक्तियों में अक्सर प्रयोगशालाओं की एक विस्तृत श्रृंखला में वैज्ञानिकों के साथ विभिन्न शोध उद्यमों पर निर्भरता का मिश्रण होता है।
प्रशिक्षकों: डेटा अभियंता को विभिन्न स्तरों पर दिखाने के लिए रुचि है। कुछ पीएच.डी. स्तर डेटा अभियंता एक विद्वान पेशे की तलाश करेगा, अपनी विशेष शोध योजना का निर्माण करेगा और कॉलेज स्तर पर निर्देश देगा। और भी, ऐसी कई नींव हैं जिनके पास संगठन के अंदर व्यक्तियों को डेटा अभियंता को निर्देश देने के लिए एक समर्पित कार्यालय है। डेटा विज्ञान – डिजाइनर – एक अन्य पेशे का तरीका है कि बैकिंग डेटा इंजीनियर नई गणना और तंत्रिका नेटवर्क विश्लेषण में सुधार है। कम्प्यूटेशनल न्यूरल उपकरण बनाने और संदेश देने के लिए संगठन प्रतिबद्ध हैं। विभिन्न डेटा अभियंता प्रोग्रामिंग इंजीनियरों को केंद्र कार्यालयों और व्यक्तिगत शोध प्रयोगशालाओं के अंदर सूचीबद्ध किया जाता है।
नौकरी की स्थिति
- सॉफ्टवेयर इंजीनियर।
- रिसर्च एनालिस्ट।
- डेटा विश्लेषक।
- डेटा वैज्ञानिक।
- डेटा इंजीनियर
- नेउरोइनफ़ॉर्माटीसीयन
- बाईओइन्फ़ॉर्माटीसीयन
- छवि पहचान
- सॉफ्टवेयर विकास।
- शोध वैज्ञानिक।
- शोधकर्ता।
- डीप शिक्षा के लिए प्रशिक्षक।
- एप्लाइड वैज्ञानिक
- डीप शिक्षा के लिए पूर्ण स्टैक वेब विकास
- लीड मैनेजर – डीप शिक्षा
- प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया अभियंता
डीप शिक्षा के लिए करियर अवसर
डीप शिक्षा के पेशेवर के लिए कई नौकरी अवसर। अधिक जानकारी यहां मिल सकती है
https://www.linkedin.com/jobs/search/?keywords=deep%20learning&location=India&locationId=in%3A0
वेतन
“डीप शिक्षा” से संबंधित नौकरियों के लिए औसत वेतन क्या है?
“लर्न शिक्षा” के लिए औसत वेतन मशीन शिक्षा इंजीनियर के लिए अनुसंधान वैज्ञानिक के लिए प्रति वर्ष लगभग $ 135,562 प्रति वर्ष 135,255 डॉलर है।
https://www.indeed.com/salaries/Deep-Learning-Salaries
2018 के लिए अमेरिका में ग्लासडोर की 50 सर्वश्रेष्ठ नौकरियों में छह एनालिटिक्स और डेटा विज्ञान जॉब्स शामिल हैं। इनमें डेटा वैज्ञानिक, एनालिटिक्स प्रबंधक, डेटाबेस प्रशासक, डेटा इंजीनियर, डेटा विश्लेषक और बिजनेस इंटेलिजेंस विकास शामिल हैं। शीर्ष 50 नौकरियों की पूरी सूची नीचे दिए गए विश्लेषिकी और डेटा विज्ञान नौकरियों के साथ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के साथ हाइलाइट की गई है, जिसमें आज रिकॉर्ड 29,817 खुली नौकरियां हैं:
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/01/29/data-scientist-is-the-best-job-in-america-according-glassdoors-2018-rankings/#16a535675535
करियर आउटलुक
सूचना शोधकर्ताओं की मांग की जाती है, और क्षमताओं के सही मिश्रण के साथ प्रतियोगियों को भविष्य में मुहरबंद और आकर्षक व्यवसाय के साथ दोहराया जाएगा। कम से कम जटिल शर्तों में, एक सूचना शोधकर्ता ज्ञान के बिट्स देने और विशेष व्यावसायिक आवश्यकताओं और उद्देश्यों को पूरा करने में सहायता के लिए असंगठित और संगठित जानकारी के विशाल उपायों का पीछा करता है।
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यह डीप लर्निंग में करियर का मार्गदर्शक रहा है। यहां हमने दीप सीखने में परिचय, शिक्षा, कैरियर पथ, गहन शिक्षा और वेतन आउटलुक में कैरियर आउटलुक पर चर्चा की है। आप अधिक जानने के लिए निम्नलिखित लेख को भी देख सकते हैं –
