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당신이 기술 전문가이거나 업계에 진출하고 싶다면 지금 당장 생각해야 할 것은 특정 분야에서 최고가 되는 것입니다. 당신은 전문적인 전문가, 자신의 일, 속내 등을 아는 사람으로 보여지기를 원합니다.
당연히 우리는 특정 분야에 전문화되는 방법이 아닌 광범위한 지식을 제공받습니다.
이 글은 귀하의 기술을 다듬고, 지식을 쌓고, 귀하의 직위를 전문 전문가로 바꾸는 데 도움이 되는 곳입니다.
머신 러닝 전문화
링크 : 머신 러닝 전문화
당신은 데이터 분석가이고 AI 및 기계 학습에 뛰어들기 위해 기술 및 데이터 처리 기술을 향상시키고 싶습니까? 더 이상 보지 마십시오. 이 기계 학습 전문 분야는 3개 과정으로 구성됩니다.
- 지도 머신 러닝: 회귀 및 분류
- 고급 학습 알고리즘
- 비지도 학습, 추천자 및 강화 학습.
이 3개 과정에서는 NumPy 및 Scikit-learn을 사용하여 기계 학습 모델(예: 로지스틱 회귀와 같은 지도 모델)을 구축하는 방법을 배웁니다. 또한 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구축 및 훈련하고, ML 개발을 위한 모범 사례를 적용하고, 추천 시스템 및 심층 강화 학습 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.
데이터 분석가에서 머신러닝 엔지니어로 변신하세요!
MLOps 전문화
링크 : MLOps 전문화
머신러닝에 관해 좀 더 자세히 알아보고 싶으신가요? 운영 측면은 어떻습니까?
이 MLOps 전문 분야는 5개 과정으로 구성됩니다.
- 프로덕션에서의 머신 러닝 소개
- 프로덕션의 머신 러닝 데이터 수명 주기
- 프로덕션의 머신 러닝 모델링 파이프라인
- 프로덕션에 기계 학습 모델 배포
이 과정에서는 프로젝트 범위 지정부터 배포 요구 사항까지 기계 학습 프로덕션 시스템을 엔드 투 엔드로 설계하는 방법을 배웁니다. 또한 모델 기준선을 설정하고, 개념 드리프트를 해결하고, 배포하고, ML 애플리케이션을 지속적으로 개선하는 방법을 배우게 됩니다. 여기서 끝나지 않고 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 수명 주기를 설정하고, 지속적으로 운영되는 프로덕션 시스템을 유지 관리하는 방법도 배우게 됩니다.
딥 러닝 전문화
링크 : 딥 러닝 전문화
아니면 딥러닝을 배우고 싶나요? 이 딥 러닝 전문 분야는 5개 과정으로 구성됩니다.
- 신경망과 딥 러닝
- 심층 신경망 개선: 초매개변수 조정, 정규화 및 최적화
- 기계 학습 프로젝트 구성
- 컨볼 루션 신경망
- 시퀀스 모델
이 과정에서는 심층 신경망을 구축 및 훈련하고, 주요 아키텍처 매개변수를 식별하고, 테스트 세트를 훈련하고, DL 애플리케이션에 대한 분산을 분석하고, 다양한 기술과 최적화 알고리즘을 사용하는 방법을 배웁니다. 여기서 끝나지 않고 CNN/RNN을 구축하는 방법 등도 배우게 됩니다.
Natural Language Processing 전문 분야
링크 : Natural Language Processing 전문 분야
ChatGPT 및 Claude와 같은 대규모 언어 모델의 기초를 배우고 싶으십니까?
이제 4개 코스로 구성된 자연어 처리 전문화 과정을 이수할 수 있습니다.
- 분류 및 벡터 공간을 사용한 자연어 처리
- 확률 모델을 사용한 자연어 처리
- 시퀀스 모델을 사용한 자연어 처리
- 어텐션 모델을 사용한 자연어 처리
이 4개 과정에서는 로지스틱 회귀, Naive Bayes, 감정 분석, 단어 임베딩 등에 대해 배웁니다. 더 자세히 알아보고 순환 신경망, LSTM, GRU 및 Siamese 네트워크에 대해 알아보고 인코더-디코더, 인과 관계 및 셀프 어텐션을 사용하여 전체 문장을 기계 번역하고 텍스트를 요약하고 챗봇을 구축하는 방법 등을 알아보세요.
TensorFlow : 데이터 및 배포 전문화
링크 : TensorFlow : 데이터 및 배포 전문화
위 과정을 살펴보고 TensorFlow가 언급된 것을 보았지만 TensorFlow 외에 나머지 과정에 대해 배울 필요가 없다면 이 전문 분야를 확인하세요.
이 TensoreFlow: 데이터 및 배포 전문 분야는 4개 과정으로 구성됩니다.
- TensorFlow.js를 사용한 브라우저 기반 모델
- TensorFlow Lite를 사용한 장치 기반 모델
- TensorFlow Data Services를 사용한 데이터 파이프라인
- TensorFlow를 사용한 고급 배포 시나리오
이 4개 과정에서는 TensorFlow.js를 사용하여 모델을 실행하고 TensorFlow Lite를 사용하여 휴대기기에서 모델을 준비하고 배포하는 방법을 배웁니다. 또한 TensorFlow Serving, TensorFlow Hub 및 TensorBoard를 사용하여 고급 배포 시나리오를 탐색하는 동시에 TensorFlow Data Services를 사용하여 교육 데이터에 더 쉽게 액세스하고 구성하고 처리하는 방법을 배우게 됩니다.
그것을 위로 감싸기.
마찬가지로 기술을 향상하고 기술 산업의 특정 부문에 대한 지식을 쌓고 전문가가 되는 데 사용할 수 있는 다양한 과정이 있습니다.
모든 분야에 능통하고 경쟁력을 높이고 싶다면 이 중 하나 이상을 선택하여 시야를 넓힐 수 있습니다!
니샤 아리아 데이터 과학자, 프리랜스 기술 작가, KDnuggets의 편집자이자 커뮤니티 관리자입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 직업 조언이나 튜토리얼, 데이터 과학에 관한 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. Nisha는 광범위한 주제를 다루며 인공 지능이 인간의 수명 연장에 도움이 될 수 있는 다양한 방법을 탐구하고자 합니다. 예민한 학습자인 Nisha는 자신의 기술 지식과 글쓰기 능력을 넓히는 동시에 다른 사람들을 지도하는 데 도움을 주고자 합니다.
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- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: 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
