Maşın öyrənməsi pərakəndə satış, səhiyyə, maliyyə və əyləncə kimi müxtəlif sektorlarda tətbiq olunan yüksək qiymətləndirilən bacarıq halına gəldi. O, şirkətlərə mürəkkəb problemləri həll etməyə, səmərəliliyi artırmağa və verilənlər əsasında əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Məhdud vaxt çərçivəsində bu sahəni mənimsəmək çətin ola bilər. Buna görə də Code Labs Academy tərəfindən təklif olunanlar kimi 3 aylıq intensiv onlayn təlim düşərgələri maşın öyrənməsi, məlumat elmi və süni intellektdə əsas konsepsiyaları və praktiki bacarıqları tez bir zamanda ötürmək üçün populyarlıq qazandı.
Maşın öyrənməsini öyrənmək üçün 3 ay kifayətdirmi?
Maşın öyrənməsində möhkəm təməl yaratmaq və real layihələr üzərində işləməyə başlamaq üçün adətən 3 aydan çox vaxt tələb olunmur. Xüsusilə NLP kimi qısaldılmış neyron şəbəkələri və təbii dil emalı kimi qabaqcıl mövzularda təcrübə əldə etmək əlavə vaxt və təcrübə tələb edə bilər, lakin ilk 3 ay davam edən öyrənmə üçün zəmin yaradan əsas maşın öyrənmə konsepsiyalarını və bacarıqlarını təqdim etmək üçün dəyərlidir.
Nə üçün Data Science və AI Bootcamp seçməlisiniz?
Bootcamps ənənəvi dərəcə proqramlarına diqqətli və praktik alternativ təklif edir. Daha az müvafiq fənləri əhatə edə bilən uzun dərəcə proqramlarından fərqli olaraq, məlumat elmləri və AI bootcamp əmək bazarında birbaşa tətbiq olunan bacarıqlara üstünlük verir. 3 aylıq təlim düşərgəsi texnologiya həvəskarları, bacarıqlarını genişləndirmək istəyənlər və ya işə başlamaq üçün karyerasını dəyişən şəxslər üçün sürətli və effektiv bir yoldur. Əsas üstünlüklərdən bəziləri bunlardır:
-
Vaxt Effektivliyi: Cəmi 12 həftə ərzində siz başlanğıcdan məlumatları təhlil etmək, modellər yaratmaq və real layihələri idarə etmək qabiliyyətinə malik birinə qədər irəliləyə bilərsiniz.
-
Praktiki Öyrənmə: Təcrübəli təcrübəyə güclü diqqət yetirməklə, təlim düşərgələri real dünya problemlərini həll etməklə bacarıqların qurulmasını və tətbiqini vurğulayır.
-
Karyera Dəstəyi: Bir çox təlim düşərgələri texnoloji sənayeyə keçidinizi asanlaşdırmaq üçün şəbəkə imkanları, müsahibə hazırlığı və məlumat elminin davamı yardımı təklif edir. Code Labs Academy-da biz, həmçinin tez bir iş əldə etmək şansınızı artırmaq üçün sizi artan işə götürmə tərəfdaşlarımız şəbəkəmizə birləşdirəcəyik.
Məlumat Elmi və AI Bootcamp üçün ilkin şərtlər
Maşın öyrənməsi və məlumat elminə başlamazdan əvvəl müəyyən bacarıqlar haqqında əsas anlayışa sahib olmaq faydalıdır:
-
Məlumat Elmi və Süni İntellekt üçün Python: Bu sahələrdə ən çox istifadə olunan dil kimi, Python istifadəçi dostu olması və güclü kitabxanaları ilə tanınır. Döngələr və funksiyalar kimi əsas proqramlaşdırma anlayışları möhkəm başlanğıc nöqtəsi təmin edir.
-
Riyaziyyat: Xətti cəbr, hesablama və ehtimal nəzəriyyəsi daxil olmaqla, maşın öyrənməsində əsas anlayışlar məlumat çevrilmələri və alqoritmləri başa düşməyinizə kömək edərək öyrənmə səyahətini daha hamar edə bilər.
3 aylıq Data Science və AI Bootcamp-da nə gözləmək lazımdır
Təlim düşərgələri adətən əsas anlayışlarla başlayır və tədricən irəliləyir, iştirakçılara getdikcə çətinləşən tapşırıqların öhdəsindən gəlməyə imkan verir.
1-ci ay: Güclü təməlin qurulması
Birinci ay mühüm alətləri, dilləri və konsepsiyaları əhatə edir:
-
Python əsasları: Təlim düşərgələri adətən funksiyalara, kitabxanalara və məlumatların manipulyasiyasına fokuslanaraq Python-un əsasları ilə başlayır, hamısı maşın öyrənməsi modellərinin qurulması və qiymətləndirilməsi üçün faydalıdır.
-
Məlumatların emalı: Böyük verilənlər toplusunu idarə etməyi, onları təmizləməyi və modelləşdirməyə hazırlamağı öyrənmək əsasdır. İştirakçılar Pandas və NumPy kimi kitabxanalardan istifadə edərək məlumatların emalı və vizuallaşdırılması üsullarını araşdırırlar.
2-ci ay: Maşın öyrənmə alqoritmlərinin mənimsənilməsi
İkinci ayda iştirakçılar müxtəlif texnikaları öyrənərkən maşın öyrənmə modellərini qurmağa və sınaqdan keçirməyə başlayırlar. Onlar ilk növbədə modellərin etiketlənmiş məlumatlardan istifadə etməklə öyrədildiyi nəzarət edilən öyrənməyə diqqət yetirirlər. Buraya məlumatı təsnif etməyə və proqnozlar verməyə kömək edən xətti reqressiya və logistik reqressiya kimi üsullar daxildir.
Onlar həmçinin maşın öyrənməsində mürəkkəb qərarlar qəbul etmək üçün məşhur olan Təsadüfi Meşələr və Dəstək Vektor Maşınları kimi daha təkmil modelləri araşdırırlar.
Nəzarətsiz öyrənmə zamanı iştirakçılar etiketləri olmayan verilənlərlə işləyirlər. Burada onlar nümunələri tapmaq və ya verilənlərdə oxşar elementləri qruplaşdırmaq üçün PCA, əsas komponent təhlili və K-vasitələrinin qruplaşdırılması kimi üsullardan istifadə edirlər. Həqiqi verilənlər bazaları ilə işləyərək iştirakçılar bu texnikaların real dünya problemlərinə necə tətbiq olunduğunu görə bilərlər.
3-cü ay: Qabaqcıl Texnikalar və Qapaq Daşı Layihəsi
İştirakçılar son bir ayda qabaqcıl maşın öyrənmə üsullarından istifadə edərək öyrəndikləri hər şeyi yekun layihədə tətbiq edirlər. Buraya dərin öyrənməni öyrənmək üçün süni neyron şəbəkələri, ardıcıl məlumatların emalı üçün təkrarlanan neyron şəbəkələri və təsvirin emalı üçün konvolyusiya neyron şəbəkələri daxildir. Çatbotlar və nitq tərcümə sistemləri kimi proqramların inkişafı təbii dil emalına əsaslanır. “Capstone” layihəsi iştirakçılara təsvirin işlənməsi modeli və ya tövsiyə sistemi yaratmaq kimi mürəkkəb real problem üzərində işləməyə imkan verir. Code Labs Academy təlim-məşq toplanışı zamanı mentorlar bu layihənin həm çətin, həm də onların portfellərinə uyğun olmasını təmin edərək iştirakçılara bu layihə vasitəsilə rəhbərlik edirlər.
Code Labs Academy Data Science və AI Bootcamp
Məlumat elminə və AI-yə sürətlə dalmaq istəyən şəxslər üçün Code Labs Academy praktiki, layihə yönümlü onlayn təlim düşərgəsi təcrübəsi təklif edir. Əsas xüsusiyyətlərə aşağıdakılar daxildir:
-
Karyera Dəstəyi: Code Labs Academy iştirakçılara əmək bazarında uğur qazanmağa kömək etmək üçün fərdi karyera kouçluğu, CV yazmağı və müsahibəyə hazırlıq təklif edir. Bu xidmət məzun olduqdan sonra 1-ci gündən 6 aya qədər bütün iştirakçılar üçün əlçatandır.
-
Kiçik Sinif Ölçüləri: Kiçik qruplarla iştirakçılar intensiv rəhbərlik və mentorluğu təmin edərək daha çox fərdi diqqət alırlar.
-
Layihə əsaslı Öyrənmə: Çevirilmiş sinif metodu vasitəsilə praktik tətbiqə diqqət yetirilməsi məzunları tamamlanmış real layihələr portfeli ilə təchiz edir.
-
Öyrənmə Çevikliyi: Təlim düşərgəsinə təlimatçılarla canlı sessiyalar, öz-özünə təhsil üçün vaxt və əlavə yardım seansları daxildir. Sürətli tempdən əmin deyilsinizsə və uyğunlaşmaq üçün daha çox vaxta ehtiyacınız olduğunu düşünürsünüzsə, bootcamp 6 ay ərzində part-time da mövcuddur.
Təlim düşərgəsindən sonra Davamlı Öyrənmə
Təlim düşərgəsini tamamlamaq yalnız başlanğıcdır. Maşın öyrənməsi, məlumat elmi və süni intellekt sahələrində rəqabətədavamlı qalmaq üçün davamlı təhsil dəyərlidir. Məzunlar Təcrübə və bacarıqların artırılması üçün əla imkanlar təklif edən Kaggle kimi platformalarda Gücləndirici Öyrənmə kimi qabaqcıl mövzulara davam edə və ya maşın öyrənmə müsabiqələrində iştirak edə bilərlər. Məlumat elmi icması ilə məşğul olmaq həm də peşəkar şəbəkənizi genişləndirməyə və bacarıqlarınızı təkmilləşdirməyə kömək edə bilər.
Nəticə olaraq, 3 aylıq məlumat elmi və AI bootcamp əsasları öyrənmək üçün sürətli və praktik bir yol təqdim edir. Bu intensiv proqram iştirakçılara süni intellekt və məlumat elminin dinamik sahələrində uğur qazanmaq üçün bilik, praktiki təcrübə və inam verir, istər karyeralarını dəyişir, istərsə də bacarıqlarını artırır və ya texnologiya sektoruna daxil olurlar.
Code Labs Academy: Real dünyaya təsir üçün Maşın Öyrənməsi mənimsənilməsində tərəfdaşınız.
