Տվյալների գիտություն և AI Bootcamp

Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը և AI-ն:

Տվյալների գիտությունը և AI-ն նորարարության առաջնագծում են՝ կենտրոնանալով խելացի համակարգերի զարգացման վրա՝ բարդ մարտահրավերները լուծելու և տվյալները արժեքավոր պատկերացումների վերածելու համար:

Ի՞նչ եք շահելու:

Տվյալների գիտությունը համատեղում է վիճակագրական վերլուծությունը, ծրագրավորումը և տիրույթի գիտելիքները՝ միտումները հասկանալու և կանխատեսելու համար: Տվյալների գիտության մեջ հիմք ստեղծելով՝ դուք կարող եք տվյալները վերածել գործող պատկերացումների, որոնք օգնում են բիզնեսին տեղեկացված որոշումներ կայացնել:

Արհեստական ​​ինտելեկտը, մյուս կողմից, թույլ է տալիս համակարգիչներին սովորել և որոշումներ կայացնել՝ ընդօրինակելով մարդկային բանականությունը: Սա հանգեցնում է ավելի ու ավելի առաջընթացների ռոբոտաշինության, ինքնակառավարվող մեքենաների և անհատականացված առաջարկությունների ոլորտում: Քանի որ բիզնեսները օգտագործում են տվյալները և AI-ն՝ օպտիմիզացնելու գործառնությունները, այս ոլորտների փորձագետները դառնում են կարևոր:

Կցանկանա՞ք կարիերա սկսել այս շատ պահանջված ոլորտում:

Code Labs Academy Data Science Bootcamp-ը ստիպում է ձեզ դառնալ տեխնոլոգիայի ապագայի մի մասը և բացում է կարիերայի հետաքրքիր ուղիներ ծաղկող ոլորտում:

• Խնդրի նույնականացում. Ընտրեք իրական աշխարհի խնդիր, որը վերաբերում է ձեր ոլորտին կամ հետաքրքրությունների ոլորտին: Հստակորեն սահմանեք ծրագրի շրջանակը և նպատակները՝ ընդգծելով, թե ինչպես կարող են խորը ուսուցման առաջադեմ տեխնիկան բարելավել լուծումը:
• Տվյալների հավաքում և նախնական մշակում. Հավաքեք տվյալներ տարբեր աղբյուրներից, մաքրեք և վերամշակեք դրանք կարգավորել բացակայող արժեքները, արտաքուստները և անհամապատասխանությունները: Համոզվեք, որ տվյալները հարմար են խորը ուսուցման մոդելների համար, ներառյալ նորմալացումը և անհրաժեշտության դեպքում ավելացումը:
• Հետախուզական տվյալների վերլուծություն (EDA). և պատկերացումներ։ Հստակեցրեք ձեր ծրագրի ուղղությունը՝ հիմնվելով EDA-ի բացահայտումների վրա՝ միաժամանակ հաշվի առնելով խորը ուսուցման ճարտարապետությունների համար համապատասխանությունը, ինչպիսիք են CNN-ները, RNN-ները կամ տրանսֆորմատորները:
• Մոդելի կառուցում և գնահատում. Մշակեք և վերապատրաստեք մեքենայական ուսուցման մոդելներ:, ներառելով խորը ուսուցման առաջադեմ տեխնիկա, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) պատկերի տվյալների համար, կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN) կամ LSTM-ները ժամանակային շարքերի կամ հաջորդականության տվյալների համար կամ տրանսֆորմատորային մոդելներ NLP առաջադրանքների համար: Գնահատեք մոդելի աշխատանքը՝ օգտագործելով չափումներ, ինչպիսիք են ճշգրտությունը, ճշգրտությունը, հետ կանչելը կամ AUC-ն, և կիրառեք հիպերպարամետրային կարգավորում՝ խորը ուսուցման մոդելները օպտիմալացնելու համար:
• Տեղակայում և ներկայացում. Տեղադրեք վերջնական մոդելը՝ օգտագործելով վեբ շրջանակներ, API-ներ կամ ամպի վրա հիմնված ծառայություններ, որոնք ապահովում են ընդլայնելիություն խորը ուսուցման մոդելների համար: Մասնագիտական ​​միջավայրում շահագրգիռ կողմերին ներկայացրեք ձեր բացահայտումները, մոդելի կատարողականը և բիզնեսի կամ իրական աշխարհի ազդեցությունը: