Bitirme Projesi
Nihai proje size eğitim kampı bilginizi ve yeni edindiğiniz becerilerinizi dinamik, uygulamalı bir ortamda test etme şansı verir. Gerçek bir şey yaratmak, teknik becerilerinizi sergilemek ve profesyonel portföyünüzün önemli bir parçası olacak bir proje geliştirmek için bir fırsattır. Yaratıcılığınızı ifade etmenize ve eğitim kampı deneyiminiz boyunca ne kadar geliştiğinizi vurgulamanıza olanak tanır.
Ayrıca final projesi, gerçek bir teknoloji işinde karşılaşacağınız zorlukların aynısını yapmak, karmaşık sorunları çözme becerilerinizi sergilemenize olanak sağlamak ve sizi gelecekteki kariyerinizin beklentileri için donatmak üzere tasarlanmıştır.
- Sorun Tanımlaması: Sektörünüz veya ilgi alanınızla alakalı gerçek dünyadan bir sorun seçin. Gelişmiş derin öğrenme tekniklerinin çözümü nasıl geliştirebileceğini vurgulayarak proje kapsamını ve hedeflerini net bir şekilde tanımlayın.
- Veri Toplama ve Ön İşleme: Çeşitli kaynaklardan veri toplayın, temizleyin ve ön işleme tabi tutun. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları ele alın. Gerektiğinde normalleştirme ve artırma dahil olmak üzere verilerin derin öğrenme modellerine uygun olduğundan emin olun.
- Keşif Amaçlı Veri Analizi (EDA): Trendleri, korelasyonları belirlemek için veri görselleştirme ve istatistiksel analiz gerçekleştirin. ve içgörüler. CNN'ler, RNN'ler veya transformatörler gibi derin öğrenme mimarilerine uygunluğunu göz önünde bulundurarak proje yönünüzü EDA bulgularına göre hassaslaştırın.
- Model Oluşturma ve Değerlendirme: Makine öğrenimi modellerini geliştirin ve eğitin. görüntü verileri için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), zaman serisi veya dizi verileri için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) veya LSTM'ler veya NLP görevleri için dönüştürücü modeller gibi gelişmiş derin öğrenme tekniklerini birleştirir. Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya AUC gibi ölçümleri kullanarak model performansını değerlendirin ve derin öğrenme modellerini optimize etmek için hiperparametre ayarlaması uygulayın.
- Dağıtım ve Sunum: Web çerçevelerini kullanarak son modeli dağıtın., API'ler veya bulut tabanlı hizmetler, derin öğrenme modelleri için ölçeklenebilirlik sağlar. Bulgularınızı, model performansınızı ve iş veya gerçek dünyadaki etkinizi profesyonel bir ortamda paydaşlara sunun.