Kuva tekijältä
 

Jos olet tekniikan ammattilainen tai haluat tulla alalle, sinun pitäisi ajatella juuri nyt, että olet paras voit olla tietyllä alueella. Haluat, että sinut nähdään erikoistuneena ammattilaisena, henkilönä, joka tuntee asiansa, läpikotaisin jne.

Luonnollisesti meille annetaan laajat tiedot, ei miten erikoistua tietylle alalle.

Tässä artikkelissa voit hioa taitojasi, rakentaa tietojasi ja muuttaa titteliäsi erikoisammattilaiseksi.

Koneoppimisen erikoistuminen

 
Linkki: Koneoppimisen erikoistuminen

Oletko dataanalyytikko ja haluat kehittää tekniikkaasi ja tiedonkäsittelytaitojasi murtautuaksesi tekoälyyn ja koneoppimiseen? Älä etsi enää. Tämä koneoppimisen erikoisala koostuu kolmesta kurssista:

• Valvottu koneoppiminen: Regressio ja luokittelu
• Kehittyneet oppimisalgoritmit
• Ohjaamaton oppiminen, suosittelut ja vahvistava oppiminen.

Näillä kolmella kurssilla opit rakentamaan koneoppimismalleja NumPyn ja Scikit-learnin avulla, esimerkiksi ohjattuja malleja, kuten logistista regressiota. Opit myös rakentamaan ja kouluttamaan neuroverkkoa TensorFlow'n avulla, soveltamaan parhaita käytäntöjä ML-kehityksessä sekä rakentamaan suosittelujärjestelmiä ja syvävahvistusoppimismalleja.

Muuta dataanalyytikosta koneoppimisinsinööriksi!

MLOps-erikoistuminen

 
Linkki: MLOps-erikoistuminen

Haluatko sukeltaa hieman syvemmälle koneoppimisen suhteen? Entä sen toimintapuoli?

Tämä MLOps-erikoistuminen koostuu viidestä kurssista:

• Johdanto koneoppimiseen tuotannossa
• Koneoppimisen datan elinkaari tuotannossa
• Koneoppimisen mallinnusputket tuotannossa
• Koneoppimismallien käyttöönotto tuotannossa

Näillä kursseilla opit suunnittelemaan koneoppivan tuotantojärjestelmän päästä päähän: projektin laajuudesta käyttöönottovaatimuksiin. Voit myös luoda mallin perustason, käsitellä konseptien ajautumista, ottaa käyttöön ja oppia jatkuvasti parantamaan ML-sovellusta. Ei lopu tähän, vaan opit myös rakentamaan dataputkia, määrittämään datan elinkaaren ja ylläpitämään jatkuvasti toimivaa tuotantojärjestelmää.

Syvän oppimisen erikoistuminen

 
Linkki: Syvän oppimisen erikoistuminen

Tai ehkä haluat sukeltaa syvään oppimiseen? Tämä syväoppimisen erikoisala koostuu viidestä kurssista:

• Neuroverkot ja syvä oppiminen
• Syvien hermoverkkojen parantaminen: hyperparametrien viritys, laillistaminen ja optimointi
• Koneoppimisprojektien jäsentäminen
• Neuvontaverkot
• Sekvenssimallit

Näillä kursseilla opit rakentamaan ja kouluttamaan syviä hermoverkkoja, tunnistamaan keskeiset arkkitehtuurin parametrit, sekä osaat kouluttaa testijoukkoja, analysoida DL-sovellusten varianssia sekä käyttää erilaisia ​​tekniikoita ja optimointialgoritmeja. Se ei lopu tähän, opit myös rakentamaan CNN/RNN:n ja paljon muuta.

Luonnollisen kielen käsittelyyn erikoistuminen

 
Linkki: Luonnollisen kielen käsittelyyn erikoistuminen

Haluatko oppia perusteet suurten kielimallien, kuten ChatGPT ja Claude, takana?

Voit nyt luonnollisen kielenkäsittelyn erikoisalalla, joka koostuu 4 kurssista:

• Luonnollisen kielen käsittely luokittelu- ja vektoriavaruuksilla
• Luonnollisen kielen käsittely todennäköisyysmalleilla
• Luonnollisen kielen käsittely sekvenssimalleilla
• Luonnollisen kielen käsittely huomiomallien avulla

Näillä 4 kurssilla opit logistisesta regressiosta, naivista Bayesista, tunteiden analysoinnista, sanojen upottamisesta ja muusta. Sukella pidemmälle ja opi toistuvista hermoverkoista, LSTM:istä, GRU:ista ja siamilaisista verkoista sekä kuinka käyttää enkooderi-dekooderia, kausaalia ja itsehuomiota kokonaisten lauseiden konekääntämiseen, tekstin yhteenvetoon, chatbottien rakentamiseen ja paljon muuta.

TensorFlow: Datan ja käyttöönoton erikoisala

 
Linkki: TensorFlow: Datan ja käyttöönoton erikoisala

Jos olet katsonut yllä olevia kursseja ja nähnyt TensorFlow'n mainittavan, mutta sinun ei tarvitse oppia muusta kuin TensorFlow'sta – katso tämä erikoisala.

Tämä TensoreFlow: Data and Deployment -erikoistuminen koostuu 4 kurssista:

• Selainpohjaiset mallit, joissa on TensorFlow.js
• Laitepohjaiset mallit, joissa on TensorFlow Lite
• Tietoputket TensorFlow Data Services -palveluilla
• Edistyneet käyttöönottoskenaariot TensorFlow'n avulla

Näillä 4 kurssilla opit ajamaan malleja TensorFlow.js:n avulla sekä valmistelemaan ja ottamaan käyttöön malleja mobiililaitteissa TensorFlow Liten avulla. Opit myös pääsemään, järjestämään ja käsittelemään koulutustietoja helpommin TensorFlow Data Services -palvelun avulla samalla, kun tutkit edistyneempiä käyttöönottoskenaarioita TensorFlow Servingin, TensorFlow Hubin ja TensorBoardin avulla.

Kääritään se ylös

Ja samalla tavalla sinulla on erilaisia ​​kursseja, joiden avulla voit kohottaa taitojasi, tulla tuntevammaksi ja asiantuntijaksi tietyllä teknologia-alan alalla.

Jos haluat olla kaikkien ammattien jätkä ja tulla erittäin kilpailukykyiseksi, voit laajentaa näköalojasi useammalla kuin yhdellä!
 
 

Nisha Arya on datatieteilijä, freelance-tekninen kirjoittaja sekä KDnuggetsin toimittaja ja yhteisöpäällikkö. Hän on erityisen kiinnostunut tarjoamaan datatieteen uraneuvontaa tai tutoriaaleja ja teoriapohjaista tietoa datatieteestä. Nisha käsittelee monenlaisia ​​aiheita ja haluaa tutkia erilaisia ​​tapoja, joilla tekoäly voi edistää ihmiselämän pitkää ikää. Nisha on innokas oppija, ja hän pyrkii laajentamaan teknisiä tietojaan ja kirjoitustaitojaan auttaen samalla opastamaan muita.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/the-ultimate-roadmap-to-becoming-specialised-in-the-tech-industry?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-ultimate-roadmap-to-becoming-specialised-in-the-tech-industry