Mašininis mokymasis tapo labai vertinamu įgūdžiu, taikoma įvairiuose sektoriuose, pvz., mažmeninės prekybos, sveikatos priežiūros, finansų ir pramogų srityse. Tai leidžia įmonėms spręsti sudėtingus iššūkius, padidinti efektyvumą ir priimti pagrįstus sprendimus remiantis duomenimis. Įvaldyti šią sritį per ribotą laiką gali būti sudėtinga. Štai kodėl intensyvios 3 mėnesių trukmės internetinės stovyklos, pvz., siūlomos Code Labs Academy, išpopuliarėjo greitai perteikdamos pagrindines sąvokas ir praktinius įgūdžius mašininio mokymosi, duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto srityse.
Ar užtenka 3 mėnesių išmokti mašininio mokymosi?
Norint sukurti tvirtą mašininio mokymosi pagrindą ir pradėti dirbti su realiais projektais, paprastai užtrunka ne ilgiau kaip 3 mėnesius. Norint įgyti patirties, ypač pažangiomis temomis, tokiomis kaip neuroniniai tinklai ir natūralios kalbos apdorojimas, sutrumpintai NLP, gali prireikti papildomo laiko ir patirties, tačiau pirmieji 3 mėnesiai yra vertingi norint supažindinti su pagrindinėmis mašininio mokymosi sąvokomis ir įgūdžiais, kurie sudaro pagrindą tęstiniam mokymuisi.
Kodėl verta rinktis Data Science ir AI Bootcamp?
„Bootcamps“ siūlo kryptingą ir praktinę alternatyvą tradicinėms studijų programoms. Skirtingai nuo ilgų studijų programų, kuriose gali būti mažiau aktualių dalykų, duomenų mokslų ir dirbtinio intelekto paleidimo stovykloje pirmenybė teikiama įgūdžiams, tiesiogiai taikomiems darbo rinkoje. 3 mėnesių trukmės stovykla yra greitas ir efektyvus būdas technologijų entuziastams, norintiems plėsti savo įgūdžius arba asmenims, keičiantiems karjerą. Kai kurie pagrindiniai privalumai yra šie:
-
Laiko efektyvumas: Vos per 12 savaičių galite tapti pradedančiuoju į žmogų, galintį analizuoti duomenis, kurti modelius ir valdyti realaus pasaulio projektus.
-
Praktinis mokymasis: Didelį dėmesį skirdamos praktinei patirčiai, renginių stovyklose akcentuojamas įgūdžių ugdymas ir pritaikymas sprendžiant realaus pasaulio iššūkius.
– Karjeros palaikymas: daugelis „bootcamps“ siūlo tinklų kūrimo, pokalbių rengimo ir duomenų mokslo atnaujinimo pagalbą, kad būtų lengviau pereiti į technologijų pramonę. Code Labs Academy taip pat prijungsime jus prie augančio nuomos partnerių tinklo, kad padidintume jūsų galimybes greitai gauti darbą.
Būtinos duomenų mokslo ir AI „Bootcamp“ sąlygos
Prieš pasineriant į mašininį mokymąsi ir duomenų mokslą, pravartu turėti pagrindinį tam tikrų įgūdžių supratimą:
– Python for Data Science and AI: Python yra plačiausiai naudojama šiose srityse kalba, todėl ji garsėja savo patogumu ir galingomis bibliotekomis. Pagrindinės programavimo koncepcijos, tokios kaip kilpos ir funkcijos, suteikia tvirtą atskaitos tašką.
– Matematika: pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos, įskaitant tiesinę algebrą, skaičiavimą ir tikimybių teoriją, gali padėti suprasti duomenų transformacijas ir algoritmus, todėl mokymosi kelionė bus sklandesnė.
Ko tikėtis 3 mėnesių duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto stovykloje
„Bootcams“ paprastai prasideda nuo pagrindinių sąvokų ir palaipsniui tęsiasi, leisdamos dalyviams spręsti vis sudėtingesnes užduotis.
1 mėnuo: tvirto pagrindo kūrimas
Pirmasis mėnuo apima svarbias priemones, kalbas ir sąvokas:
– Python pagrindai: „Bootcams“ paprastai prasideda nuo „Python“ pagrindų, daugiausia dėmesio skiriant funkcijoms, bibliotekoms ir duomenų apdorojimui. Visa tai naudinga kuriant ir vertinant mašininio mokymosi modelius.
– Duomenų apdorojimas: labai svarbu išmokti tvarkyti didelius duomenų rinkinius, juos išvalyti ir paruošti modeliavimui. Dalyviai tyrinėja duomenų apdorojimo ir vizualizavimo būdus naudodami tokias bibliotekas kaip Pandas ir NumPy.
2 mėnuo: mašininio mokymosi algoritmų įsisavinimas
Antrą mėnesį dalyviai pradeda kurti ir testuoti mašininio mokymosi modelius, mokydamiesi įvairių technikų. Pirmiausia jie sutelkia dėmesį į prižiūrimą mokymąsi, kai modeliai mokomi naudojant pažymėtus duomenis. Tai apima tokius metodus kaip tiesinė regresija ir logistinė regresija, kurie padeda klasifikuoti informaciją ir daryti prognozes.
Jie taip pat tiria pažangesnius modelius, tokius kaip „Random Forests“ ir „Support Vector Machines“, kurie yra populiarūs priimant sudėtingus mašininio mokymosi sprendimus.
Mokydamiesi be priežiūros, dalyviai dirba su duomenimis, kurie neturi etikečių. Čia jie naudoja tokius metodus kaip PCA, pagrindinių komponentų analizė ir K-means klasterizavimas, kad rastų modelius arba sugrupuotų panašius duomenų elementus. Dirbdami su tikrais duomenų rinkiniais, dalyviai gali pamatyti, kaip šie metodai taikomi realaus pasaulio problemoms spręsti.
3 mėnuo: pažangios technologijos ir „Capstone“ projektas
Dalyviai taiko viską, ką išmoko baigiamajame projekte, naudodami pažangias mašininio mokymosi technologijas per pastarąjį mėnesį. Tai apima dirbtinius neuroninius tinklus, skirtus giluminiam mokymuisi, pasikartojančius neuroninius tinklus, skirtus nuosekliems duomenims apdoroti, ir konvoliucinius neuroninius tinklus vaizdo apdorojimui. Tokių programų kaip pokalbių robotai ir kalbos vertimo sistemos kūrimas priklauso nuo natūralios kalbos apdorojimo. „Capstone“ projektas leidžia dalyviams dirbti su sudėtinga realaus pasaulio problema, pavyzdžiui, sukurti vaizdo apdorojimo modelį arba rekomendacijų sistemą. Code Labs Academy stovyklos metu mentoriai veda dalyvius per šį projektą, užtikrindami, kad jis būtų sudėtingas ir tinkamas jų aplankams.
Code Labs Academy Data Science ir AI Bootcamp
Asmenims, norintiems greitai pasinerti į duomenų mokslą ir dirbtinį intelektą, Code Labs Academy siūlo praktinę, į projektus orientuotą internetinę įkrovos stovyklą. Pagrindinės funkcijos apima:
-
Pagalba karjerai: Code Labs Academy siūlo individualų karjeros instruktavimą, gyvenimo aprašymo rašymą ir pasirengimą pokalbiui, kad padėtų dalyviams sėkmingai dirbti darbo rinkoje. Šia paslauga gali naudotis visi dalyviai nuo 1 dienos iki 6 mėnesių po studijų baigimo.
-
Mažų klasių dydžiai: Su mažesnėmis grupėmis dalyviai sulaukia daugiau asmeninio dėmesio, užtikrinant intensyvų vadovavimą ir kuravimą.
-
Projektinis mokymasis: Dėmesys praktiniam pritaikymui taikant apverstos klasės metodą suteikia absolventams užbaigtų realaus pasaulio projektų portfelį.
-
Mokymosi lankstumas: į pradinę stovyklą įtrauktos tiesioginės sesijos su instruktoriais, laikas savarankiškoms studijoms ir papildomos pagalbos sesijos. Jei nesate tikri dėl greito tempo ir manote, kad jums reikia daugiau laiko kaupimuisi, „bootcamp“ taip pat galima ne visą darbo dieną, 6 mėnesius.
Tęstinis mokymasis po „Bootcamp“.
„Bootcamp“ užbaigimas yra tik pradžia. Norint išlikti konkurencingam mašininio mokymosi, duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto srityse, verta tęsti mokymąsi. Absolventai gali tęsti pažangias temas, pvz., Mokymosi stiprinimą, arba dalyvauti mašininio mokymosi konkursuose tokiose platformose kaip Kaggle, kurios siūlo puikias galimybes praktikuotis ir tobulinti įgūdžius. Bendravimas su duomenų mokslo bendruomene taip pat gali padėti išplėsti jūsų profesinį tinklą ir pagerinti įgūdžius.
Apibendrinant galima pasakyti, kad 3 mėnesių trukmės duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto stovykla yra greitas ir praktiškas būdas išmokti pagrindų. Ši intensyvi programa suteikia dalyviams žinių, praktinės patirties ir pasitikėjimo, kad jie galėtų sėkmingai dirbti dinamiškose dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo srityse, nesvarbu, ar jie keičia karjerą, tobulina įgūdžius ar ateina į technologijų sektorių.
Code Labs Academy: jūsų partneris įsisavinant mašininį mokymąsi, kad galėtumėte paveikti realų pasaulį.
