ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೃಹತ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಲ್ಪ ನಿಗೂಢವೆನಿಸುತ್ತದೆ. ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ: ನಿಜವಾದ ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಲು ನಿಮಗೆ ರಹಸ್ಯ ಗಣಿತ ಶಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ GPU ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನೀವು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಎಂದು, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ-ಸಿದ್ಧ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಹೌದು, ನಾವು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಅಧ್ಯಯನ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕಷ್ಟಪಟ್ಟು ಸಂಪಾದಿಸಿದ ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹೋಗೋಣ.
🔗 AI ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ?
ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನ.
🔗 ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ವೇಗವಾಗಿ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉನ್ನತ ಕಲಿಕೆಯ AI ಪರಿಕರಗಳು
ಅಧ್ಯಯನ, ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ಪಾಂಡಿತ್ಯವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು.
🔗 ಭಾಷಾ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪರಿಕರಗಳು
ಶಬ್ದಕೋಶ, ವ್ಯಾಕರಣ, ಮಾತನಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು.
🔗 ಉನ್ನತ ಶಿಕ್ಷಣ, ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಉನ್ನತ AI ಪರಿಕರಗಳು
ಬೋಧನೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಂಪಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ವೇದಿಕೆಗಳು.
AI ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ? ✅
ಒಳ್ಳೆಯ ಅಧ್ಯಯನ ಯೋಜನೆಯು ಗಟ್ಟಿಮುಟ್ಟಾದ ಉಪಕರಣಗಳ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಂತಿದೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಜಂಕ್ ಡ್ರಾಯರ್ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಹೀಗಿರಬೇಕು:
-
ಅನುಕ್ರಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಬ್ಲಾಕ್ ಕೊನೆಯದರಲ್ಲಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
-
ಮೊದಲು ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ , ನಂತರ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ - ಆದರೆ ಎಂದಿಗೂ ಅಲ್ಲ .
-
ನೀವು ನಿಜವಾದ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ತೋರಿಸಬಹುದಾದ ನಿಜವಾದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರ ನೀಡಿ
-
ನಿಮಗೆ ಚಂಚಲ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಲಿಸದ ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ
-
ಸಣ್ಣ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದಾದ ದಿನಚರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಜೀವನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ
-
ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ
ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆ ಇವುಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ನೀಡದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಕೇವಲ ವೈಬ್ಗಳು. ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನೀಡುವ ಬಲವಾದ ಆಂಕರ್ಗಳು: ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗಾಗಿ ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ನ CS229/CS231n, MIT ಯ ಲೀನಿಯರ್ ಆಲ್ಜೀಬ್ರಾ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪರಿಚಯ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ fast.ai, ಆಧುನಿಕ NLP/ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನ LLM ಕೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ API ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ OpenAI ಕುಕ್ಬುಕ್ [1–5].
ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: AI ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು 🗺️
-
ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಲು ಪೈಥಾನ್ + ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ
-
ಅಗತ್ಯ ಗಣಿತವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ: ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ, ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು.
-
ಸಣ್ಣ ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಮಾಡಿ: ಡೇಟಾ, ಮಾದರಿ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಪುನರಾವರ್ತನೆ.
-
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ: CNN ಗಳು, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು, ತರಬೇತಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್.
-
ಒಂದು ಲೇನ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ದೃಷ್ಟಿ, NLP, ಶಿಫಾರಸುದಾರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು, ಸಮಯ ಸರಣಿ.
-
ಕ್ಲೀನ್ ರೆಪೊಗಳು, README ಗಳು ಮತ್ತು ಡೆಮೊಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಿ
-
ಪತ್ರಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೋಮಾರಿ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಓದಿ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ.
-
ಕಲಿಕೆಯ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಮರುವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ, ದಾಖಲಿಸಿ, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಗಣಿತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, MIT ಯ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತವು ಬಲವಾದ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರಾಪ್, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಾಗ ಗುಡ್ಫೆಲೋ–ಬೆಂಜಿಯೊ–ಕೋರ್ವಿಲ್ಲೆ ಪಠ್ಯವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ [2, 5].
ತುಂಬಾ ಆಳಕ್ಕೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಕೌಶಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ 🧰
-
ಪೈಥಾನ್: ಕಾರ್ಯಗಳು, ತರಗತಿಗಳು, ಪಟ್ಟಿ/ಡಿಕ್ಟ್ ಕಾಂಪ್ಸ್, ವರ್ಚುವಲ್ ಎನ್ವಿಎಸ್, ಮೂಲ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು.
-
ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಪಾಂಡಾಗಳು, ನಂಬಿ, ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್, ಸರಳ ಇಡಿಎ.
-
ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸುವ ಗಣಿತ: ವೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳು, ಐಜೆನ್-ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆ, ಇಳಿಜಾರುಗಳು, ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳು, ಅಡ್ಡ-ಎಂಟ್ರೊಪಿ, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ.
-
ಪರಿಕರಗಳು: Git, GitHub ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, Jupyter, GPU ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು, ನಿಮ್ಮ ರನ್ಗಳನ್ನು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.
-
ಮನಸ್ಥಿತಿ: ಎರಡು ಬಾರಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿ, ಒಮ್ಮೆ ರವಾನಿಸಿ; ಕೊಳಕು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ; ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.
ತ್ವರಿತ ಗೆಲುವುಗಳು: fast.ai ನ ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ವಿಧಾನವು ನಿಮಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮೊದಲೇ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಾಗಲ್ನ ಬೈಟ್-ಸೈಜ್ ಪಾಠಗಳು ಪಾಂಡಾಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ನಾಯುವಿನ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ [3].
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: AI ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಜನಪ್ರಿಯ ಮಾಹಿತಿ 📊
ಸಣ್ಣ ಪುಟ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೂ ಸೇರಿವೆ - ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜವಾದ ಮೇಜುಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿರುತ್ತವೆ.
| ಪರಿಕರ / ಕೋರ್ಸ್ | ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ / ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು |
|---|---|---|---|
| ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ CS229/CS231n | ಘನ ಸಿದ್ಧಾಂತ + ದೃಷ್ಟಿಯ ಆಳ | ಉಚಿತ | ML ಫೌಂಡೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ + CNN ತರಬೇತಿ ವಿವರಗಳನ್ನು; ನಂತರ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ [1]. |
| MIT ಪರಿಚಯ DL + 18.06 ಗೆ | ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸೇತುವೆ | ಉಚಿತ | ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ DL ಉಪನ್ಯಾಸಗಳು + ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ಕಠಿಣ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ. [2]. |
| fast.ai ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ DL | ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುವ ಹ್ಯಾಕರ್ಗಳು | ಉಚಿತ | ಯೋಜನೆಗಳು-ಮೊದಲು, ಅಗತ್ಯವಿರುವವರೆಗೂ ಕನಿಷ್ಠ ಗಣಿತ; ಬಹಳ ಪ್ರೇರಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕುಣಿಕೆಗಳು [3]. |
| ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಕೋರ್ಸ್ | ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು + ಆಧುನಿಕ NLP ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ | ಉಚಿತ | ಟೋಕನೈಜರ್ಗಳು, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಹಬ್; ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್/ಅನುಮಾನದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ [4]. |
| ಓಪನ್ಎಐ ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕ | ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಿಲ್ಡರ್ಗಳು | ಉಚಿತ | ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಪಾಕವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು [5]. |
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 1: ಮೊದಲ ತಿಂಗಳು - ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯ ಮೇಲಿನ ಯೋಜನೆಗಳು 🧪
ಎರಡು ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಗಂಭೀರವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ ಚಿಕ್ಕದು:
-
ಕೋಷ್ಟಕ ಬೇಸ್ಲೈನ್: ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ರೈಲು/ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವಿಭಜಿಸಿ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ ಮರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ಏನು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ.
-
ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರ ಆಟಿಕೆ: ದತ್ತಾಂಶದ ತುಂಡಿನ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. ದಾಖಲೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ತರಬೇತಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ರಾಜಿ ವಿನಿಮಯಗಳು.
ಈ ರೀತಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಏಕೆ? ಆರಂಭಿಕ ಗೆಲುವುಗಳು ಆವೇಗವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ನೀವು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಅಂಟು ಕಲಿಯುವಿರಿ - ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ. fast.ai ನ ಟಾಪ್-ಡೌನ್ ಪಾಠಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಗಲ್ನ ರಚನಾತ್ಮಕ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು ಈ “ಮೊದಲು ಸಾಗಿಸಿ, ಮುಂದೆ ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ” ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಬಲಪಡಿಸುತ್ತವೆ [3].
ಮಿನಿ-ಕೇಸ್ (ಕೆಲಸದ ನಂತರ 2 ವಾರಗಳು): ಒಬ್ಬ ಜೂನಿಯರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕ 1 ನೇ ವಾರದಲ್ಲಿ ಚರ್ನ್ ಬೇಸ್ಲೈನ್ (ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್) ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು, ನಂತರ 2 ನೇ ವಾರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದರು. ಒಂದು ಮಧ್ಯಾಹ್ನದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸಮರುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ AUC +7 ಅಂಕಗಳು - ಯಾವುದೇ ಅಲಂಕಾರಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 2: ಕಣ್ಣೀರು ಇಲ್ಲದ ಗಣಿತ - ಸಾಕು ಸಿದ್ಧಾಂತ 📐
ಬಲವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮೇಯವೂ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಬಿಟ್ಗಳು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ:
-
ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು, ಗಮನ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ರೇಖಾಗಣಿತಕ್ಕಾಗಿ ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ
-
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ, ಅಡ್ಡ-ಎಂಟ್ರೊಪಿ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಸೂಚಕಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ
-
ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ , ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳು ಏಕೆ ಸ್ಫೋಟಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
MIT 18.06 ಅನ್ವಯಗಳ ಮೊದಲ ಕಮಾನನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಆಳವನ್ನು ಬಯಸಿದಾಗ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ [2, 5].
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ದಿನಕ್ಕೆ ಗರಿಷ್ಠ 20 ನಿಮಿಷಗಳ ಗಣಿತ. ನಂತರ ಕೋಡ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದ ನಂತರ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 3: ಆಧುನಿಕ NLP ಮತ್ತು LLM ಗಳು - ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಟರ್ನ್ 💬
ಇಂದಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಠ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು:
-
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ LLM ಕೋರ್ಸ್ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ : ಟೋಕನೈಸೇಶನ್, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಹಬ್, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್.
-
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಡೆಮೊವನ್ನು ರವಾನಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ QA, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಹಗುರವಾದ ಸಾರಾಂಶ.
-
ಮುಖ್ಯವಾದುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ: ಸುಪ್ತತೆ, ವೆಚ್ಚ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ.
HF ಕೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿವು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಉಪಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾಕ್-ಶೇವಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ [4]. ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ API ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ಗಳು), OpenAI ಕುಕ್ಬುಕ್ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ [5].
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 4: ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಳುಗದೆ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮೂಲಗಳು 👁️
ದೃಷ್ಟಿ ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯೇ? CS231n ಉಪನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ: ಕಸ್ಟಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿತ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ. ವಿಲಕ್ಷಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬೇಟೆಯಾಡುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಿ. ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು, ಉಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ CS231n ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ತರ ನಕ್ಷತ್ರವಾಗಿದೆ [1].
ಕಣ್ಣಿಗೆ ಕಟ್ಟದಂತೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಓದುವುದು 📄
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಲೂಪ್:
-
ಮೊದಲು ಅಮೂರ್ತ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಗಳನ್ನು ಓದಿ
-
ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಲು ವಿಧಾನದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ.
-
ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಗಿ .
-
ಆಟಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಿ.
-
ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ಇರುವ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ಗಳ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಅಥವಾ ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬ್ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲು ಮೇಲಿನ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೋರ್ಸ್ ರೆಪೊಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ [1–5].
ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪೊಪ್ಪಿಗೆ: ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಾನು ಮೊದಲು ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಓದುತ್ತೇನೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸುತ್ತುದಾರಿ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ AI ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು 🧱
-
ಡೇಟಾ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು: ಜಗಳವಾಡಲು ಪಾಂಡಾಗಳು, ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸೈಕಿಟ್-ಲರ್ನ್.
-
ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: ಸರಳ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ ಅಥವಾ ಹಗುರವಾದ ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್ ಪರವಾಗಿಲ್ಲ.
-
ಸೇವೆ: ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಒಂದು ಸಣ್ಣ FastAPI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಡೆಮೊ ಸಾಕು.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಪನಗಳು, ಕ್ಷಯಿಸುವಿಕೆಗಳು, ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು; ಚೆರ್ರಿ ಆರಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ವೇಗವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ fast.ai ಮತ್ತು Kaggle ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ರೇಟಿಂಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ [3].
ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರನ್ನು ಮೆಚ್ಚಿಸುವ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೋ ಯೋಜನೆಗಳು 👍
ವಿಭಿನ್ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮೂರು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ:
-
ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ML ಬೇಸ್ಲೈನ್: ಬಲವಾದ EDA, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.
-
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್: ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ, ಕನಿಷ್ಠ ವೆಬ್ ಡೆಮೊದೊಂದಿಗೆ.
-
LLM-ಚಾಲಿತ ಸಾಧನ: ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ನೈರ್ಮಲ್ಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆ, ಸೆಟಪ್ ಹಂತಗಳು, ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಕಾಸ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ README ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಳವಾದ ಬೇಸ್ಲೈನ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ. ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಕರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ [5].
ಭಸ್ಮವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಅಧ್ಯಯನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ⏱️
-
ಪೊಮೊಡೊರೊ ಜೋಡಿಗಳು: 25 ನಿಮಿಷಗಳ ಕೋಡಿಂಗ್, 5 ನಿಮಿಷಗಳ ಕಾಲ ಏನಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು.
-
ಕೋಡ್ ಜರ್ನಲ್: ವಿಫಲ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ನಂತರ ಸಣ್ಣ ಮರಣೋತ್ತರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
-
ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಅಭ್ಯಾಸ: ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ (ಉದಾ, ಒಂದು ವಾರದಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಲೋಡರ್ಗಳು).
-
ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ, ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ, ಒಂದು ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಒಂದು ಸಲಹೆಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
-
ಚೇತರಿಕೆ: ಹೌದು, ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಒಂದು ಕೌಶಲ್ಯ; ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯವು ನಿದ್ರೆಯ ನಂತರ ಉತ್ತಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
ಪ್ರೇರಣೆಯ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಗಳು. ಸಣ್ಣ ಗೆಲುವುಗಳು ಮತ್ತು ಗೋಚರ ಪ್ರಗತಿಯೇ ಅಂಟು.
ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳು 🧯
-
ಗಣಿತ ವಿಳಂಬ: ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಬಿಂಗಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.
-
ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು: 20 ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ, ಏನನ್ನೂ ನಿರ್ಮಿಸಬೇಡಿ.
-
ಹೊಳೆಯುವ-ಮಾದರಿ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್: ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ನಷ್ಟವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಬದಲು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲ: ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ.
-
ಕಾಪಿ-ಪೇಸ್ಟ್ ಲ್ಯಾಬ್ಗಳು: ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ, ಮುಂದಿನ ವಾರ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮರೆತುಬಿಡಿ.
-
ಅತಿಯಾಗಿ ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ರೆಪೊಗಳು: ಪರಿಪೂರ್ಣ README, ಯಾವುದೇ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಲ್ಲ. ಓಹ್.
ಮರು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ, ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ವಸ್ತುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, CS229/CS231n ಮತ್ತು MIT ಯ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಘನ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಬಟನ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ [1–2].
ನೀವು ಮತ್ತೆ ಭೇಟಿ ನೀಡುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಶೆಲ್ಫ್ 📚
-
ಗುಡ್ಫೆಲೋ, ಬೆಂಗಿಯೊ, ಕೋರ್ವಿಲ್ಲೆ - ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಬ್ಯಾಕ್ಪ್ರೊಪ್, ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಉಲ್ಲೇಖ [5].
-
MIT 18.06: ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಪರಿಚಯ [2].
-
CS229/CS231n ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ML ಸಿದ್ಧಾಂತ + ದೃಷ್ಟಿ ತರಬೇತಿ ವಿವರಗಳು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳು ಏಕೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ [1].
-
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ LLM ಕೋರ್ಸ್: ಟೋಕನೈಜರ್ಗಳು, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಹಬ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು [4].
-
fast.ai + Kaggle: ಸ್ಟಾಲಿಂಗ್ಗಿಂತ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಫಲ ನೀಡುವ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಅಭ್ಯಾಸ ಲೂಪ್ಗಳು [3].
ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು 6 ವಾರಗಳ ಸೌಮ್ಯ ಯೋಜನೆ 🗓️
ನಿಯಮಗಳ ಪುಸ್ತಕವಲ್ಲ - ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪಾಕವಿಧಾನದಂತಿದೆ.
ವಾರ 1
ಪೈಥಾನ್ ಟ್ಯೂನ್-ಅಪ್, ಪಾಂಡಾಗಳ ಅಭ್ಯಾಸ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು. ಮಿನಿ-ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್: ಕ್ಷುಲ್ಲಕವಾದದ್ದನ್ನು ಊಹಿಸಿ; 1-ಪುಟದ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ವಾರ 2
ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ ರಿಫ್ರೆಶ್, ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಡ್ರಿಲ್ಗಳು. ನಿಮ್ಮ ಮಿನಿ-ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಬೇಸ್ಲೈನ್ನೊಂದಿಗೆ ಪುನಃ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ [2].
ವಾರ 3
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು (ಚಿಕ್ಕ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ). ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಗೊಂದಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳು, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ವಾರ 4
fast.ai ಪಾಠಗಳು 1–2; ಸಣ್ಣ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ರವಾನಿಸಿ [3]. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ನಂತರ ಓದುವಂತೆ ದಾಖಲಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ವಾರ 5
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ LLM ಕೋರ್ಸ್ ಕ್ವಿಕ್ ಪಾಸ್; ಸಣ್ಣ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ RAG ಡೆಮೊವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ. ವಿಳಂಬ/ಗುಣಮಟ್ಟ/ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ನಂತರ ಒಂದನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಿ [4].
ವಾರ 6
ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಳ ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಒಂದು-ಪೇಜರ್ ಬರೆಯಿರಿ. ಪೋಲಿಷ್ ರೆಪೊ, ಸಣ್ಣ ಡೆಮೊ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕದ ಮಾದರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ [5].
ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಓದಿಲ್ಲ 🎯
AI ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸಣ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ಗಣಿತವನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಡುಗೆ ಪುಸ್ತಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ಚದರ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸ-ಸಿದ್ಧಾಂತ-ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಲೂಪ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಿ. ಕೆಲವು ಚೂಪಾದ ಚಾಕುಗಳು ಮತ್ತು ಬಿಸಿ ಪ್ಯಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಅಡುಗೆ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ - ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗ್ಯಾಜೆಟ್ ಅಲ್ಲ, ಮೇಜಿನ ಮೇಲೆ ಭೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯುವವುಗಳು. ನೀವು ಇದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ. 🌟
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
[1] ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ CS229 / CS231n - ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ; ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ.
[2] MIT - ರೇಖೀಯ ಬೀಜಗಣಿತ (18.06) ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಪರಿಚಯ (6.S191).
[3] ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಭ್ಯಾಸ - fast.ai ಮತ್ತು ಕಾಗಲ್ ಲರ್ನ್.
[4] ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ & ಮಾಡರ್ನ್ NLP - ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ LLM ಕೋರ್ಸ್.
[5] ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ + API ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಸ್ - ಗುಡ್ಫೆಲೋ ಮತ್ತು ಇತರರು; ಓಪನ್ಎಐ ಕುಕ್ಬುಕ್.