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यदि आप एक तकनीकी पेशेवर हैं या उद्योग में प्रवेश करना चाह रहे हैं, तो आपको अभी इस बारे में सोचना चाहिए कि आप किसी विशिष्ट क्षेत्र में सर्वश्रेष्ठ हो सकते हैं। आप एक विशिष्ट पेशेवर के रूप में दिखना चाहते हैं, कोई ऐसा व्यक्ति जो उनकी सामग्री, अंदर-बाहर आदि के बारे में जानता हो।
स्वाभाविक रूप से, हमें व्यापक ज्ञान दिया जाता है, न कि किसी विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञ कैसे बनें।
यहीं पर यह लेख आपके कौशल को निखारने, आपके ज्ञान का निर्माण करने और एक विशेष पेशेवर बनने के लिए आपके शीर्षक को बदलने में मदद करने के लिए आता है।
मशीन लर्निंग विशेषज्ञता
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क्या आप एक डेटा विश्लेषक हैं और आप एआई और मशीन लर्निंग में प्रवेश करने के लिए अपने तकनीकी और डेटा प्रबंधन कौशल को आगे बढ़ाना चाहते हैं? आगे कोई तलाश नहीं करें। इस मशीन लर्निंग विशेषज्ञता में 3 पाठ्यक्रम शामिल हैं:
- पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग: रिग्रेशन और वर्गीकरण
- उन्नत शिक्षण एल्गोरिदम
- अप्रशिक्षित शिक्षण, सिफ़ारिशकर्ता, और सुदृढीकरण सीखना।
इन 3 पाठ्यक्रमों में, आप सीखेंगे कि NumPy और Scikit-learn का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल कैसे बनाएं, उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे पर्यवेक्षित मॉडल। आप यह भी सीखेंगे कि TensorFlow के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क कैसे बनाएं और प्रशिक्षित करें, ML विकास के लिए सर्वोत्तम अभ्यास कैसे लागू करें, और अनुशंसा प्रणाली और गहन सुदृढीकरण शिक्षण मॉडल कैसे बनाएं।
डेटा विश्लेषक से मशीन लर्निंग इंजीनियर बनें!
एमएलओपीएस विशेषज्ञता
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जब मशीन लर्निंग की बात आती है तो क्या आप थोड़ा और गहराई में जाना चाहते हैं? इसके संचालन पक्ष के बारे में क्या ख्याल है?
इस एमएलओपीएस विशेषज्ञता में 5 पाठ्यक्रम शामिल हैं:
- उत्पादन में मशीन लर्निंग का परिचय
- उत्पादन में मशीन लर्निंग डेटा जीवनचक्र
- उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडलिंग पाइपलाइन
- उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती
इन पाठ्यक्रमों में, आप सीखेंगे कि मशीन लर्निंग प्रोडक्शन सिस्टम को एंड-टू-एंड कैसे डिज़ाइन किया जाए: प्रोजेक्ट स्कोपिंग से लेकर तैनाती आवश्यकताओं तक। आप एक मॉडल बेसलाइन भी स्थापित करेंगे, अवधारणा बहाव को संबोधित करेंगे, तैनात करेंगे, और सीखेंगे कि एमएल एप्लिकेशन को लगातार कैसे सुधारें। यहीं नहीं रुकता, आप यह भी सीखेंगे कि डेटा पाइपलाइन कैसे बनाएं, डेटा जीवनचक्र कैसे स्थापित करें और लगातार चलने वाली उत्पादन प्रणाली को कैसे बनाए रखें।
डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन
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या शायद आप गहन शिक्षा में गोता लगाना चाहते हैं? इस गहन शिक्षण विशेषज्ञता में 5 पाठ्यक्रम शामिल हैं:
- न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग
- डीप न्यूरल नेटवर्क में सुधार: हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, नियमितीकरण और अनुकूलन
- स्ट्रक्चरल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स
- संवादी तंत्रिका नेटवर्क
- अनुक्रम मॉडल
इन पाठ्यक्रमों में, आप सीखेंगे कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण कैसे करें, प्रमुख वास्तुकला मापदंडों की पहचान करें, साथ ही परीक्षण सेट को प्रशिक्षित करने, डीएल अनुप्रयोगों के लिए भिन्नता का विश्लेषण करने और विभिन्न तकनीकों और अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करने में सक्षम हों। यह यहीं नहीं रुकता, आप यह भी सीखेंगे कि सीएनएन/आरएनएन कैसे बनाएं और भी बहुत कुछ।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विशेषज्ञता
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चैटजीपीटी और क्लाउड जैसे बड़े भाषा मॉडल के पीछे की नींव सीखना चाहते हैं?
अब आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विशेषज्ञता के साथ ऐसा कर सकते हैं जिसमें 4 पाठ्यक्रम शामिल हैं:
- वर्गीकरण और वेक्टर रिक्त स्थान के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- संभाव्य मॉडल के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- अनुक्रम मॉडल के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
- ध्यान मॉडल के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
इन 4 पाठ्यक्रमों में, आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन, नाइव बेयस, भावना विश्लेषण, शब्द एम्बेडिंग और बहुत कुछ के बारे में सीखेंगे। आगे बढ़ें और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, एलएसटीएम, जीआरयू और सियामी नेटवर्क के साथ-साथ एनकोडर-डिकोडर, कारण और आत्म-ध्यान का उपयोग करके पूर्ण वाक्यों का मशीन अनुवाद करने, पाठ को सारांशित करने, चैटबॉट बनाने और बहुत कुछ के बारे में जानें।
TensorFlow: डेटा और परिनियोजन विशेषज्ञता
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यदि आपने उपरोक्त पाठ्यक्रमों को देखा है और TensorFlow का उल्लेख किया गया है, लेकिन आपको TensorFlow के अलावा बाकी के बारे में जानने की आवश्यकता नहीं है - तो इस विशेषज्ञता को देखें।
इस TensoreFlow: डेटा और परिनियोजन विशेषज्ञता में 4 पाठ्यक्रम शामिल हैं:
- TensorFlow.js के साथ ब्राउज़र-आधारित मॉडल
- TensorFlow Lite के साथ डिवाइस-आधारित मॉडल
- TensorFlow डेटा सेवाओं के साथ डेटा पाइपलाइन
- TensorFlow के साथ उन्नत परिनियोजन परिदृश्य
इन 4 पाठ्यक्रमों में, आप सीखेंगे कि TensorFlow.js का उपयोग करके मॉडल कैसे चलाएं, और TensorFlow Lite का उपयोग करके मोबाइल उपकरणों पर मॉडल कैसे तैयार करें और तैनात करें। आप यह भी सीखेंगे कि TensorFlow सर्विंग, TensorFlow हब और TensorBoard का उपयोग करके अधिक उन्नत परिनियोजन परिदृश्यों की खोज करते हुए TensorFlow डेटा सेवाओं का उपयोग करके प्रशिक्षण डेटा को अधिक आसानी से कैसे एक्सेस, व्यवस्थित और संसाधित किया जाए।
इसे लपेट रहा है
और ठीक इसी तरह आपके पास विभिन्न प्रकार के पाठ्यक्रम हैं जिनका उपयोग आप अपने कौशल को बढ़ाने, अधिक जानकार बनने और तकनीकी उद्योग के एक विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञ बनने के लिए कर सकते हैं।
यदि आप सभी ट्रेडों में निपुण होना चाहते हैं और अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बनना चाहते हैं, तो आप अपने क्षितिज को व्यापक बनाने के लिए इनमें से एक से अधिक ले सकते हैं!
निशा आर्य एक डेटा वैज्ञानिक, स्वतंत्र तकनीकी लेखक और केडीनगेट्स के संपादक और सामुदायिक प्रबंधक हैं। वह विशेष रूप से डेटा विज्ञान कैरियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा विज्ञान के आसपास सिद्धांत-आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। निशा विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है और उन विभिन्न तरीकों का पता लगाना चाहती है जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव जीवन की लंबी उम्र तक लाभ पहुंचा सकती है। सीखने में रुचि रखने वाली निशा दूसरों को मार्गदर्शन देने में मदद करते हुए अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को बढ़ाना चाहती है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: 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
