Bilde av forfatter
 

Hvis du er en teknisk profesjonell eller ønsker å gå inn i bransjen, er det du bør tenke på akkurat nå å være det beste du kan være i et spesifikt område. Du ønsker å bli sett på som en spesialisert profesjonell, noen som kan sakene sine, ins og outs, etc.

Naturligvis gis vi bred kunnskap og ikke hvordan vi skal spesialisere oss på et spesifikt felt.

Det er her denne artikkelen kommer inn for å hjelpe deg med å avgrense ferdighetene dine, bygge kunnskapen din og endre tittelen din til å være en spesialisert profesjonell.

Spesialisering innen maskinlæring

 
Link: Spesialisering innen maskinlæring

Er du en dataanalytiker og ønsker å fremme teknologi- og datahåndteringsferdighetene dine for å bryte inn i AI og maskinlæring? Se ikke lenger. Denne maskinlæringsspesialiseringen består av 3 kurs:

• Veiledet maskinlæring: regresjon og klassifisering
• Avanserte læringsalgoritmer
• Uovervåket læring, anbefalinger og forsterkende læring.

På disse 3 kursene vil du lære hvordan du bygger maskinlæringsmodeller ved å bruke NumPy og Scikit-learn, for eksempel veilede modeller som logistisk regresjon. Du vil også lære hvordan du bygger og trener et nevralt nettverk med TensorFlow, anvender beste praksis for ML-utvikling og bygger anbefalingssystemer og dype forsterkningslæringsmodeller.

Gå fra å være en dataanalytiker til en maskinlæringsingeniør!

MLOps spesialisering

 
Link: MLOps spesialisering

Vil du dykke litt dypere når det kommer til maskinlæring? Hva med driftssiden av det?

Denne MLOps-spesialiseringen består av 5 kurs:

• Introduksjon til maskinlæring i produksjon
• Maskinlæringsdatas livssyklus i produksjonen
• Maskinlæringsmodelleringsrørledninger i produksjon
• Distribuerer maskinlæringsmodeller i produksjonen

På disse kursene lærer du hvordan du designer et produksjonssystem for maskinlæring ende-til-ende: fra prosjektomfang til implementeringskrav. Du vil også etablere en modellgrunnlinje, adressere konseptdrift, distribuere og lære hvordan du kontinuerlig forbedrer ML-applikasjonen. Det stopper ikke der, du vil også lære hvordan du bygger datapipelines, etablerer datalivssyklus og vedlikeholder et kontinuerlig driftende produksjonssystem.

Deep Learning Specialization

 
Link: Deep Learning Specialization

Eller kanskje du vil dykke ned i dyp læring? Denne dyplæringsspesialiseringen består av 5 kurs:

• Nevrale nettverk og dyp læring
• Forbedring av dype nevrale nettverk: Hyperparameterinnstilling, Regularisering og Optimalisering
• Strukturering av maskinlæringsprosjekter
• Konvolusjonelle nevrale nettverk
• Sekvensmodeller

På disse kursene vil du lære hvordan du bygger og trener dype nevrale nettverk, identifiserer nøkkelarkitekturparametere, samt kan trene testsett, analysere varians for DL-applikasjoner og bruke en rekke teknikker og optimaliseringsalgoritmer. Det stopper ikke der, du vil også lære hvordan du bygger en CNN/RNN og mer.

Spesialisering i naturlig språkbehandling

 
Link: Spesialisering i naturlig språkbehandling

Vil du lære grunnlaget bak store språkmodeller som ChatGPT og Claude?

Du kan nå med Natural Language Processing Specialization som består av 4 kurs:

• Naturlig språkbehandling med klassifisering og vektorrom
• Naturlig språkbehandling med sannsynlighetsmodeller
• Naturlig språkbehandling med sekvensmodeller
• Naturlig språkbehandling med oppmerksomhetsmodeller

På disse 4 kursene vil du lære om logistisk regresjon, naive Bayes, sentimentanalyse, ordinnbygging og mer. Dykk videre og lær om tilbakevendende nevrale nettverk, LSTM-er, GRU-er og siamesiske nettverk, samt hvordan du bruker koder-dekoder, kausal og selvoppmerksomhet for å maskinoversette hele setninger, oppsummere tekst, bygge chatboter og mer.

TensorFlow: Spesialisering av data og distribusjon

 
Link: TensorFlow: Spesialisering av data og distribusjon

Hvis du har sett på kursene ovenfor og sett TensorFlow bli nevnt, men ikke trenger å lære om resten, men TensorFlow – sjekk denne spesialiseringen.

Denne TensoreFlow: Data and Deployment Specialization består av 4 kurs:

• Nettleserbaserte modeller med TensorFlow.js
• Enhetsbaserte modeller med TensorFlow Lite
• Datarørledninger med TensorFlow Data Services
• Avanserte distribusjonsscenarier med TensorFlow

På disse 4 kursene vil du lære hvordan du kjører modeller ved hjelp av TensorFlow.js, og forbereder og distribuerer modeller på mobile enheter ved hjelp av TensorFlow Lite. Du vil også lære hvordan du lettere får tilgang til, organiserer og behandler opplæringsdata ved å bruke TensorFlow Data Services mens du utforsker mer avanserte distribusjonsscenarier ved å bruke TensorFlow Serving, TensorFlow Hub og TensorBoard.

Pakke det opp

Og akkurat som det har du en rekke kurs som du kan bruke til å heve ferdighetene dine, bli mer kunnskapsrike og en spesialist i en bestemt sektor av teknologibransjen.

Hvis du ønsket å være en knallmann og bli svært konkurransedyktig, kan du ta mer enn én av disse for å utvide horisonten din!
 
 

Nisha Arya er dataforsker, frilans teknisk skribent og redaktør og samfunnsansvarlig for KDnuggets. Hun er spesielt interessert i å gi datavitenskaplige karriereråd eller veiledninger og teoribasert kunnskap rundt datavitenskap. Nisha dekker et bredt spekter av emner og ønsker å utforske de forskjellige måtene kunstig intelligens kan være til nytte for menneskets levetid. Nisha er en ivrig læremester og prøver å utvide sine tekniske kunnskaper og skriveferdigheter, samtidig som hun hjelper til med å veilede andre.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: 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