Afsluttende projekt
Det afsluttende projekt giver dig chancen for at sætte din bootcamp viden og nyerhvervede færdigheder på prøve i et dynamisk, praktisk miljø. Det er en mulighed for at skabe noget ægte, fremvise dine tekniske evner og udvikle et projekt, der vil være en vigtig del af din professionelle portefølje. Det giver dig mulighed for at udtrykke din kreativitet og fremhæve, hvor meget du har udviklet dig gennem din bootcamp-oplevelse.
Derudover er det afsluttende projekt designet til at replikere de udfordringer, du vil støde på i et rigtigt techjob, så du kan fremvise dine færdigheder i at løse komplekse problemer og ruste dig til forventningerne til din fremtidige karriere.
- Problemidentifikation: Vælg et problem i den virkelige verden, der er relevant for din branche eller interesseområde. Definer tydeligt projektets omfang og mål, og fremhæver, hvordan avancerede deep learning-teknikker kunne forbedre løsningen.
- Dataindsamling og forbehandling: Indsaml data fra forskellige kilder, rengør og forbehandle dem til håndtere manglende værdier, outliers og uoverensstemmelser. Sørg for, at dataene er egnede til deep learning-modeller, inklusive normalisering og forstærkning, hvis det er nødvendigt.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Udfør datavisualisering og statistisk analyse for at identificere tendenser, korrelationer, og indsigter. Forfin din projektretning baseret på EDA-resultater, mens du overvejer egnetheden til deep learning-arkitekturer som CNN'er, RNN'er eller transformere.
- Modelopbygning og -evaluering: Udvikl og træne maskinlæringsmodeller, der inkorporerer avancerede deep learning-teknikker såsom Convolutional Neural Networks (CNN'er) til billeddata, Recurrent Neural Networks (RNN'er) eller LSTM'er til tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller til NLP-opgaver. Evaluer modellens ydeevne ved hjælp af metrics som nøjagtighed, præcision, genkaldelse eller AUC, og anvend hyperparameterjustering for at optimere deep learning-modeller.
- Implementering og præsentation: Implementer den endelige model ved hjælp af web-rammer., API'er eller cloud-baserede tjenester, der sikrer skalerbarhed til modeller for dyb læring. Præsenter dine resultater, modelpræstationer og virksomheds- eller virkelighedspåvirkning for interessenter i et professionelt miljø.