Как стать инженером по глубокому обучению в 2024 году? Описание, навыки и зарплата

С появлением глубокого обучения мир изменился.

Глубокое обучение набирает популярность, потому что оно мощное и настолько простое в использовании, что его может использовать каждый.

Это привело к взрывному росту его принятия. Если вы посмотрите на количество компаний, использующих глубокое обучение для своих продуктов, вы увидите, что оно выросло более чем на 200% всего за два года!

Он также набирает популярность, потому что работает и работает хорошо. Такие компании, как Google, уже много лет используют глубокое обучение для улучшения своих продуктов и услуг.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Станьте самым высокооплачиваемым инженером по искусственному интеллекту! С нашей актуальной магистерской программой для инженеров по искусственному интеллектуУзнайте больше

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это отрасль машинного обучения, занимающаяся искусственными нейронными сетями, основанными на структуре и функциях мозга. Это своего рода машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ), который имитирует то, как люди приобретают знания. Наука о данных включает в себя как статистику, так и прогнозное моделирование, а также глубокое обучение. Глубокое обучение особенно полезно инженеру по глубокому обучению, поскольку оно ускоряет и упрощает процесс сбора, анализа и интерпретации огромных объемов данных. В своей простейшей форме глубокое обучение можно рассматривать как метод автоматизированной прогнозной аналитики. В отличие от традиционных алгоритмов машинного обучения, алгоритмы глубокого обучения являются многоуровневыми, с возрастающей сложностью и абстракцией.

Компьютеры глубокого обучения оценивают данные в логической структуре, аналогичной тому, как люди делают выводы. Следует отметить, что это может происходить как посредством контролируемого, так и неконтролируемого обучения. Приложения глубокого обучения делают это, используя многоуровневую структуру алгоритмов, известную как искусственная нейронная сеть (ИНС). Архитектура такой ИНС вдохновлена биологической нейронной сетью человеческого мозга, в результате чего процесс обучения значительно превосходит процесс обучения обычных моделей машинного обучения.

Кто такой инженер глубокого обучения?

Обязанность инженера глубокого обучения — быть экспертом в разработке и реализации алгоритмов обучения, основанных на глубоких и сложных топологиях нейронных сетей. Поскольку используемые методы теоретически более сложны, это более техническая работа, чем работа «традиционного» инженера по машинному обучению. Например, в сельском хозяйстве глубокое обучение позволяет машинам распознавать растения и применять соответствующую обработку, снижая использование пестицидов и увеличивая производительность. Визуальное распознавание лежит в основе системы. Сверточные нейронные сети (в основном предназначенные для распознавания изображений) и рекуррентные нейронные сети являются примерами глубокого обучения (эффективного для задач временных рядов).

Алгоритмы глубокого обучения должны использоваться инженерами глубокого обучения для создания и улучшения алгоритмов восприятия для автономных автомобилей. Вы будете нести ответственность за весь жизненный цикл разработки глубокого обучения, включая сбор данных, разработку функций, обучение моделей и тестирование. Можно будет разработать передовой алгоритм глубокого обучения и применить его к реальному сквозному производству.

Чем занимается инженер по глубокому обучению?

Концепция и разработка проекта искусственного интеллекта включают несколько жизненных этапов. Первоначально инженер глубокого обучения участвует в этапе разработки данных и моделирования проекта. Он также является важным элементом развертывания и инфраструктуры проекта. Инженеры по глубокому обучению выполняют обязанности по инженерии данных, такие как создание потребностей в данных проекта, а также сбор, классификация, изучение и очистка данных. Они также участвуют в деятельности по моделированию, такой как обучение моделей глубокого обучения, разработка мер оценки и поиск гиперпараметров модели. Работа инженера по глубокому обучению включает в себя такие обязанности по развертыванию, как преобразование прототипного кода в рабочий код и настройку облачной инфраструктуры для развертывания производственной модели.

Инженер глубокого обучения против инженера машинного обучения

Требуется много работы, чтобы решить, стать ли инженером глубокого обучения или инженером машинного обучения.

Обе профессии пользуются большим спросом и будут востребованы в течение многих лет.

Но прежде чем принять решение, учтите фундаментальные различия между этими двумя ролями:

Инженеры глубокого обучения больше озабочены архитектурой системы, чем ее функциями. Инженеры по машинному обучению, как правило, больше озабочены процессом работы системы, чем ее архитектурой.
Инженеры глубокого обучения используют глубокие нейронные сети и другие методы, такие как обучение с подкреплением, для обучения систем изучению конкретных задач и их автоматическому выполнению. Инженеры по машинному обучению больше внимания уделяют созданию алгоритмов, которые могут учиться на данных без явного программирования людьми. Тем не менее, они не обязательно используют глубокие нейронные сети или методы обучения с подкреплением так часто, как это делают инженеры глубокого обучения.
Инженеры глубокого обучения, как правило, тесно сотрудничают с разработчиками программного обеспечения, которые пишут код для функциональности своих систем и используют глубокие нейронные сети в качестве компонентов этих программ (например, используя сверточные слои для распознавания изображений). Инженеры по машинному обучению тесно сотрудничают с учеными, работающими с данными, которые используют большие объемы данных в качестве входных данных для своих алгоритмов (например, с помощью логистической регрессии).

Как стать инженером по глубокому обучению?

Вы не можете стать опытным инженером глубокого обучения в одночасье. Чтобы занять эту должность, вы должны начать свой путь в качестве специалиста по данным или инженера ML. Математика, статистика, теория вероятности и, конечно же, программирование являются основой всех этих категорий занятости. Чтобы преуспеть в своей работе по глубокому обучению, вы должны хорошо разбираться в идеях машинного обучения, включая подходы как к контролируемому, так и к неконтролируемому обучению. Онлайн-курсы будут вам очень полезны. Крайне важно познакомиться и поработать с различными библиотеками и платформами ML/DL для построения моделей. Более того, поскольку большинство популярных библиотек и фреймворков основаны на Python, вы должны свободно владеть языком программирования Python.

Освоив основы, вы можете начать использовать теоретические знания и работать над небольшими проектами ML/DL. Kaggle — отличный инструмент для поиска интересных и сложных тем. Работайте над моделями машинного обучения, такими как логистическая регрессия, кластеризация K-средних, машины опорных векторов и другие сложные методы. Одновременно начните изучать другие части, такие как программирование, интеллектуальный анализ данных, прогнозный анализ, библиотеки/платформы машинного обучения и т. д.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером глубокого обучения

Инженеры глубокого обучения отвечают за разработку и поддержку моделей машинного обучения. Обычно они работают с командой специалистов по обработке данных, инженеров-программистов и других специалистов над созданием новых систем на базе искусственного интеллекта, которые могут выполнять такие задачи, как распознавание изображений или обработка естественного языка.

Программная инженерия

Алгоритмы (включая умение создавать алгоритмы, которые могут сортировать, оптимизировать и искать) являются одними из наиболее важных принципов информатики, которые должны понимать инженеры глубокого обучения, равно как и структуры данных и компьютерная архитектура. Поскольку типичной работой инженера DL является программное обеспечение, он должен быть знаком с лучшими практиками разработки программного обеспечения, особенно теми, которые касаются проектирования систем, контроля версий, тестирования и анализа требований.

Навыки работы с данными

Инженеру DL необходимы многие из тех же навыков, что и у специалиста по данным, такие как моделирование данных, технические навыки работы с такими языками программирования, как Python и Java, а также умение оценивать алгоритмы и модели прогнозирования. Понимание вероятности и статистики также было бы полезно.

Фронтенд/технология пользовательского интерфейса

Когда у вас готово решение машинного обучения, вы должны предложить его другим в виде диаграмм или визуализаций, поскольку человек, с которым вы обсуждаете, может быть не знаком с этими методами и предпочел бы функциональное решение своей проблемы. Таким образом, знание любой технологии пользовательского интерфейса, такой как Django, Flask и, при необходимости, JavaScript, может помочь в этом процессе разработки. Ваш код машинного обучения будет серверной частью, а вы разработаете для него интерфейс.

Облачные технологии

По мере развития технологий количество данных, которыми можно управлять на локальном сервере, растет в геометрической прогрессии, что приводит к необходимости использования облачных технологий. Эти системы предоставляют отличные услуги, начиная от подготовки данных и заканчивая созданием моделей.

Мягкие навыки

Несмотря на то, что машинное обучение — это техническая должность, навыки межличностного общения, тем не менее, жизненно важны. Даже если вы являетесь экспертом в машинном обучении, вам все равно необходимо обладать навыками общения, управления временем и командной работы. Инженер DL также должен посвятить себя обучению на протяжении всей жизни. Поскольку такие дисциплины, как искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение и наука о данных, развиваются очень быстро, любой профессионал, который хочет оставаться в авангарде, должен получать непрерывное образование.

Должность инженера по глубокому обучению

Важную роль в области искусственного интеллекта и машинного обучения занимает инженер глубокого обучения.

Эта работа требует глубокого понимания дисциплины и способности успешно применять ее в различных контекстах.
Инженер по глубокому обучению может отвечать за создание или улучшение моделей распознавания изображений, распознавания голоса, обработки естественного языка и т. д.
Им также может быть предложено разработать новые алгоритмы, которые повысят эффективность этих моделей.
Работайте над разработкой новых нейронных сетей, способных решать сложные проблемы.
Вы будете работать со своей командой над созданием и поддержкой сложных моделей глубокого обучения, которые помогут компании достичь своих целей.

Роли и обязанности инженера по глубокому обучению

Инженер глубокого обучения отвечает за создание и поддержку алгоритмов, лежащих в основе приложений искусственного интеллекта. Эти инженеры должны уметь работать с различными технологиями, включая машинное обучение, науку о данных, искусственный интеллект и большие данные.

Они также должны понимать бизнес-контекст, в котором будет применяться их работа, чтобы разрабатывать решения, которые принесут значительную пользу их компании. Ниже приведены некоторые из основных обязанностей инженеров глубокого обучения:

Разработка и внедрение новых функций для существующих продуктов или услуг с использованием методов искусственного интеллекта.
Поддержание существующих систем искусственного интеллекта путем добавления новых функций или исправления ошибок по мере необходимости.
Работа с другими членами инженерной группы над проектами, включающими методы глубокого обучения, такие как нейронные сети или сверточные нейронные сети (CNN).
Проектируйте, разрабатывайте и оптимизируйте модели глубокого обучения для улучшения результатов систем искусственного интеллекта.
Используйте и интегрируйте существующие платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Caffe2, MXNet и другие.
Разрабатывайте индивидуальные архитектуры нейронных сетей для конкретных нужд.
Применяйте знания статистики и теории вероятностей для разработки алгоритмов машинного обучения.

Перспективы работы инженера по глубокому обучению

Сейчас прекрасное время для этого, если вы хотите попасть в сферу работы инженера по глубокому обучению. Мировая экономика находится на подъеме, и растет спрос на работников, обладающих опытом в области технологий искусственного интеллекта.

Фактически, по некоторым оценкам, к 2024 году рынок труда инженеров глубокого обучения вырастет до 50%. Это в два раза быстрее, чем другие вакансии в сфере ИТ!

Этот рост отчасти объясняется тем, что многие компании запускают собственные инициативы в области искусственного интеллекта или приобретают новые стартапы в области искусственного интеллекта. Другим важным фактором является то, что многим компаниям необходимо нанимать больше инженеров с глубокими знаниями в области искусственного интеллекта и методов машинного обучения, чтобы конкурировать в современной цифровой экономике.

Благодаря этому росту появляется много возможностей для тех, кто обладает глубокими знаниями в области искусственного интеллекта и методов машинного обучения. Если вы ищете высокооплачиваемую карьеру с множеством возможностей для карьерного роста, это ваш карьерный путь!

Зарплата инженера по глубокому обучению

Зарплата в США

Если вы ищете работу, за которую вам будут хорошо платить, не ищите ничего, кроме инженера-программиста глубокого обучения. По данным Glassdoor, средняя зарплата на этой должности составляет $121 441 в год. Если вы посмотрите на общую оценку заработной платы за эту работу в Соединенных Штатах, она составит 150 614 долларов.

Заработная плата в Индии

Средняя зарплата инженера по глубокому обучению в Индии составляет 8 33 508 фунтов стерлингов.

Это число основано на опросе зарплат, полученном Glassdoor у людей, которые работали инженерами по глубокому обучению.

Часто задаваемые вопросы

1. Как мне стать инженером глубокого обучения?

Требуется степень бакалавра в области компьютерных наук или аналогичной дисциплины.
Приобретите некоторый опыт трудоустройства начального уровня.
Получите высшее образование.

2. Какова зарплата инженера глубокого обучения?

Инженеры глубокого обучения среднего звена с опытом работы более восьми лет могут рассчитывать на годовой доход в размере рупий. 7–12 LPA, в то время как специалисты старшего уровня с опытом работы более 15 лет могут рассчитывать на зарплату от рупий. 25 – 48 ЛПА и более.

3. Сколько времени нужно, чтобы стать инженером глубокого обучения?

В зависимости от выбранного вами образовательного пути это может занять от шести месяцев до четырех лет. Те, кто обучается по программе на получение степени, посещают школу четыре или более лет. Им также может потребоваться пройти специальные профессиональные курсы, чтобы улучшить свои перспективы трудоустройства.

4. Какие навыки мне нужны для глубокого обучения?

Математические способности.
Способности к программированию.
Знания в области обработки данных.
Понимание машинного обучения
Понимание алгоритмов глубокого обучения
Понимание фреймворков глубокого обучения.

5. Какова роль инженера глубокого обучения?

Разработка и внедрение алгоритмов и инструментов машинного обучения. Выбор приемлемых наборов данных. Выбор лучших методов представления данных. Обнаружение изменений в распределении данных, которые влияют на производительность модели.

6. Кто может изучать глубокое обучение?

Чтобы изучить и освоить глубокое обучение, вам не нужна ученая степень или докторская степень. Однако есть несколько важных идей, которые вам необходимо понять (и хорошо разбираться в них), прежде чем погружаться в сферу глубокого обучения.

7. Является ли глубокое обучение многообещающей карьерой?

Да, глубокое обучение — многообещающая карьера.

Глубокое обучение — это область машинного обучения, которая занимается нейронными сетями — моделями мозга, используемыми для решения сложных задач. Сейчас это самая популярная отрасль машинного обучения, эффективность которой доказана во многих отраслях.

8. Какие компании нанимают на работу инженеров по глубокому обучению?

Вот пять ведущих отраслей, в которых нанимают инженеров по глубокому обучению:

Программное обеспечение и информационные услуги
Производство
Финансы и страхование
Здравоохранение и социальная помощь
Профессиональные, научные и технические услуги

9. В каких городах больше всего открытых вакансий инженера по глубокому обучению?

Есть много городов, где открыты вакансии инженера по глубокому обучению, но если вы ищете топ-5, не ищите дальше.

Сан-Франциско
Нью-Йорк
Сиэтл
Вашингтон, округ Колумбия
Бостон

Хотите ускорить свою карьеру в AL и ML? Присоединяйтесь к нашему учебному курсу по машинному обучению и получите доступ к более чем 25 отраслевым проектам, карьерному наставничеству и многому другому.

Заключительные слова

Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта и машинного обучения, и многие инженеры глубокого обучения начинают свою карьеру с искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот почему хорошее понимание AI и ML является обязательным, если вы хотите стать инженером по глубокому обучению.

Наш курс искусственного интеллекта и машинного обучения — идеальный курс, который поможет вам начать работу. Сосредоточьтесь на построении своих знаний с нуля. Программа, разработанная в сотрудничестве с Purdue и IBM, охватывает такие основные темы, как статистика, машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и обучение с подкреплением.

Итак, начните свою карьеру в области глубокого обучения прямо сейчас!