Mit dem Aufkommen des Deep Learnings hat sich die Welt verändert. Deep Learning wird aufgrund seiner Leistung und einfachen Bedienbarkeit immer beliebter, so dass es von jedermann genutzt werden kann. Dies hat zu einem explosionsartigen Anstieg der Verbreitung geführt. Unternehmen, die Deep Learning in ihren Produkten einsetzen, sind in nur zwei Jahren um über 200% gewachsen. Es gewinnt auch an Beliebtheit, da es funktioniert und gut funktioniert. Unternehmen wie Google nutzen Deep Learning seit Jahren, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Deep Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der sich mit künstlichen neuronalen Netzwerken befasst, die von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert sind. Ein Deep Learning Ingenieur ist besonders gut bedient, da es den Prozess des Sammelns, Analysierens und Interpretierens riesiger Datenmengen beschleunigt und vereinfacht. Deep Learning erfolgt durch eine Schichtung von Algorithmen in einem künstlichen neuronalen Netzwerk, was zu einem deutlich überlegenen Lernprozess im Vergleich zu herkömmlichen maschinellen Lernmodellen führt.
Ein Deep Learning Ingenieur ist für den Entwurf und die Implementierung von Lernalgorithmen basierend auf tiefen und komplexen neuronalen Netzwerktopologien verantwortlich. Dies ist mehr technische Arbeit als die eines “traditionellen” Maschinenlerningenieurs. Deep Learning ermöglicht Maschinen beispielsweise in der Landwirtschaft, Pflanzen zu erkennen und die entsprechende Behandlung anzuwenden, was den Pestizideinsatz verringert und die Produktion steigert. Visuelle Erkennung steht im Mittelpunkt des Systems.
Ein Deep Learning Ingenieur muss Deep Learning-Algorithmen entwickeln und verbessern, um Wahrnehmungsalgorithmen für autonome Fahrzeuge zu kreieren. Dies umfasst den gesamten Entwicklungszyklus von Deep Learning, von der Datenerfassung über die Merkmalsentwicklung, das Modelltraining bis hin zum Testen. Man kann also cutting-edge Deep Learning-Algorithmen entwickeln und in der realen Produktion anwenden.
Die primären Verantwortlichkeiten eines Deep Learning Ingenieurs umfassen das Erstellen oder Verbessern von Modellen für Bilderkennung, Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung usw. Sie können auch damit beauftragt sein, neue Algorithmen zu entwerfen, die die Wirksamkeit dieser Modelle verbessern. Sie arbeiten mit ihrem Team zusammen, um komplexe Deep Learning-Modelle zu entwickeln und zu warten, um das Unternehmen bei der Erreichung seiner Ziele zu unterstützen.