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あなたがテクノロジーの専門家であるか、業界への参入を検討している場合、今考えるべきことは、特定の分野で最善を尽くすことです。あなたは専門的なプロフェッショナル、自分のことを隅々まで知っている人として見られることを望んでいます。
当然のことながら、私たちは幅広い知識を与えられますが、特定の分野に特化する方法は与えられません。
ここでこの記事が役に立ち、スキルを磨き、知識を深め、肩書きを専門のプロフェッショナルに変えることができます。
機械学習の専門化
リンク： 機械学習の専門化
あなたはデータ アナリストで、AI や機械学習に参入するために技術とデータ処理のスキルを向上させたいと考えていますか?これ以上探さない。この機械学習スペシャライゼーションは、次の 3 つのコースで構成されています。
- 教師あり機械学習：回帰と分類
- 高度な学習アルゴリズム
- 教師なし学習、レコメンダー、強化学習。
これらの 3 つのコースでは、NumPy と Scikit-learn を使用して機械学習モデル (ロジスティック回帰などの教師ありモデルなど) を構築する方法を学びます。また、TensorFlow を使用してニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする方法、ML 開発のベスト プラクティスを適用する方法、レコメンダー システムと深層強化学習モデルを構築する方法も学びます。
データアナリストから機械学習エンジニアへ！
MLOps の専門分野
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機械学習についてもう少し詳しく知りたいですか?運用面ではどうでしょうか？
この MLOps スペシャライゼーションは 5 つのコースで構成されています。
- 生産における機械学習の概要
- 本番環境での機械学習データのライフサイクル
- 生産における機械学習モデリングパイプライン
- 本番環境での機械学習モデルの導入
これらのコースでは、プロジェクトの範囲設定から展開要件に至るまで、機械学習実稼働システムをエンドツーエンドで設計する方法を学びます。また、モデルのベースラインを確立し、コンセプトのずれに対処し、展開し、ML アプリケーションを継続的に改善する方法を学びます。そこにとどまらず、データ パイプラインを構築し、データ ライフサイクルを確立し、継続的に稼働する運用システムを維持する方法も学びます。
ディープラーニングスペシャライゼーション
リンク： ディープラーニングスペシャライゼーション
それともディープラーニングに飛び込んでみたいですか?このディープ ラーニング スペシャライゼーションは、次の 5 つのコースで構成されています。
- ニューラルネットワークとディープラーニング
- ディープ ニューラル ネットワークの改善: ハイパーパラメーターの調整、正則化、最適化
- 機械学習プロジェクトの構築
- 畳み込みニューラルネットワーク
- シーケンスモデル
これらのコースでは、ディープ ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする方法、主要なアーキテクチャ パラメーターを特定する方法を学び、テスト セットをトレーニングし、DL アプリケーションの分散を分析し、さまざまなテクニックと最適化アルゴリズムを使用できるようになります。それだけではなく、CNN/RNN の構築方法なども学びます。
自然言語処理の専門分野
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ChatGPT や Claude などの大規模な言語モデルの背後にある基礎を学びたいですか?
4 つのコースで構成される自然言語処理スペシャライゼーションを利用すると、次のことが可能になります。
- 分類とベクトル空間を使用した自然言語処理
- 確率モデルを使用した自然言語処理
- シーケンスモデルを使用した自然言語処理
- 注意モデルによる自然言語処理
これらの 4 つのコースでは、ロジスティック回帰、単純ベイズ、感情分析、単語埋め込みなどについて学びます。さらに深く掘り下げて、リカレント ニューラル ネットワーク、LSTM、GRU、シャム ネットワークについて学び、さらにエンコーダー デコーダー、因果関係、セルフ アテンションを使用して完全な文章を機械翻訳し、テキストを要約し、チャットボットを構築する方法などを学びましょう。
TensorFlow：データと展開の専門化
上記のコースを見て TensorFlow について言及しているのを見たものの、TensorFlow 以外の残りのコースについて学ぶ必要はない場合は、この専門分野をチェックしてください。
この TensoreFlow: データとデプロイメントのスペシャライゼーションは、次の 4 つのコースで構成されています。
- TensorFlow.jsを使用したブラウザーベースのモデル
- TensorFlow Lite を使用したデバイスベースのモデル
- TensorFlow Data Servicesを使用したデータパイプライン
- TensorFlow を使用した高度なデプロイメント シナリオ
これらの 4 つのコースでは、TensorFlow.js を使用してモデルを実行する方法と、TensorFlow Lite を使用してモバイル デバイスにモデルを準備してデプロイする方法を学びます。また、TensorFlow Serving、TensorFlow Hub、TensorBoard を使用してより高度なデプロイメント シナリオを検討しながら、TensorFlow Data Services を使用してトレーニング データに簡単にアクセス、整理、処理する方法も学びます。
それを包む
同様に、スキルを向上させ、より知識を深め、テクノロジー業界の特定の分野のスペシャリストになるために利用できるさまざまなコースがあります。
何でも屋になって競争力を高めたい場合は、これらのうち 1 つ以上を受講して視野を広げることができます。
ニシャ・アリア データ サイエンティスト、フリーランスのテクニカル ライター、KDnuggets の編集者およびコミュニティ マネージャーです。彼女は、データ サイエンスのキャリアに関するアドバイスやチュートリアル、データ サイエンスに関する理論に基づいた知識を提供することに特に興味を持っています。 Nisha は幅広いトピックをカバーしており、人工知能が人間の寿命の長さに利益をもたらすさまざまな方法を探求したいと考えています。熱心な学習者である Nisha は、他の人を指導するのを手伝いながら、テクノロジーの知識と執筆スキルの幅を広げることを目指しています。
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- 情報源： 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
