Slutprojekt
Det avslutande projektet ger dig chansen att testa dina bootcamp-kunskaper och nyförvärvade färdigheter i en dynamisk, praktisk miljö. Det är en möjlighet att skapa något verkligt, visa upp dina tekniska förmågor och utveckla ett projekt som kommer att vara en viktig del av din professionella portfölj. Det låter dig uttrycka din kreativitet och framhäva hur mycket du har utvecklats under din bootcamp-upplevelse.
Dessutom är slutprojektet utformat för att replikera de utmaningar du kommer att stöta på i ett verkligt tekniskt jobb, vilket gör att du kan visa upp dina färdigheter i att lösa komplexa problem och utrusta dig för förväntningarna på din framtida karriär.
- Problemidentifiering: Välj ett verkligt problem som är relevant för din bransch eller ditt intresseområde. Definiera tydligt projektets omfattning och mål, och belys hur avancerade tekniker för djupinlärning kan förbättra lösningen.
- Datainsamling och förbearbetning: Samla in data från olika källor, rensa och förbearbeta dem för att hantera saknade värden, extremvärden och inkonsekvenser. Se till att data är lämpliga för modeller för djupinlärning, inklusive normalisering och förstärkning vid behov.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Utför datavisualisering och statistisk analys för att identifiera trender, korrelationer, och insikter. Förfina din projektriktning baserat på EDA-resultat, samtidigt som du överväger lämpligheten för djupinlärningsarkitekturer som CNN, RNN eller transformatorer.
- Modellbyggnad och utvärdering: Utveckla och träna modeller för maskininlärning, som innehåller avancerade djupinlärningstekniker såsom Convolutional Neural Networks (CNNs) för bilddata, Recurrent Neural Networks (RNNs) eller LSTMs för tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller för NLP-uppgifter. Utvärdera modellens prestanda med hjälp av mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse eller AUC, och använd hyperparameterjustering för att optimera modeller för djupinlärning.
- Implementering och presentation: Implementera den slutliga modellen med hjälp av webbramverk, API:er eller molnbaserade tjänster, vilket säkerställer skalbarhet för modeller för djupinlärning. Presentera dina resultat, modellprestanda och affärsmässiga eller verkliga effekter för intressenter i en professionell miljö.