Маалымат илими жана AI Bootcamp

Маалымат илими жана AI деген эмне?

Маалымат илими жана AI инновациялардын алдыңкы сабында болуп, татаал маселелерди чечүү жана маалыматтарды баалуу түшүнүккө айландыруу үчүн интеллектуалдык системаларды иштеп чыгууга көңүл бурат.

Сиз эмнеге ээ болосуз?

Маалымат илими тенденцияларды түшүнүү жана болжолдоо үчүн статистикалык анализди, программалоону жана домендик билимди айкалыштырат. Маалымат илиминин пайдубалын түзүү менен, сиз маалыматтарды бизнеске негизделген чечимдерди кабыл алууга жардам бере турган иш жүзүндөгү түшүнүккө айландыра аласыз.

Ал эми жасалма интеллект компьютерлерге адамдын акылын туурап, үйрөнүүгө жана чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет. Бул робототехника, өзүн-өзү башкаруучу унаалар жана жекелештирилген сунуштар боюнча барган сайын көбүрөөк прогресске алып барат. Ишкерлер операцияларды оптималдаштыруу үчүн маалыматтарды жана AI колдонушкандыктан, бул тармактардагы эксперттер маанилүү болуп калат.

Сиз бул абдан талап кылынган тармакта карьера баштагыңыз келеби?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp сизди технологиянын келечегинин бир бөлүгүнө айландырат жана гүлдөп жаткан чөйрөдө кызыктуу карьералык жолдорду ачат.

• Көйгөйдү аныктоо: Сиздин тармакка же кызыккан чөйрөңүзгө тиешелүү реалдуу көйгөйдү тандаңыз. Долбоордун көлөмүн жана максаттарын так аныктап, терең үйрөнүүнүн өркүндөтүлгөн ыкмалары чечимди кантип жакшырта аларын баса белгилеңиз.
• Маалыматтарды чогултуу жана алдын ала иштетүү: Ар кандай булактардан маалыматтарды чогултуп, тазалап, алдын ала иштетиңиз. жетишпеген баалуулуктарды, четтөөлөрдү жана карама-каршылыктарды чечет. Берилиштер терең үйрөнүү моделдерине ылайыктуу болушун камсыз кылуу, анын ичинде нормалдаштыруу жана зарыл болгон учурда көбөйтүү.
• Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA): Тренддерди, корреляцияларды, жана түшүнүктөр. CNNs, RNNs же трансформаторлор сыяктуу терең үйрөнүү архитектураларына ылайыктуулугун эске алуу менен, EDA жыйынтыктарынын негизинде долбоордун багытын тактаңыз.
• Моделди түзүү жана баалоо: Машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана үйрөтүү, Сүрөт маалыматтары үчүн Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) же LSTMs үчүн убакыт сериялары же ырааттуулугу маалыматтары, же NLP тапшырмалары үчүн трансформатордук моделдер сыяктуу терең үйрөнүүнүн алдыңкы ыкмаларын камтыган. Тактык, тактык, кайра чакырып алуу же AUC сыяктуу көрсөткүчтөрдүн жардамы менен моделдин иштешине баа бериңиз жана терең үйрөнүү моделдерин оптималдаштыруу үчүн гиперпараметрлерди тууралоону колдонуңуз.
• Орнотуу жана презентация: Веб алкактарын колдонуу менен акыркы моделди жайылтуу, API'лер же булутка негизделген кызматтар, терең үйрөнүү моделдеринин масштабдуулугун камсыз кылуу. Профессионалдык шарттарда кызыкдар тараптарга тыянактарыңызды, үлгүлөрүңүздүн натыйжалуулугун жана бизнеске же реалдуу дүйнөгө тийгизген таасирин көрсөтүңүз.