Aworan nipasẹ Onkọwe
Ti o ba jẹ alamọdaju imọ-ẹrọ kan tabi n wa lati tẹ ile-iṣẹ naa, ohun ti o yẹ ki o ronu nipa ni bayi jẹ ohun ti o dara julọ ti o le wa ni agbegbe kan pato. O fẹ lati rii bi alamọja amọja, ẹnikan ti o mọ nkan wọn, awọn ins ati awọn ita, ati bẹbẹ lọ.
Nipa ti ara, a fun wa ni imọ gbooro ati kii ṣe bi a ṣe le di amọja ni aaye kan pato.
Eyi ni ibiti nkan yii wa lati ṣe iranlọwọ fun ọ lati ṣatunṣe awọn ọgbọn rẹ, kọ imọ rẹ ati yi akọle rẹ pada si jijẹ alamọja amọja.
Machine Learning Specialization
asopọ: Machine Learning Specialization
Ṣe o jẹ oluyanju data ati pe o n wa lati ni ilọsiwaju imọ-ẹrọ rẹ ati awọn ọgbọn mimu data lati fọ sinu AI ati ikẹkọ ẹrọ? Wo ko si siwaju sii. Pataki Ẹkọ Ẹrọ yii ni awọn iṣẹ ikẹkọ mẹta:
- Abojuto ẹrọ Learning: Padasẹyin ati Classification
- To ti ni ilọsiwaju Learning alugoridimu
- Ẹkọ ti ko ni abojuto, Awọn olurannileti, ati Ẹkọ Imudara.
Ninu awọn iṣẹ-ẹkọ 3 wọnyi, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le kọ awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ nipa lilo NumPy ati Scikit-learn, fun apẹẹrẹ, awọn awoṣe abojuto bii ipadasẹhin logistic. Iwọ yoo tun kọ ẹkọ bii o ṣe le kọ & ṣe ikẹkọ nẹtiwọọki nkankikan pẹlu TensorFlow, lo awọn iṣe ti o dara julọ fun idagbasoke ML, ati kọ awọn eto alatilẹyin ati awọn awoṣe ikẹkọ imuduro jinlẹ.
Lọ lati jijẹ oluyanju data si ẹlẹrọ ẹkọ ẹrọ!
MLOps Pataki
asopọ: MLOps Pataki
Ṣe o fẹ lati besomi kekere kan nigbati o ba de ikẹkọ ẹrọ? Bawo ni nipa ẹgbẹ iṣiṣẹ rẹ?
Pataki MLOps yii ni awọn iṣẹ ikẹkọ 5:
- Ifihan si Ẹkọ ẹrọ ni iṣelọpọ
- Machine Learning Data Lifecycle ni Production
- Machine Learning Pipelines ni Production
- Gbigbe Awọn awoṣe Ẹkọ ẹrọ ni iṣelọpọ
Ninu awọn iṣẹ ikẹkọ wọnyi, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le ṣe apẹrẹ eto iṣelọpọ ikẹkọ ẹrọ lati opin-si-opin: lati ipari iṣẹ akanṣe si awọn ibeere imuṣiṣẹ. Iwọ yoo tun fi idi ipilẹ awoṣe kan mulẹ, fiseete ero inu adirẹsi, ranṣiṣẹ, ati kọ ẹkọ bi o ṣe le mu ohun elo ML ni ilọsiwaju nigbagbogbo. Ko duro sibẹ, iwọ yoo tun kọ ẹkọ bi o ṣe le kọ awọn opo gigun ti data, ṣe agbekalẹ igbesi aye data ati ṣetọju eto iṣelọpọ igbagbogbo.
Imọ Ẹkọ jinlẹ
asopọ: Imọ Ẹkọ jinlẹ
Tabi boya o fẹ lati besomi sinu ikẹkọ jinlẹ? Pataki Ẹkọ Jin yii ni awọn iṣẹ ikẹkọ 5:
- Awọn Nẹtiwọọki Neural ati Ẹkọ jinlẹ
- Imudara Awọn Nẹtiwọọki Nẹtiwọọki Jin: Tuning Hyperparameter, Iṣatunṣe ati Imudara
- Ṣiṣeto Awọn iṣẹ Ẹkọ Ẹrọ
- Awọn Nẹtiwọọki Neural Neural
- Ọkọọkan Awọn awoṣe
Ninu awọn iṣẹ ikẹkọ wọnyi, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le kọ ati ṣe ikẹkọ awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ, ṣe idanimọ awọn aye faaji bọtini, ati ni anfani lati ṣe ikẹkọ awọn eto idanwo, itupalẹ iyatọ fun awọn ohun elo DL, ati lo ọpọlọpọ awọn imuposi ati awọn algoridimu imudara. Ko duro sibẹ, iwọ yoo tun kọ ẹkọ bi o ṣe le kọ CNN/RNN ati diẹ sii.
Adayeba Èdè Processing Specialization
asopọ: Adayeba Èdè Processing Specialization
Ṣe o fẹ kọ ẹkọ awọn ipilẹ lẹhin awọn awoṣe ede nla bii ChatGPT ati Claude?
O le ni bayi pẹlu Amọja Ṣiṣẹda Ede Adayeba eyiti o ni awọn iṣẹ ikẹkọ mẹrin:
- Ṣiṣẹda Ede Adayeba pẹlu Isọri ati Awọn aaye Vector
- Ṣiṣẹda Ede Adayeba pẹlu Awọn awoṣe Iṣeṣe
- Ṣiṣẹda Ede Adayeba pẹlu Awọn awoṣe Ọkọọkan
- Ṣiṣẹda Ede Adayeba pẹlu Awọn awoṣe Ifarabalẹ
Ninu awọn iṣẹ ikẹkọ mẹrin 4 wọnyi, iwọ yoo kọ ẹkọ nipa ipadasẹhin logistic, naïve Bayes, itupalẹ itara, awọn ifibọ ọrọ ati diẹ sii. Besomi siwaju ki o kọ ẹkọ nipa awọn nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore, LSTMs, GRUs & awọn nẹtiwọọki Siamese bii bii o ṣe le lo koodu-iyipada, idi, & akiyesi ara ẹni lati tumọ awọn gbolohun ọrọ pipe, ṣe akopọ ọrọ, kọ awọn iwiregbe ati diẹ sii.
TensorFlow: Data ati Ifiranṣẹ Pataki
asopọ: TensorFlow: Data ati Ifiranṣẹ Pataki
Ti o ba ti wo awọn iṣẹ ikẹkọ ti o wa loke ati rii TensorFlow ti mẹnuba ṣugbọn ko nilo lati kọ ẹkọ nipa iyokù ṣugbọn TensorFlow - ṣayẹwo iyasọtọ yii jade.
Ṣiṣan Tensore yii: Data ati Imudara Imuṣiṣẹ ni awọn iṣẹ ikẹkọ mẹrin:
- Awọn awoṣe ti o da lori ẹrọ aṣawakiri pẹlu TensorFlow.js
- Awọn awoṣe ti o da lori ẹrọ pẹlu TensorFlow Lite
- Data Pipelines pẹlu TensorFlow Data Services
- Awọn oju iṣẹlẹ imuṣiṣẹ ilọsiwaju pẹlu TensorFlow
Ninu awọn iṣẹ-ẹkọ 4 wọnyi, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le ṣiṣẹ awọn awoṣe nipa lilo TensorFlow.js, ati mura ati mu awọn awoṣe ṣiṣẹ lori awọn ẹrọ alagbeka nipa lilo TensorFlow Lite. Iwọ yoo tun kọ ẹkọ bii o ṣe le wọle, ṣeto, ati ilana data ikẹkọ ni irọrun diẹ sii nipa lilo Awọn iṣẹ data TensorFlow lakoko ti o n ṣawari awọn oju iṣẹlẹ imuṣiṣẹ ilọsiwaju diẹ sii nipa lilo Ṣiṣẹ TensorFlow, TensorFlow Hub, ati TensorBoard.
Fi ipari si i
Ati pe bii iyẹn o ni ọpọlọpọ awọn iṣẹ ikẹkọ ti o le lo lati gbe awọn ọgbọn rẹ ga, di mimọ diẹ sii ati alamọja ni eka kan pato ti ile-iṣẹ imọ-ẹrọ.
Ti o ba fẹ lati jẹ jack ti gbogbo awọn iṣowo ati di idije pupọ, o le gba diẹ sii ju ọkan ninu iwọnyi lati gbooro awọn iwoye rẹ!
Nisha Arya jẹ onimọ-jinlẹ data, onkọwe imọ-ẹrọ ọfẹ, ati olootu ati oluṣakoso agbegbe fun KDnuggets. O nifẹ paapaa ni ipese imọran iṣẹ imọ-jinlẹ data tabi awọn ikẹkọ ati imọ-orisun imọ-jinlẹ ni ayika imọ-jinlẹ data. Nisha ni wiwa ọpọlọpọ awọn akọle ati awọn ifẹ lati ṣawari awọn ọna oriṣiriṣi itetisi atọwọda le ṣe anfani gigun igbesi aye eniyan. Akẹẹkọ ti o ni itara, Nisha n wa lati faagun imọ-ẹrọ imọ-ẹrọ rẹ ati awọn ọgbọn kikọ, lakoko ti o ṣe iranlọwọ itọsọna awọn miiran.
- SEO Agbara akoonu & PR Pinpin. Gba Imudara Loni.
- PlatoData.Network inaro Generative Ai. Fi agbara fun ara Rẹ. Wọle si Nibi.
- PlatoAiStream. Web3 oye. Imo Amugbadun. Wọle si Nibi.
- PlatoESG. Erogba, CleanTech, Agbara, Ayika, Oorun, Isakoso Egbin. Wọle si Nibi.
- PlatoHealth. Imọ-ẹrọ Imọ-ẹrọ ati Awọn Idanwo Ile-iwosan. Wọle si Nibi.
- Orisun: 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
