AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ. ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿ.

ನೀವು ಇಲ್ಲಿ ಸರಳವಾದ ವಿಷಯಗಳಿಗಾಗಿ ಬಂದಿಲ್ಲ. AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ . ಒಳ್ಳೆಯದು. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಕೌಶಲ್ಯ ನಕ್ಷೆ, ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾದ ಪರಿಕರಗಳು, ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಟಿಂಕರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.

ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:

🔗 AI ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ AI ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಹಣಕಾಸು ಒದಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ.

🔗 ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು
ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸಲು ಕಲಿಯಿರಿ.

🔗 AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು
ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ನಿಯೋಜನೆಯವರೆಗಿನ AI ಮಾದರಿ ರಚನೆಯ ಸಮಗ್ರ ವಿಭಜನೆ.

🔗 ಸಾಂಕೇತಿಕ AI ಎಂದರೇನು?
ಸಾಂಕೇತಿಕ AI ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಇಂದಿಗೂ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.

ಒಬ್ಬ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಡೆವಲಪರ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ✅

ಒಳ್ಳೆಯ AI ಡೆವಲಪರ್ ಎಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್ ಅನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲ. ಅವನು ಒಂದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಅದನ್ನು ಫ್ರೇಮ್ ಮಾಡಿ , ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಿ, ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ರವಾನಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ನಾಟಕವಿಲ್ಲದೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಲ್ಲ ವ್ಯಕ್ತಿ. ಕೆಲವು ಗುರುತುಗಳು:

• ಇಡೀ ಲೂಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸೌಕರ್ಯ: ಡೇಟಾ → ಮಾದರಿ → eval → ನಿಯೋಜನೆ → ಮಾನಿಟರ್.

• ಪ್ರಾಚೀನ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೇಲೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತ... ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಬಲೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಿದ್ಧಾಂತದೊಂದಿಗೆ.

• ನೋಟ್‌ಬುಕ್‌ಗಳಲ್ಲದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ.

• ಅಪಾಯ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮನಸ್ಥಿತಿ - ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬದಲು, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ. NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು OECD AI ತತ್ವಗಳಂತಹ ನಿಮಗೆ ವಿಮರ್ಶಕರು ಮತ್ತು ಪಾಲುದಾರರಂತೆಯೇ ಅದೇ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಮಾತನಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. [1][2]

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪೊಪ್ಪಿಗೆ: ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಆ ನಮ್ರತೆ - ವಿಚಿತ್ರವೆಂದರೆ - ಒಂದು ಸೂಪರ್ ಪವರ್.

ತ್ವರಿತ ಚಿತ್ರ: ಬೆಂಬಲ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ತಂಡವು ಅಲಂಕಾರಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು; ಮೂಲ ಕೀವರ್ಡ್ ನಿಯಮಗಳು ಮೊದಲ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಮೀರಿಸಿದವು. ಅವರು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡರು, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದರು ಮತ್ತು ಎರಡನ್ನೂ ರವಾನಿಸಿದರು. ಕಡಿಮೆ ಮ್ಯಾಜಿಕ್, ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು.

AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ 🗺️

ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸರಳ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾರ್ಗವಿದೆ. ನೀವು ಹಂತವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಅದನ್ನು ಕೆಲವು ಬಾರಿ ಲೂಪ್ ಮಾಡಿ:

1. ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ನಿರರ್ಗಳತೆ : ನಂಬೈ, ಪಾಂಡಾಗಳು, ಸ್ಕೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್. ಅಧಿಕೃತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಬೆರಳುಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವವರೆಗೆ ಸಣ್ಣ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಸ್ಕೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕವಾಗಿ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. [3]

2. ML ಅಡಿಪಾಯಗಳು : ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್. ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಉಪನ್ಯಾಸ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಕೋರ್ಸ್ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಕರಗಳು : ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಲಿಯಿರಿ; ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ; ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಕಾರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಿ. ನೀವು "ಮೊದಲು ಕೋಡ್" ಬಯಸಿದರೆ ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ

4. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ರವಾನಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳು : ಡಾಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್, ರನ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ (CSV ಲಾಗ್ ಸಹ ಏನೂ ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ), ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ API ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ. ನೀವು ಸಿಂಗಲ್-ಬಾಕ್ಸ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಿದಾಗ ಕುಬರ್ನೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ; ಮೊದಲು ಡಾಕರ್. [5]

5. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಪದರ : NIST/OECD (ಸಿಂಧುತ್ವ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ) ಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಹಗುರವಾದ ಅಪಾಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಇದು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಆಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನೀರಸವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ (ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ). [1][2]

6. ಸ್ವಲ್ಪ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರಿ : ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ NLP, ಆಧುನಿಕ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು/ViT ಗಳೊಂದಿಗೆ ದೃಷ್ಟಿ, ಶಿಫಾರಸುದಾರರು ಅಥವಾ LLM ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು. ಒಂದು ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಎರಡು ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ನಂತರ ಶಾಖೆ ಮಾಡಿ.

ನೀವು 2–6 ಹಂತಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಪುನಃ ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಅದುವೇ ಕೆಲಸ.

ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ರಾಶಿ 🧰

• ಪೈಥಾನ್ + ಡೇಟಾ ಜಗಳ : ಸ್ಲೈಸಿಂಗ್ ಅರೇಗಳು, ಜಾಯಿನ್ಸ್, ಗ್ರೂಪ್‌ಬೈಸ್, ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್. ನೀವು ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ನೃತ್ಯ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ತರಬೇತಿ ಸರಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

• ಕೋರ್ ML : ರೈಲು-ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಭಜನೆಗಳು, ಸೋರಿಕೆ ತಪ್ಪಿಸುವಿಕೆ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಾಕ್ಷರತೆ. ಸೈಕಿಟ್-ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆನ್-ರ‍್ಯಾಂಪ್ ಪಠ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. [3]

• DL ಚೌಕಟ್ಟು : ಒಂದನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ನೋಡಿ. ಪೈಟಾರ್ಚ್‌ನ ದಾಖಲೆಗಳು ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. [4]

• ನೈರ್ಮಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ : ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ರನ್‌ಗಳು, ಪ್ಯಾರಾಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ - ನೀವು ಪುರಾತತ್ತ್ವ ಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ದ್ವೇಷಿಸುತ್ತೀರಿ.

• ಕಂಟೈನರೈಸೇಶನ್ & ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ : ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲು ಡಾಕರ್; ನಿಮಗೆ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳು, ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೋಲಿಂಗ್ ನವೀಕರಣಗಳು ಬೇಕಾದಾಗ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್. ಇಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. [5]

• GPU ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು : ಒಂದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯಬೇಕು, ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರವು ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮೆಮೊರಿ-ಬೌಂಡ್ ಆಗಿರುವುದು ಏಕೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.

• ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI : ಸ್ಪಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಸಿಂಧುತ್ವ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು, ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು. [1]

ಆರಂಭಿಕ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ: ತೂಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೊಡೆಯುವ ಕೆಲವು ಲಿಂಕ್‌ಗಳು 🔗

• ML ಫೌಂಡೇಶನ್ಸ್ : ಸಿದ್ಧಾಂತ-ಭಾರೀ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಸೆಟ್ + ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಕೋರ್ಸ್. ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ. [3]

• ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು : ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು (ಅಥವಾ ನೀವು ಕೆರಾಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ). [4]

• ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಲು ಸ್ಕೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್‌ನ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

• ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ : ಡಾಕರ್‌ನ ಗೆಟ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಪಾತ್ ಆದ್ದರಿಂದ “ನನ್ನ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ” ಎಂಬುದು “ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. [5]

ಇವುಗಳನ್ನು ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ. ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಾಗ, ಒಂದು ಪುಟವನ್ನು ಓದಿ, ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.

ಸಂದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂರು ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೋ ಯೋಜನೆಗಳು 📁

1. ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಿಸುವಿಕೆ

   • ಒಂದು ಸ್ಥಾಪಿತ ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಯನ್ನು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ/ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ + ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಹಗುರವಾದ UI ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

   • ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ.

   • "ವೈಫಲ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು" ಎಂಬ ಸಣ್ಣ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

2. ನಿಜವಾದ ನಿಯೋಜನೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾದರಿ

   • ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರಕ ಅಥವಾ ಶೋಧಕಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, FastAPI ಮೂಲಕ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿ, ಡಾಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಂಟೇನರೈಸ್ ಮಾಡಿ, ನೀವು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. [5]

   • ದಾಖಲೆಗಳ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ ಪತ್ತೆ (ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಸರಳ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭವಾಗಿದೆ).

3. ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ

   • ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ. NIST ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ (ಸಿಂಧುತ್ವ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ) ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್-ಮತ್ತು-ಮಿತಿಗೇಷನ್‌ಗಳ ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ. [1]

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಯೋಜನೆಗೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದು: 1-ಪುಟದ README, ಒಂದು ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಚೇಂಜ್‌ಲಾಗ್. ಕೆಲವು ಎಮೋಜಿ ಫ್ಲೇರ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಏಕೆಂದರೆ, ಮನುಷ್ಯರು ಸಹ ಇವುಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ 🙂

MLOps, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಯಾರೂ ನಿಮಗೆ ಕಲಿಸದ ಭಾಗ 🚢

ಸಾಗಣೆ ಒಂದು ಕೌಶಲ್ಯ. ಕನಿಷ್ಠ ಹರಿವು:

• ಕಂಟೈನರೈಸ್ ಮಾಡಿ ಆದ್ದರಿಂದ ಡೆವಲಪರ್ ≈ ಪ್ರೊಡ್. ಅಧಿಕೃತ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಿಕೆ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಬಹು-ಸೇವಾ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಸರಿಸಿ. [5]

• ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು (ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿಯೂ ಸಹ). ಪ್ಯಾರಾಮ್‌ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು, ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು "ವಿನ್ನರ್" ಟ್ಯಾಗ್ ಅಬ್ಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

• ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡಿ . ಮೊದಲು ನಿಯೋಜನೆಗಳು, ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ; ಯಾಕ್-ಶೇವ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿ.

• ಕ್ಲೌಡ್ ರನ್‌ಟೈಮ್‌ಗಳು : ಮೂಲಮಾದರಿಗಾಗಿ ಕೊಲಾಬ್; ನೀವು ಆಟಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋದ ನಂತರ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು (ಸೇಜ್‌ಮೇಕರ್/ಅಜುರೆ ಎಂಎಲ್/ವರ್ಟೆಕ್ಸ್).

• GPU ಸಾಕ್ಷರತೆ : ನೀವು CUDA ಕರ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ; ಡೇಟಾಲೋಡರ್ ನಿಮ್ಮ ಅಡಚಣೆಯಾದಾಗ ನೀವು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಣ್ಣ ದೋಷಪೂರಿತ ರೂಪಕ: MLOps ಅನ್ನು ಹುಳಿ ಹಿಟ್ಟಿನ ಸ್ಟಾರ್ಟರ್‌ನಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ - ಅದನ್ನು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ತಿನ್ನಿಸಿ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ವಾಸನೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕಂದಕವಾಗಿದೆ 🛡️

ತಂಡಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವ ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ. ನೀವು ಅಪಾಯ, ದಾಖಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾತನಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೀವು ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಜನರು ಬಯಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗುತ್ತೀರಿ.

• ಸ್ಥಾಪಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಿ : NIST ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ (ಸಿಂಧುತ್ವ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ) ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಐಟಂಗಳಾಗಿ ಮತ್ತು PR ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. [1]

• ನಿಮ್ಮ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿ : OECD AI ತತ್ವಗಳು ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ - ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವಾಗ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. [2]

• ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ : ವಿನ್ಯಾಸ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀತಿ ಸಂಹಿತೆಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಎಂದರೆ "ನಾವು ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿದ್ದೇವೆ" ಮತ್ತು "ನಾವು ಅದನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ್ದೇವೆ" ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.

ಇದು ಕೆಂಪು ಟೇಪ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಕರಕುಶಲತೆ.

ಸ್ವಲ್ಪ ಪರಿಣತಿ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ: ಒಂದು ಲೇನ್ ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ 🛣️

• LLM ಗಳು ಮತ್ತು NLP : ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಅಪಾಯಗಳು, ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋಗಳು, RAG, BLEU ಮೀರಿದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿ.

• ದೃಷ್ಟಿ : ದತ್ತಾಂಶ ವೃದ್ಧಿ, ನೈರ್ಮಲ್ಯವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸುಪ್ತತೆ ರಾಣಿಯಾಗಿರುವ ಅಂಚಿನ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜನೆ.

• ಶಿಫಾರಸುದಾರರು : ಸೂಚ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಚಿತ್ರತೆಗಳು, ಶೀತ-ಪ್ರಾರಂಭ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು RMSE ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ವ್ಯವಹಾರ KPI ಗಳು.

• ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರ ಬಳಕೆ : ಕಾರ್ಯ ಕರೆ, ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಹಳಿಗಳು.

ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಭಾನುವಾರ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಕುತೂಹಲ ಮೂಡಿಸುವ ಡೊಮೇನ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.

ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳು 📊

ಹೌದು, ಅಂತರ ಸ್ವಲ್ಪ ಅಸಮವಾಗಿದೆ. ನಿಜವಾದ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಧ್ಯಯನ ಕುಣಿಕೆಗಳು 🔁

• ಎರಡು ಗಂಟೆಗಳ ಚಕ್ರಗಳು : 20 ನಿಮಿಷ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಓದುವುದು, 80 ನಿಮಿಷ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು, 20 ನಿಮಿಷ ಮುರಿದದ್ದನ್ನು ಬರೆಯುವುದು.

• ಒಂದು ಪುಟದ ಬರವಣಿಗೆಗಳು : ಪ್ರತಿ ಮಿನಿ-ಯೋಜನೆಯ ನಂತರ, ಸಮಸ್ಯೆ ರಚನೆ, ಬೇಸ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.

• ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು : CPU ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಅಥವಾ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಲಿಬ್‌ಗಳಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ನಿಖರವಾಗಿ 200 ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಬಜೆಟ್ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಹೇಗೋ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತವೆ.

• ಪೇಪರ್ ಸ್ಪ್ರಿಂಟ್‌ಗಳು : ನಷ್ಟ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಲೋಡರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿಯಲು ನಿಮಗೆ SOTA ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಗಮನ ತಪ್ಪಿದರೆ ಅದು ಸಹಜ. ಎಲ್ಲರೂ ಅಲುಗಾಡುತ್ತಾರೆ. ನಡೆಯಿರಿ, ಹಿಂತಿರುಗಿ, ಏನಾದರೂ ಸಣ್ಣ ವಿಷಯವನ್ನು ರವಾನಿಸಿ.

ನಾಟಕೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಸಂದರ್ಶನದ ತಯಾರಿ 🎯

• ಮೊದಲು ಪೋರ್ಟ್‌ಫೋಲಿಯೊ : ನಿಜವಾದ ರೆಪೊಗಳು ಸ್ಲೈಡ್ ಡೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಡೆಮೊವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.

• ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ : ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ ಮತ್ತು ನೀವು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.

• ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಚಿಂತನೆ : ದತ್ತಾಂಶ → ಮಾದರಿ → API → ಮಾನಿಟರ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಿ.

• ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI : NIST AI RMF ಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ಸರಳ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಇರಿಸಿ - ಇದು ಪ್ರಬುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಝೇಂಕಾರದ ಪದಗಳಲ್ಲ. [1]

• ಚೌಕಟ್ಟಿನ ನಿರರ್ಗಳತೆ : ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿರಿ. ಸಂದರ್ಶನಗಳಲ್ಲಿ ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳು ನ್ಯಾಯಯುತ ಆಟ. [4]

ಸಣ್ಣ ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕ: ವಾರಾಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಸಂಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆ 🍳

1. ಡೇಟಾ : ಒಂದು ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.

2. ಮೂಲ : ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಮಾದರಿ; ಲಾಗ್ ಮೂಲ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್. [3]

3. DL ಪಾಸ್ : PyTorch ಅಥವಾ TensorFlow ನಲ್ಲಿ ಅದೇ ಕೆಲಸ; ಸೇಬುಗಳನ್ನು ಸೇಬುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ. [4]

4. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ : ರನ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ (ಸರಳ CSV + ಸಮಯಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಸಹ). ವಿಜೇತರನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿ.

5. ಸರ್ವ್ : FastAPI ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸುತ್ತು, ಡಾಕರೈಸ್ ಮಾಡಿ, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಿ. [5]

6. ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಿ : ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಯಾವ ಅಪಾಯಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಉಡಾವಣೆಯ ನಂತರ ನೀವು ಏನನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ - ಅದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಡಲು NIST AI RMF ನಿಂದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯಿರಿ. [1]

ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವೇ? ಇಲ್ಲ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಕಾಯುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಉತ್ತಮವೇ? ಖಂಡಿತ.

ನೀವು ಬೇಗನೆ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳು ⚠️

• ನಿಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು : ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಉತ್ತಮ, ಆದರೆ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಸಮಸ್ಯೆ-ಮೊದಲು ಯೋಚಿಸಲು ಬದಲಾಯಿಸಿ.

• ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು : ತರಬೇತಿಯ ಮೊದಲು ಯಶಸ್ಸನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

• ಡೇಟಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು : ಸ್ಕೀಮಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತದೆ.

• ನಿಯೋಜನೆಯ ಭಯ : ಡಾಕರ್ ಕಾಣುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ನೇಹಪರವಾಗಿದೆ. ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಮೊದಲ ನಿರ್ಮಾಣವು ಜಿಗುಟಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಿ. [5]

• ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಕೊನೆಯದು : ನಂತರ ಅದನ್ನು ಬೋಲ್ಟ್ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ಅನುಸರಣಾ ಕೆಲಸವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿ ಬೇಯಿಸಿ - ಹಗುರ, ಉತ್ತಮ. [1][2]

TL;DR 🧡

ನೀವು ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ: AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಹೊಳೆಯುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಬಿಗಿಯಾದ ಲೂಪ್ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮನಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಪರಿಹರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ. ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ, ಒಂದು DL ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಡಾಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಣ್ಣ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಿ, ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು NIST ಮತ್ತು OECD ನಂತಹ ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿಡಿ. ಮೂರು ಸಣ್ಣ, ಪ್ರೀತಿಪಾತ್ರ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಂತ್ರಿಕನಂತೆ ಅಲ್ಲ, ತಂಡದ ಸಹ ಆಟಗಾರನಂತೆ ಮಾತನಾಡಿ. ಬಹುತೇಕ ಅಷ್ಟೆ.

ಮತ್ತು ಹೌದು, ಅದು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದರೆ ಈ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಜೋರಾಗಿ ಹೇಳಿ: ನನಗೆ AI ಡೆವಲಪರ್ ಆಗುವುದು ಹೇಗೆಂದು ತಿಳಿದಿದೆ . ಹಾಗಾದರೆ ಇಂದು ಒಂದು ಗಂಟೆಯ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಕಟ್ಟಡದ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಿ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] NIST. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) . (PDF) - ಲಿಂಕ್
[2] OECD. OECD AI ತತ್ವಗಳು - ಅವಲೋಕನ - ಲಿಂಕ್
[3] scikit-ಕಲಿಯಿರಿ. ಬಳಕೆದಾರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಸ್ಥಿರ) - ಲಿಂಕ್
[4] PyTorch. ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು (ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ, ಇತ್ಯಾದಿ) - ಲಿಂಕ್
[5] ಡಾಕರ್. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ - ಲಿಂಕ್