Come diventare un esperto di deep learning

Abbracciamo sempre le ultime tecnologie, proprio come gli esperti del settore. È necessario che ognuno di noi nel campo della tecnologia si tenga aggiornato con le tecnologie in evoluzione. Considerando che è un tuo compito in sospeso, stiamo preparando un corso che può farti guadagnare uno stipendio migliore nel 2020.

Cos’è l’apprendimento profondo?

Tutti devono aver sentito che i robot funzionano in modo simile agli umani. Giusto? Ma hai mai sentito parlare di una macchina che imita un cervello umano? Non?

Il Deep Learning è un metodo di intelligenza artificiale che imita il funzionamento di un cervello umano per creare schemi che aiutano nel processo decisionale.

Conosciuto anche come apprendimento neurale profondo o rete neurale profonda, è un sottoinsieme di apprendimento automatico in grado di apprendere dati non supervisionati non strutturati o strutturati.

Potrebbe sorgere una domanda: quando avevamo il Machine Learning, perché era necessario il Deep Learning? Per rispondere alla domanda, dovremo prima imparare come funziona in modo pratico.

Come funziona il deep learning?

Il Deep Learning è un concetto che si è evoluto con l’aumento dell’uso delle applicazioni digitali.

Nell’era digitale, abbiamo assistito alla generazione di tonnellate di dati ogni giorno da varie fonti in tutto il mondo. I social network, le applicazioni di e-commerce o i motori di ricerca sono alcuni dei grandi esempi che generano dati in abbondanza.

Questi dati sono disponibili in tutto il mondo tramite il cloud computing, utile per la popolazione media di tutto il mondo.

I dati tipicamente estratti da queste applicazioni cloud non sono strutturati. Gli esseri umani impiegheranno decenni per analizzare i dati e giungere a qualsiasi conclusione.

Ha portato a un aumento di importanza dell’apprendimento automatico. Sempre più aziende stanno adottando l’intelligenza artificiale per analizzare la grande quantità di dati.

Una delle domande più comuni che abbiamo sentito da migliaia di persone è se il machine learning fornisse servizi di analisi dei dati, allora perché è nato il deep learning.

Per capire perché è così importante, dovremo differenziarli. Lascia che ti aiutiamo a capire la differenza con un esempio.

Apprendimento profondo e apprendimento automatico

Il Machine Learning è una delle tecnologie digitali più utilizzate in caso di attacchi fraudolenti o perdita di dati. Considera un esempio simile: un gateway di pagamento online, vale a dire. Xyzpay ha registrato una perdita significativa di $ 10.000.

Utilizzando Machine Learning, indovinerai dove si sono verificati alcuni passaggi non riconosciuti durante la transazione utilizzando i modelli generati dal set di dati.

Il deep learning, essendo un sottoinsieme dell’apprendimento automatico, utilizza dati gerarchici. Sei confuso?

Le reti neurali artificiali sono costruite come un cervello umano. Proprio come i neuroni sono collegati ai nervi per formare una rete, nelle reti neurali artificiali, i nodi neurali sono collegati come una rete.

Anche se tradizionale Applicazioni di machine learning stavano costruendo modelli basati su un approccio lineare, le applicazioni di deep learning creano modelli basati su un percorso non lineare.

Quindi l’approccio tradizionale utilizzato per contare l’importo della transazione per trovare il comportamento fraudolento. L’approccio Deep Learning controlla l’ora, la posizione geografica, l’indirizzo IP o qualsiasi altro dato gerarchico per individuare comportamenti fraudolenti.

Continuando con lo stesso esempio Xyzpay, il primo livello nella rete neurale elaborerà l’importo e lo invierà al livello successivo come output. Il secondo livello utilizzerà l’output del primo livello e aggiungerà l’indirizzo IP dell’utente nei dati e lo sposterà ai livelli successivi.

Puoi trovare un improvvisato dopo ogni livello della rete neurale. Il processo continua a tutti i livelli delle reti neurali per progettare finalmente un modello.

Ci auguriamo che l’esempio sia stato abbastanza facile da capire come funziona il Deep Learning.

Ci porta a un punto chiave fondamentale della nostra discussione.

Perché è essenziale imparare il Deep Learning?

Il corso di deep learning è progettato dai leader del settore per rimanere allineati alle best practice, seguite in tutto il mondo.

Imparerai il corso Deep Learning con Keras e TensorFlow, che ti aiuterà a familiarizzare con i linguaggi e le basi delle reti neurali artificiali, PyTorch, Autoencoder e molti altri.

Sorge una fase in cui gli sviluppatori sono più interessati a lavorare da casa o lavorare in modo indipendente. Il Deep Learning ti aiuterà a diventare un esperto nella creazione di modelli di apprendimento, a ottenere risultati e a prendere decisioni.

Con tutta questa conoscenza, puoi costruire il tuo progetto di Deep Learning. Si consiglia di conoscere le ultime tecnologie. Il Deep Learning è la tecnologia più recente che è utile per sviluppare applicazioni per smartphone, reti elettriche, aiuta a comprendere eventuali cambiamenti climatici, ecc.

Il corso di deep learning si assicura i suoi lucrosi stipendi nel 2020.

Potresti anche avere l’opportunità di lavorare nell’IT, nell’e-commerce, nella tecnologia finanziaria e in pochi altri settori, dove l’apprendimento approfondito gioca un ruolo importante.

Aziende come Google, American Express, Accenture, IBM, Amazon o Microsoft stanno offrendo un aumento significativo degli stipendi delle persone che hanno certificati di Deep Learning.

Prima di formulare ulteriori domande, vediamo quali sono i criteri di ammissibilità e i prerequisiti per l’assunzione Corso di deep learning.

Quali sono i criteri e i prerequisiti essenziali di ammissibilità?

  • Abbiamo assistito a un boom significativo nella domanda di ingegneri con conoscenze di apprendimento approfondito. È molto adatto a professionisti che operano a livello intermedio e avanzato.
  • Prima di bere Corso di deep learning, ti consigliamo di prendere un file Corso di Data Scientist Primo. Sarà facile per te comprendere i concetti di Deep Learning.
  • I partecipanti al corso di certificazione di deep learning dovrebbero avere una profonda conoscenza dei concetti di machine learning.
  • Richiede un requisito di sistema minimo di un processore a 8 core con 32 GB di RAM. Il requisito di sistema è solo la nostra raccomandazione. Non è obbligatorio. Assicura solo un buon flusso durante le sessioni.

Ci piacerebbe concludere la nostra discussione con un’altra definizione di Deep Learning.

“L’apprendimento profondo imita il funzionamento di un cervello umano per rilevare modelli di dati e scoprire decisioni!”

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