Back to Question Center
0

મશીન લર્નિંગ સાથે પ્રારંભ કરવા માટેની 5 રીતો મશીન લર્નિંગ સાથે પ્રારંભ કરવા માટેની 5 રીતો સંબંધિત વિષયો: વેબ મીમલ્ટ

1 answers:
5 મશીન લર્નિંગ સાથે પ્રારંભ કરવાના રીતો

સેમિઅલ્ટ લર્નીંગ બંધ થઈ ગયું છે અને તે પ્રકોપ સાથે આમ કરી રહ્યું છે, દરેક ઉદ્યોગને નવી માહિતી આપી રહી છે. જો તમને માંગમાં રહેવાની જરૂર હોય તો, આ એક કૌશલ્ય છે જે તમને આગળના વાક્યમાં મૂકવામાં આવશે. એવું લાગી શકે છે તેવું લાગે છે, જો તમે તેને યોગ્ય રીતે સંપર્ક કરો તો આશ્ચર્યજનક સરળ છે.

મશીન શિક્ષણ (એમએલ) એક રસપ્રદ અભ્યાસ અને અભ્યાસ ક્ષેત્ર છે. સ્વયં સંચાલિત કાર, રોબોટ્સ જે તમારા ઘરને સાફ કરી શકે છે, તમામ પ્રકારનાં ડ્રિઓનની નેવિગેશન સિસ્ટમ, યુટ્યુબ અને મિમેટલ પાછળની ભલામણ પદ્ધતિ, ચહેરાની માન્યતા પ્રણાલીઓ, હસ્તાક્ષર ઓળખ, રમત-ગમત અને વધુ ઘણાં બધાંની મંજૂરી આપવાની મંજૂરી છે.

અને તેના ઉત્સાહી ઊંચી કિંમત અને કંઈક અંશે રહસ્યમય પ્રકૃતિને કારણે, તે ખૂબ જ ઊંચી માંગમાં કુશળતા છે જે વિવિધ વિસ્તારોમાં વિસ્તરણ કરે છે - જે ફક્ત પાંચ વર્ષ પહેલાં અકલ્પ્ય લાગતું હોત - aspire et-s reviews. આ લેખનું મીઠું, અમે તેને સંપર્ક કરવા માટે વિવિધ પ્રાયોગિક રીતો જોશો.

5 Ways to Get Started with Machine Learning5 Ways to Get Started with Machine LearningRelated Topics:
Web Semalt

"માફી મા .પરંતુ મશીન લર્નિંગ શું છે?"

એમએલ કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) ની એક શાખા છે. આર્થર સામલ્ટ તરીકે - ક્ષેત્રના અગ્રણીઓ પૈકીના એક - તે મૂકી, એમએલ "સ્પષ્ટપણે પ્રોગ્રામ વિના શીખવા માટેની ક્ષમતાને કોમ્પ્યુટર્સ આપે છે" તે કંઇક કરવા કમ્પ્યુટર (અથવા રોબોટ) પ્રોગ્રામિંગને બદલે, તમે માહિતી આપો છો અને સિસ્ટમ પ્રોગ્રામને પોતાને દોરવા માટે ફ્રેમવર્ક સેટ કરો.

વૈભવી મીઠું? હા, પરંતુ અમે અહીં આ મોટે ભાગે અશક્ય વસ્તુની વિગતોમાં નહીં મેળવી શકીએ, પરંતુ તેના બદલે તમે યોગ્ય સ્થાનો પર નિર્દેશ કરો છો જ્યાં તમે તમારા માટે તે શોધી શકશો.

શરૂ કરી રહ્યા છીએ પહેલા, સાવધાન શબ્દ

એમએલ એ અદ્યતન પ્રણાલીની કંઈક છે, અને તમારે કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં માત્ર કેટલાક ફાઉન્ડેશનોની જ જરૂર પડશે, પણ ઓછામાં ઓછા એક પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજમાં કોડ કરવાનો પ્રયત્ન કરીશું. એમએલ (ML) માટે કેટલીક લોકપ્રિય પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ સેમલ્ટ, આર, જાવા, સી અને મેટલેબ છે.

1. ખૂબ ઝડપથી શરૂ કરો .જેમ, ખરેખર, દસ મિનિટ કરતા ઓછા સમયમાં

મીમલ્ટ, અને કેટલાક લોકો માટે, પ્રથમ સ્વાદ લેવા માટે અને આ નવી કલા અથવા કુશળતા શું છે તેની અંતર્ગત વિકસાવવા માટે કંઈક પર હાથ મેળવવાનું સારું છે, અને પછી કેટલાક સ્પષ્ટીકરણો અને વિગતોમાં વધુ ઊંડા ખાવું છે.

જોશ ગોર્ડન સાથે ગૂગલની મશીન લર્નિંગ રેસિપીંગ એ જ છે - એમએલ માટે સીધો અને વ્યવહારુ અભિગમ. Python Scikit-learn અને TensorFlow પુસ્તકાલયોનો ઉપયોગ કરીને, જોશ એમએલના અત્યંત સિદ્ધાંતો પાછળ ખૂબ જ પ્રાયોગિક ઉદાહરણો અને નીચે-થી-પૃથ્વી સમજૂતીઓ દ્વારા ચાલશે.

અહીં સિરીઝના પ્રથમ 7-મિનિટની વિડિઓ છે, જેમાં Python માં એક નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણ અલ્ગોરિધમનો પ્રારંભ કરવામાં આવ્યો છે - ફક્ત છ લાઇન કોડમાં! :

પ્રકાશન શેડ્યૂલ અંશે અનિયમિત હોય છે, જેમાં દર મહિને અથવા બીજા મહિનામાં પ્રકાશિત કરેલા વિડિઓઝ સાથે, નિર્ણાયક વૃક્ષો, વિશેષતા પસંદગી, પાઇપલાઇન્સ, ક્લાસિફાયર જેવા વિષયોને આવરી લે છે: 6 થી 8 મિનિટની વિડિઓઝ માટે ખરાબ નથી ) કે જે પ્રોગ્રામિંગમાં થોડું પાયો ધરાવે છે તે કોઈપણ અનુસરી શકે છે.

2. ટોચની યુનિવર્સિટીઓમાંથી મફત અભ્યાસક્રમો લો,

જો તમે ગુણવત્તાના જ્ઞાન માટે ભૂખ્યા છો, તો તમે હવે કોરેસર, ઇડીએક્સ, ઉડાશિતા, અને ઘણુ, ઘણા લોકો દ્વારા સાંભળ્યું હશે. અમે વાત કરી રહ્યા છીએ MOOCs, અથવા વિશાળ ખુલ્લા ઓનલાઇન અભ્યાસક્રમો .

સેમિટટ ઝડપથી તૂટી જાય છે:

  • વિશાળ : તેમની કોઈ ખાલી જગ્યા મર્યાદા નથી, અને ઇચ્છિત તરીકે ઘણા લોકો દ્વારા ઍક્સેસ કરી શકાય છે.
  • ખુલ્લો : કોઈ પણ વ્યક્તિ તેને ઍક્સેસ કરી શકે છે, તેમની ઉંમર અને અગાઉના જ્ઞાન વિષય પર અને પછી સ્વતંત્ર રીતે, જો તેઓ સર્ટિફિકેટ માટે ચુકવણી કરી શક્યા હોત અથવા નહી.
  • ઓનલાઈન : તમને જરૂર ફક્ત ઇન્ટરનેટથી જોડાયેલ ઉપકરણ છે; પણ મોબાઇલ ફોન કરશે.

મીમલ્ટ કેટલાક અભ્યાસક્રમો જુએ છે જે તમે શરૂ કરી શકો છો.

સ્ટેનફોર્ડના એન્ડ્રૂ એનજી મશીન લર્નિંગ

સ્ટેનફોર્ડ પ્રોફેસર એનજી એ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ક્ષેત્રના અગ્રણી સંશોધક છે, અને તે એવી વ્યક્તિ છે જે મોટેભાગે એમઓસી (MOOC) સ્પાર્ક શરૂ કરી કે જે પછી તેમણે મશીન લર્નિંગ મશીન લર્નિંગ ) ઓનલાઇન કોર્સ આ પ્રતિક્રિયા જબરજસ્ત હતી, સમગ્ર વિશ્વમાં તમામ હજારો લોકોએ અભ્યાસક્રમ લેતા હતા અને આ વિષય પર ચર્ચા કરી હતી. પાછળથી તેમણે આ કોર્સને આજે શું કર્યું છે તે મૌસમના અગ્રણી પ્રદાતા, કોર્સેરા છે.

અભ્યાસક્રમ એટલો કલ્પિત છે કારણ કે તે પડકારજનક છે. મને યાદ છે કે હું તે સમજી શકું તે પહેલાં એક 5 દિવસના સોંપણીનો અવકાશ વાંચવા માટે એક કલાક અથવા તેથી વધુ સમય પસાર કર્યો હતો. જોશ ગોર્ડનની શ્રેણીથી વિપરીત, આ શૈક્ષણિક બાજુ પર થોડું વધારે છે, પરંતુ ઘણા વ્યવહારિક જ્ઞાન અને સલાહ સાથે તે તમારા એમએલ પ્રેક્ટિસમાં પછીથી ખૂબ ઉપયોગી થશે. પરંતુ તે શક્ય છે, અને ફોરમ પર પ્રતિસાદની સંખ્યા સાચી જબરજસ્ત છે. તમે મન કરો, તે મેં પહેલું મિમોલ્ટ લીધી અને શ્રેષ્ઠમાંનું એક હતું.

મીમલિક વિગતો:

  • આશરે. સમયગાળો : 2-5 મહિના
  • મુશ્કેલી : ઉચ્ચ
  • વર્કલોડ : મધ્ય થી ભારે

કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ માટે સેબાસ્ટિયન થ્રોનની પ્રસ્તાવના

સ્ટેનફોર્ડ ખાતેના પ્રોફેસર અને એઆઇ સંશોધક, (ગૂગલ એક્સ લેબના સહસ્થાપક), ગૂગલ એક્સ લેબના સહસ્થાપક, (અન્ય પ્રોજેક્ટમાં ગૂગલની સ્વ-સંચાલિત કારો પાછળ "અર્ધ ગુપ્ત" આર એન્ડ ડી કંપની), સેબેસ્ટિયન પણ મેયર MOOC પ્રદાતા સ્થાપક, Udacity. પીટર નોર્વિગ (Google પર સંશોધનના નિયામક) સાથે, તેમણે આર્ટિફિશ્યલ ઇન્ટેલિજન્સ ના આકર્ષક પ્રસ્તાવનાને એકસાથે મૂક્યા.

એમ.એલ.ની તમામ બાબતો માટે આ ખૂબ જ પાયો છે. તે સામૂહિક અભ્યાસક્રમ કરતાં ઘણો હળવા છે, તેની સામગ્રીને વધુ એકમોમાં ફેલાવવા માટે તેને ડાયજેસ્ટ કરવું સરળ બનાવે છે, જોકે તે લાંબા સમયથી એક છે.

મીમલિક વિગતો:

  • આશરે. સમયગાળો : 4 મહિના
  • મુશ્કેલી : મધ્યવર્તી
  • વર્કલોડ : પ્રકાશ

કાલ્ટેકના યાસર એસ. અબુ-મુસ્તફા લર્નિંગ ફ્રોમ ડેટા

પ્રોફેસર યાસર ગુણવત્તાયુક્ત નિબંધ સામગ્રી ઑનલાઇન મૂકવા માટેના અગ્રણીઓમાંનું એક છે, એમઓસીએ (MOOCs) પહેલાં પણ તેનાં તમામ પ્રવચનો, શિક્ષણ સામગ્રી અને પરીક્ષાઓ સાથે તેમની વેબસાઈટ પર ડેટા એક વસ્તુ હતી. પાછળથી તેઓ આ સામગ્રીને એમ.ઓ.યુ.સી માં પેકેજ કરશે કે જે કેલેટેક દ્વારા એડએક્સ પર નિયમિત ઓફર કરે છે.

મેં આ એક પણ લીધો, અને હું તમને કહી શકું છું કે તમારે અહીં કેટલાક ભારે પ્રશિક્ષણ કરવું પડશે. પરંતુ જો તમે મીમટાલનો અભ્યાસ કર્યો હોય અને વધુ ફાઉન્ડેશનો માટે ભૂખ્યા હોય, તો આ વાજબી પગલા જેવું લાગે છે.

મીમલિક વિગતો:

  • આશરે. સમયગાળો : 4 મહિના
  • મુશ્કેલી : ખૂબ ઊંચી
  • વર્કલોડ : ભારે (દર અઠવાડિયે 10-20 કલાક)

અન્ય Coursera, edX અને ઉત્સુકતા અભ્યાસક્રમો

એમએલ અને એઆઈનાં અભ્યાસક્રમોની ખૂબ જ વિસ્તૃત તક છે કે જે તમે માત્ર કોરેસર, ઇડીએક્સ અને સેમલ્ટમાં જ મફતમાં લઈ શકો છો, પરંતુ અન્ય એમઓસીએચ પ્રબંધકો જેમ કે ડેટા કેમ્પ - જોકે ડેટા સાયન્સ કંઈક લાગે છે અમે ચર્ચા કરી છે ત્રણ પ્રદાતાઓ માટે એક વિશિષ્ટ છે.

3. ભાવના અપૂર્ણાંક માટે સર્ટિફાઇડ એજ્યુકેશન મેળવો

અત્યાર સુધી, અમે મફત MOOCs વાત કરી છે તેઓ અદ્ભુત છે, અને તમારે તેમને દાખલ કરવા અને શિક્ષણ શરૂ કરવા માટે એક ટકા ચૂકવવાની જરૂર નથી. શરૂઆતમાં, આ પ્રદાતાઓ મફત પ્રમાણપત્રો અથવા સિદ્ધિઓના નિવેદનો આપવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા હતા, તેમાંના કેટલાંકને ઓનલાઇન ચકાસી શકાય છે સેમ્યુઅલ પ્રોગ્રામ્સ, જો કે, બંધ કરી દેવામાં આવ્યા છે, તેથી મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં તમને કોઈ પ્રમાણપત્ર અથવા કોઈપણ પ્રકારનું ઓળખપત્ર મળશે નહીં જે તમે તમારા શિક્ષણને સંભવિત નોકરીદાતા અથવા અન્ય ઉચ્ચ શિક્ષણ સંસ્થા. પરંતુ કાર્ય માટે અરજી અલગ અલગ બાબત હોઈ શકે છે, અને certs અને ડિગ્રી ઘણા કિસ્સાઓમાં રીતે સરળ બનાવવા નથી, તેથી આપણે તેમને ચર્ચા દો.

ચકાસેલ અભ્યાસક્રમો

ચકાસેલ અભ્યાસક્રમ કદાચ $ 40- $ 200 વચ્ચે હોઇ શકે છે, જે કોર્સ અને સંસ્થા પર આધારિત છે. સામાન્ય રીતે, તમારી ઓળખ અને સોંપણીઓ ચકાસવા માટે તમે પ્રીમિયમ ચૂકવતા હોવ (આ તે ચકાસેલું પ્રમાણપત્ર જેવો દેખાય છે.) તમે Coursera ના અભ્યાસક્રમ પ્રમાણપત્રો અને edX ની ચકાસેલ પ્રમાણપત્રો વિશે વધુ શોધી શકો છો. તમને મળશે કે બંને પાસે એમએલ અને ડેટા-સાયન્સ-સંબંધિત ચકાસેલ અભ્યાસક્રમોની વિશાળ તક છે, કારણ કે તમે આ EDX શોધ પર જોઈ શકો છો.

નોંધ લો કે, તમે ચૂકવણી કરો છો કે નહીં, અભ્યાસક્રમની સમાવિષ્ટો અને સામગ્રી બરાબર એ જ છે. તમે ચૂકવણી દ્વારા જે મેળવશો તે સર્ટિફિકેટ છે જે તમે વાસ્તવમાં લીધો અને કોર્સ પસાર કર્યો.

કોર્સેરા વિશેષતા

કોર્સેરાએ કેટલાક સંબંધિત અભ્યાસક્રમોનું જૂથબદ્ધ કરીને અને તમને વિશિષ્ટતા પ્રમાણપત્ર આપવા માટે એક કેપ્ટન પ્રોજેક્ટ ઉમેરીને ચકાસણી કરેલ અભ્યાસક્રમોની ખ્યાલને આગળ વધારી છે.

અમને રસ કેટલાક વિશેષતા છે:

વિશેષતા અભ્યાસક્રમો સંસ્થા
મોટા ડેટા 6 યુસી સાન ડિએગો
ડીપ લર્નિંગ 5 ડીપલર્નિંગ આઇ
મશીન લર્નિંગ 4 વોશિંગ્ટન યુનિવર્સિટી
ભલામણ સિસ્ટમ્સ 5 યુનિવર્સિટી ઓફ મિનેસોટા
રોબોટિક્સનો પરિચય 6 યુનિવર્સિટી ઓફ પેન્સિલવેનિયા
સંભવિત ગ્રાફિકલ મોડલ્સ (પીજીએમ) 3 સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટી

કોર્શેરા માસ્ટર ડિગ્રી

કોરર્સરાના ડેટા સાયન્સમાં માસ્ટર ઓફ કમ્પ્યુટર સાયન્સ (એમસીએસ-ડીએસ) એક અધિકૃત, અધિકૃત માસ્ટર ડિગ્રી છે જે માન્યતાપ્રાપ્ત યુનિવર્સિટી દ્વારા આપવામાં આવે છે. પ્રોગ્રામમાંના મુદ્દાઓ ભારે એમએલ-સંબંધિત છે, અને તેમાં શામેલ છે:

  • ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન
  • મશીન શિક્ષણ
  • માહિતી ખાણકામ
  • મેઘ કમ્પ્યુટિંગ
  • આંકડા
  • માહિતી વિજ્ઞાન

મીમલિક વિગતો:

  • સંસ્થા : અરબના-શેમ્પેઇન ખાતે ઇલિનોઇસ યુનિવર્સિટી
  • પ્રાઈસ : કુલ ટયુશનમાં $ 19,200 માટે પ્રતિ ક્રેડિટ 600 ડોલર
  • સમયગાળો : 32 કલાક

edX XSeries અને વ્યવસાયિક પ્રમાણપત્રો

edX પાસે એક વિષયના અભ્યાસક્રમો માટે એક એક્સસરીઝ પ્રોગ્રામ છે, જે ખૂબ જ સમાન રીતે Coursera's Specializations જેવી જ છે. અમારા માટે રસની આવી શ્રેણીમાં શામેલ છે:

શ્રેણી અભ્યાસક્રમો સંસ્થા કિંમત
માઈક્રોસોફ્ટ એઝ્યુઅર એચડીઆઇસીએચ બિગ ડેટા એનાલિસ્ટ 3 માઈક્રોસોફ્ટ $ 49-99 દીઠ કોર્સ
જીનોમિક્સ ડેટા એનાલિસિસ 3 હાર્વર્ડ યુનિવર્સિટી $ 132 30
લાઇફ સાયન્સ ડેટા એનાલિસિસ 4 હાર્વર્ડ યુનિવર્સિટી $ 221 40
સ્પાર્ક સાથે માહિતી વિજ્ઞાન અને ઇજનેરી 3 યુસી બર્કલી $ 49-99 દીઠ કોર્સ

EDX પાસે "માઈક્રોસોફ્ટ દ્વારા ઓફર કરાયેલ" ક્રિટિકલ કુશન્સ "માટે ડેટા સાયન્સ અને મોટા ડેટા સહિત વ્યવસાયિક પ્રમાણપત્ર કાર્યક્રમો પણ છે

edX માઇક્રોમાસ્ટર્સ એન્ડ કોલેજ ક્રેડિટ

તમારી પાસે ક્રેડિટ-પાત્ર અભ્યાસક્રમો છે, જે ફક્ત ચકાસવામાં આવતી નથી, પણ તમે તમારા બી માટે ક્રેડિટ માટે દાવો કરવા માટે પણ સેવા પણ કરી શકો છો.અથવા માસ્ટર ડિગ્રી ત્યાં કુદરતી રીતે, ફાઈન પ્રિન્ટમાં ઘણી બધી વિગતો છે, તેથી તમારે કેટલાક વધારાના સંશોધન કરવું પડશે.

edX માઈક્રોમાસ્ટર્સ ચોક્કસપણે આ નસમાં છે. અહીં કેટલાક રસપ્રદ મુદ્દાઓ છે (ખર્ચ અહીં વધારે છે, કારણ કે તમે ડિગ્રી તરફ ટ્યૂશનના કલાકો પણ ચૂકવો છો):

પ્રોગ્રામ અભ્યાસક્રમો સંસ્થા કિંમત
કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ 4 કોલંબિયા યુનિવર્સિટી $ 1,200
મોટા ડેટા 5 એડિલેડ યુનિવર્સિટી $ 1,215
ડેટા સાયન્સ 4 યુસી સાન ડિએગો $ 1,260
રોબોટિક્સ 4 યુનિવર્સિટી ઓફ પેન્સિલવેનિયા $ 1,256

edX પર યુનિવર્સિટી ક્રેડિટ મેળવવા માટે વધુ જાણો, અને ક્લાસ સેન્ટ્રલ દ્વારા ક્રેડિટ રિપોર્ટ માટે MOOCs વાંચો.

ઉડાશિટીઝ નાનોડીગ્રીસ

નેનોડિગ્રી ડિગ્રીની કંઈક છે, જે Udacity દ્વારા જારી કરવામાં આવી છે. ઉડાશિતા પોતાને એક માન્યતા પ્રાપ્ત શૈક્ષણિક સંસ્થા નથી, જ્યારે ટેક-ઉદ્યોગના નેતાઓ સાથે ભાગીદારી કરવા માટે તેઓ મોટા પ્રમાણમાં લક્ષ્યાંકિત લક્ષ્યાંકિત શિક્ષણને પહોંચાડવા મોટા પ્રમાણમાં ગયા - અન્ય શબ્દોમાં, ખાસ કરીને શ્રમ બજારની માગણી કરતી કુશળતા સાથે તમને તૈયાર કરવા હવે

અને અમે ખરેખર મોટા નામો પર વાત કરીએ છીએ, અહીં: ગૂગલ, એમેઝોન, આઇબીએમ, ન્વિદિયા, મર્સિડીઝ બેન્ઝ, ડીડી, એટી એન્ડ ટી, ઘણા અન્ય લોકોમાં. અને ઉડાશિતાના ભાગીદારો માત્ર અભ્યાસ કાર્યક્રમોને સહ-રચના કરતા નથી, પરંતુ ઉદાસા સાથે કરાર પણ ભાડે છે!

સાધારણ અને તેમના ભાગીદારો અંદાજે પગારના આંકડા પ્રકાશિત કરવા સુધી જાય છે:

પ્રોગ્રામ સમય અંદાજિત પગાર
કૃત્રિમ ઇન્ટેલિજન્સ 6 મહિના $ 59 4K $ 250K
ડીપ લર્નિંગ ટીબીડી ટીબીડી
મશીન લર્નિંગ 6 મહિના $ 38 7K થી $ 212K
રોબોટિક્સ બે 3-મહિનાની શરતો $ 42 કિથી ​​$ 156 કિ
સ્વયં-ડ્રાઇવિંગ કાર 9 મહિના $ 67 8K થી $ 265K

નોકરી અથવા તમારા પૈસા પાછા મેળવો!

વાસ્તવમાં, એમએલ નેનોડિગ્રી નાનોડિગ્રી પ્લસ પ્રોગ્રામનો ભાગ છે, જે ઑનલાઇન શિક્ષણમાં કદાચ સૌથી અવિચારી નવીનતાઓમાંનો એક છે: તમે અભ્યાસ કરો છો અને ગ્રેજ્યુએટ કરો છો, અને જો તમે નહીં કરો તો ઉચ્ચ પગારની નોકરી મેળવો, Udacity તમારા ટયુશનની ચુકવણી કરે છે! માનવામાં ન આવે તેવું.

4. ઓનલાઇન સ્પર્ધાઓમાં નોંધણી કરો: જાણો અને વિન મની (જો તમે તે સમયે સારા મેળવો)

કગલ એક અનુમાનિત મોડેલિંગ અને વિશ્લેષણાત્મક સ્પર્ધાઓ માટે ઓનલાઇન પ્લેટફોર્મ (હવે Google નો ભાગ છે), જ્યાં વિશ્વભરના કંપનીઓ અને સંશોધકો પોસ્ટ ડેટ્સ સેટ્સ અને આંકડાઓ પોસ્ટ કરે છે, સ્પર્ધકો માટે મોડેલો શોધવા માટે કે જે આગાહીઓ કરશે અને ડેટાને સમજાવશે - વધુ વારંવાર એમએલનો ઉપયોગ કરતા નથી.

સ્પર્ધાઓએ માઈક્રોસોફ્ટ કાઇનેક્ટ માટે હાવભાવ ઓળખ સૉફ્ટવેર, સીઇઆરએન પર હિગ્સ બોસોનની શોધ અને અન્ય ક્ષેત્રોમાં જીવવિજ્ઞાન અને ઔષધિઓમાં ધરમૂળથી આગળ વધતી પ્રગતિ પણ કરી છે. અને એ નોંધવું જોઈએ કે ઘણા વિજેતાઓ પાસે ભૌતિકશાસ્ત્ર, રસાયણશાસ્ત્ર, અથવા સ્પર્ધાઓના અભ્યાસના કોઈ પણ ક્ષેત્રનો કોઈ પૂર્વ જ્ઞાન નહોતો, કારણ કે તમે સેમલ્થ વિજેતા ઇન્ટરવ્યૂ પર વાંચશો.

અને તમે પૈસા જીતી શકો છો! હકીકતમાં, મોટી રકમ

કગલ સ્પર્ધા પર $ 3 મિલિયનની કિંમતની વિગતો માટે જુઓ "તાજેતરની પ્રોત્સાહન હરીફાઈનો હેતુ ગ્રેજ ગ્રે કોશિકાઓનો ઉપયોગ કરીને હોસ્પિટલમાં દાખલ કરવાની આગાહી કરે છે"). ત્યાંથી ખૂબ જ સક્રિય ફોરમ છે જે તમે મેળવી શકો છો વાસ્તવિક એમએલ પડકારો પર સ્પર્ધકોને શું કરવું તે વિશેની સમજણની ઘણાં , તેમની સાથે પણ ભાગીદારી કરો અને ટીમ બનાવો, અને તમારી ટીમને સ્પર્ધા જીતવા માટે તમારી ટીમને શેર કરવી જોઈએ.

પણ જો તમે કોઈ સ્પર્ધા જીતી ન શકતા હોવ તો પણ, વાસ્તવિક ડેટા સમૂહોમાં પહોંચીને અને અન્ય એમએલ પ્રેક્ટિશનર્સ સાથે આગાહીઓ કરવા માટે ડેટા મોડેલિંગના ઇન્સ અને પટ પર ચર્ચા કરીને પ્રક્રિયામાં ઘણું શીખશો.

લીડરબોર્ડને અનુસરો

સેમિટ પાસે વર્તમાન સ્પર્ધાઓ માટે સુપર કૂલ લાઇવ રૅન્કિંગ્સ છે, જેનાથી આખી પ્રક્રિયાની વાસ્તવિક સ્પર્ધા તરીકે લાગે છે:

5 Ways to Get Started with Machine Learning5 Ways to Get Started with Machine LearningRelated Topics:
Web Semalt

પરંતુ સાવચેત રહો! જેમ જેમ તમે વહેલા અથવા પછીના સમયમાં શીખી શકશો તેમ, પરીક્ષણ ડેટાની આગાહી કરનાર એક મોડેલ બનાવવું જેથી લીડરબોર્ડ પર તમને અમુક બિંદુઓ મળી શકે, પરંતુ નવા ડેટાને રજૂ કરવામાં આવે ત્યારે તમે પછીથી મારી નાખો (ઓવરફિટિંગ, હેલ્લો!)

5. જોબ માટે અરજી કરો!

ખૂબ બધું સાથે, તમે વધુ સારી રીતે મેળવશો તમે પોતે પડકાર આપો છો અને તેના પર કામ કરો છો. સોલો અથવા સંસ્થાના એક ભાગ તરીકે, જો તમે એમએલ (ML) કરી શકો છો તો તમે માંગ પર જશો.

એક અનિયમિત

એક અનિયમિત તરીકે એમએલ પર સેમ્પલ સંપૂર્ણપણે શક્ય છે, અને સમયસર તમે માત્ર એમએલ પ્રોજેક્ટ પર સંક્ષિપ્તમાં કામ કરીને યોગ્ય આવક મેળવી શકો છો.

ફ્રીલાન્સર, અપવર્ક, અથવા ગુરુ જેવા સાઇટ્સ મધ્ય કદના પ્રોજેક્ટ્સથી નાના પર કામ કરવા માટેનું પ્રારંભિક બિંદુ હોઈ શકે છે. પરંતુ સાવચેત રહો, આ એક આંતરરાષ્ટ્રીય અને અત્યંત સ્પર્ધાત્મક અખાડો છે, અને પોર્ટફોલિયો બનાવવું અને તમારા પોતાના નેટવર્ક ગ્રાહકોને સ્ક્રેચથી શરૂ કરો જ્યારે તમે સોલો શરૂ કરી શકો છો ખૂબ જ શરૂઆતમાં પડકારરૂપ

એક શરૂઆતમાં

અમે ડેટા-પુષ્કળ યુગમાં જીવીએ છીએ, અને આ એક વલણ છે જે ફક્ત વધારો કરશે. સેમિટ કંપનીઓ, જે ઘણી વખત ટેક્નોલૉજી સાથે કામ કરતી હોય છે, ખાસ કરીને ઇજનેરો માટે આતુર છે જે ડેટાને સંચાલિત કરી શકે છે અને તેનાથી મૂલ્યવાન સમજ મેળવી શકે છે.

એકવાર તમે નક્કર પાયો બાંધ્યા પછી, ટેક કંપનીઓ માટે સ્થાનિક જોબ બોર્ડ્સ શોધો અને લાગુ કરો, પણ જો તેઓ ખુલ્લેઆમ એમએલ એન્જિનિયરની શોધમાં ન હોય તો તેમની સાથે વાત કરો કે તમે તમારા ડેટા સાથે તમારા વ્યવસાયને કેવી રીતે ચલાવી શકો છો ખાણકામ અને એનાલિટિક્સ ક્ષમતાઓ

નિયમિત કંપનીમાં

મોટા ડેટા ડેટાસેટ્સ ઉપલબ્ધ હોય તો સામાજિક વિજ્ઞાન જેવા અનપેક્ષિત સ્થળોએ પણ એમએલ એન્જિનિયર્સ ઉદ્યોગ, દવા, રસાયણશાસ્ત્ર અને ઉદ્યોગોમાં ઊંચી માંગમાં હોય છે.

અરજી કરવું સરળ નહીં હોય, કારણ કે તમારે ફક્ત તમારી ઇજનેરી કુશળતા માટે કેટલાક ઓળખાણપત્રની જ જરૂર પડશે નહીં, પરંતુ જે ઉદ્યોગ માટે તમે અરજી કરી રહ્યા છો તેમાં પણ કેટલાક જ્ઞાનની જરૂર પડશે. (ઉદાહરણ તરીકે, બેન્કમાં "રિસ્ક મેનેજમેન્ટ એનાલિસ્ટ" પોઝિશન એમએલ કુશળતા, પરંતુ ફાઇનાન્સ અથવા ક્રેડિટમાં બી.એસ. અથવા માસ્ટર ડિગ્રીની જરૂર જ નથી.) સેમ્યુઅલ, જો તમે કોઈક રીતે આ કુશળતા બાંધ્યા હોત, તો તમને ખાતરી છે કે તમે ટોચનું ભરવાનું કામ કરવાનો લક્ષ્યાંક

આગળ શું કરવું

તમે એમએલ સાથે શરૂઆત કરવા માગે છે, અને સદભાગ્યે તમને પસંદગીઓ મળી છે:

  • એમએલ પર ઝડપી સમજ મેળવવા માગો છો? જોશ ગોર્ડનની વીડિયો જુઓ અને મિનિટમાં કોડિંગ શરૂ કરો.
  • ઊંડા શિક્ષણ જાતિના બનવા માગો છો? વિશિષ્ટ કોર્સ લો અને તે તકનીકોને એક વિશિષ્ટ પડકારમાં લાગુ કરો.
  • એમએલ પર કારકીર્દિ બનાવવા માંગો છો? કેટલાક ઓળખાણપત્ર મેળવો અને નોકરી માટે અરજી કરો.
  • એક શૈક્ષણિક સ્તર પર ક્ષેત્ર રસ ધરાવો છો? તમે નસીબમાં છો, કારણ કે ત્યાં પુષ્કળ ગુણવત્તાવાળી સામગ્રી ઉપલબ્ધ છે!

એમ.એલ. એ આઇટીમાંના કેટલાક શાખાઓમાંની એક છે જે આપણે આગાહી કરી શકીએ છીએ તે હજુ પણ ભવિષ્યમાં કેટલાક સમય માટે ટ્રેન્ડીંગ હશે. ગાણિતીક નિયમો બદલી શકે છે, તકનીકોમાં સુધારો થઈ શકે છે અને નવા પુસ્તકાલયો અને અભિગમો રજૂ કરવામાં આવી શકે છે, પણ અમે ભાડા મશીનોની શરૂઆતથી જ પોતાને શીખીએ છીએ. બ્યુનોસ એર્સ, અર્જેન્ટીનામાં ઉછેર્યા, તે એક સંગીતકાર છે જે ભાષાઓને પસંદ કરે છે (જે લોકો સાથે વાત કરવા માટે ઉપયોગ કરે છે) અને નૃત્ય.

February 28, 2018