ஒரு AI டெவலப்பராக மாறுவது எப்படி. தாழ்வுநிலை.

நீங்கள் இங்கே புதிர்களைத் தேடி வரவில்லை. AI டெவலப்பராக எப்படி மாறுவது . நல்லது. இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கு திறன் வரைபடம், உண்மையில் முக்கியமான கருவிகள், திரும்பப் பெறும் திட்டங்கள் மற்றும் ஷிப்பிங்கிலிருந்து டிங்கரிங் பிரிக்கும் பழக்கவழக்கங்களை வழங்குகிறது. உங்களை உருவாக்க உதவுவோம்.

இதற்குப் பிறகு நீங்கள் படிக்க விரும்பக்கூடிய கட்டுரைகள்:

🔗 ஒரு AI நிறுவனத்தை எவ்வாறு தொடங்குவது
உங்கள் AI தொடக்கத்தை உருவாக்குதல், நிதியளித்தல் மற்றும் தொடங்குவதற்கான படிப்படியான வழிகாட்டி.

🔗 உங்கள் கணினியில் ஒரு AI ஐ எவ்வாறு உருவாக்குவது
உள்ளூரில் எளிதாக AI மாதிரிகளை உருவாக்க, பயிற்சி அளிக்க மற்றும் இயக்க கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.

🔗 ஒரு AI மாதிரியை எவ்வாறு உருவாக்குவது
கருத்தாக்கத்திலிருந்து பயன்பாடு வரை AI மாதிரி உருவாக்கத்தின் விரிவான விளக்கம்.

🔗 குறியீட்டு AI என்றால் என்ன?
குறியீட்டு AI எவ்வாறு செயல்படுகிறது, அது இன்றும் ஏன் முக்கியமானது என்பதை ஆராயுங்கள்.

ஒரு சிறந்த AI டெவலப்பரை உருவாக்குவது எது ✅

அதை வடிவமைத்து அவர்தான் . சில குறிப்புகள்:

• முழு வளையத்துடனும் ஆறுதல்: தரவு → மாதிரி → மதிப்பீடு → வரிசைப்படுத்து → மானிட்டர்.

• பழமையான கோட்பாட்டின் மீது விரைவான பரிசோதனைகளுக்கான சார்பு... வெளிப்படையான பொறிகளைத் தவிர்க்க போதுமான கோட்பாடுகளுடன்.

• குறிப்பேடுகளை மட்டுமல்ல, விளைவுகளையும் வழங்க முடியும் என்பதை நிரூபிக்கும் ஒரு போர்ட்ஃபோலியோ.

• ஆபத்து, தனியுரிமை மற்றும் நியாயத்தன்மை குறித்த பொறுப்பான மனநிலை - செயல்திறன் மிக்கது அல்ல, நடைமுறைக்குரியது. NIST AI இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு மற்றும் OECD AI கோட்பாடுகள் , மதிப்பாய்வாளர்கள் மற்றும் பங்குதாரர்களைப் போலவே நீங்கள் அதே மொழியைப் பேச உதவுகிறது. [1][2]

ஒரு சின்ன ஒப்புதல் வாக்குமூலம்: சில நேரங்களில் நீங்கள் ஒரு மாடலை அனுப்புவீர்கள், பின்னர் அடிப்படை வெற்றி பெறுவதை உணருவீர்கள். அந்த பணிவு - விசித்திரமாக - ஒரு சூப்பர் பவர்.

விரைவு வரிவடிவம்: ஆதரவு வரிசைப்படுத்தலுக்காக ஒரு குழு ஒரு ஆடம்பரமான வகைப்படுத்தியை உருவாக்கியது; அடிப்படை முக்கிய வார்த்தை விதிகள் முதல்-பதில் நேரத்தில் அதை முறியடித்தன. அவர்கள் விதிகளை வைத்திருந்தனர், விளிம்பு வழக்குகளுக்கு மாதிரியைப் பயன்படுத்தினர், இரண்டையும் அனுப்பினர். குறைவான மந்திரம், அதிக விளைவுகள்.

AI டெவலப்பராக எப்படி மாறுவது என்பதற்கான வழிமுறைகள் 🗺️

இதோ ஒரு மெலிதான, மீண்டும் மீண்டும் வரும் பாதை. நீங்கள் நிலை உயர்த்தும்போது அதை சில முறை சுழற்றுங்கள்:

1. சரளமாக நிரலாக்கம் . அதிகாரப்பூர்வ வழிகாட்டிகளைத் தவிர்த்து, பின்னர் உங்கள் விரல்கள் அவற்றை அறியும் வரை சிறிய ஸ்கிரிப்ட்களை உருவாக்குங்கள். scikit-learn பயனர் வழிகாட்டி வியக்கத்தக்க வகையில் நடைமுறை பாடப்புத்தகமாக இரட்டிப்பாகிறது. [3]

2. ML அடிப்படைகள் : நேரியல் மாதிரிகள், முறைப்படுத்தல், குறுக்கு சரிபார்ப்பு, அளவீடுகள். கிளாசிக் விரிவுரை குறிப்புகள் மற்றும் ஒரு நடைமுறை செயலிழப்பு பாட சேர்க்கை நன்றாக வேலை செய்கிறது.

3. ஆழமான கற்றல் கருவி நீங்கள் "முதலில் குறியீட்டை" விரும்பினால், அதிகாரப்பூர்வ PyTorch பயிற்சிகளுடன்

4. உண்மையில் அனுப்பும் திட்டங்கள் : டாக்கருடன் தொகுப்பு, ரன்களைக் கண்காணித்தல் (CSV பதிவு கூட எதையும் வெல்லாது), மற்றும் குறைந்தபட்ச API ஐப் பயன்படுத்துதல். நீங்கள் ஒற்றைப் பெட்டி வரிசைப்படுத்தல்களை விட அதிகமாக வளரும்போது குபெர்னெட்டுகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்; முதலில் டாக்கர். [5]

5. பொறுப்பான AI அடுக்கு : NIST/OECD (செல்லுபடித்தன்மை, நம்பகத்தன்மை, வெளிப்படைத்தன்மை, நியாயத்தன்மை) ஆல் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு இலகுரக ஆபத்து சரிபார்ப்புப் பட்டியலை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள். இது விவாதங்களை உறுதியானதாகவும் தணிக்கைகளை சலிப்படையச் செய்யும் (நல்ல வழியில்). [1][2]

6. கொஞ்சம் நிபுணத்துவம் பெறுங்கள் : டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களுடன் NLP, நவீன மாற்றங்கள்/ViTகளுடன் தொலைநோக்குப் பார்வை, பரிந்துரைப்பாளர்கள் அல்லது LLM பயன்பாடுகள் மற்றும் முகவர்கள். ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்து, இரண்டு சிறிய திட்டங்களை உருவாக்கி, பின்னர் கிளை செய்யுங்கள்.

நீங்க 2–6 படிகளை எப்பவும் திரும்பத் திரும்பப் பாப்பீங்க. உண்மையா சொன்னா, அதுதான் வேலை.

நீங்கள் உண்மையில் பெரும்பாலான நாட்களில் பயன்படுத்தும் திறன்களின் குவியல் 🧰

• பைதான் + தரவு சண்டை : வரிசைகளை வெட்டுதல், இணைத்தல், குழுக்கள் வாரியாக, வெக்டரைசேஷன். நீங்கள் பாண்டாக்களை நடனமாட வைக்க முடிந்தால், பயிற்சி எளிமையானது மற்றும் மதிப்பீடு தூய்மையானது.

• கோர் எம்.எல் : ரயில்-சோதனை பிளவுகள், கசிவு தவிர்ப்பு, மெட்ரிக் எழுத்தறிவு. ஸ்கைகிட்-கற்றல் வழிகாட்டி அமைதியாக சிறந்த ஆன்-ராம்ப் உரைகளில் ஒன்றாகும். [3]

• DL கட்டமைப்பு : ஒன்றைத் தேர்வுசெய்து, முழுமையாக வேலை செய்து, பின்னர் மற்றொன்றைப் பாருங்கள். PyTorch இன் ஆவணங்கள் மன மாதிரியை தெளிவாக்குகின்றன. [4]

• பரிசோதனை சுகாதாரம் : தட ஓட்டங்கள், அளவுருக்கள் மற்றும் கலைப்பொருட்கள். எதிர்காலம் - நீங்கள் தொல்பொருளியலை வெறுக்கிறீர்கள்.

• கண்டெய்னரைசேஷன் & ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் : உங்கள் அடுக்கை பேக் செய்ய டாக்கர்; உங்களுக்கு பிரதிகள், ஆட்டோஸ்கேலிங் மற்றும் ரோலிங் புதுப்பிப்புகள் தேவைப்படும்போது குபெர்னெட்ஸ். இங்கே தொடங்குங்கள். [5]

• GPU அடிப்படைகள் : ஒன்றை எப்போது வாடகைக்கு எடுக்க வேண்டும், தொகுதி அளவு செயல்திறனை எவ்வாறு பாதிக்கிறது, சில செயல்பாடுகள் ஏன் நினைவகத்தால் கட்டுப்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை அறிந்து கொள்ளுங்கள்.

• பொறுப்பான AI : தெளிவான பண்புகளைப் பயன்படுத்தி (செல்லுபடித்தன்மை, நம்பகத்தன்மை, வெளிப்படைத்தன்மை, நியாயத்தன்மை) தரவு மூலங்களை ஆவணப்படுத்துதல், அபாயங்களை மதிப்பிடுதல் மற்றும் குறைப்புகளைத் திட்டமிடுதல். [1]

தொடக்க பாடத்திட்டம்: எடையை விட அதிகமாக இருக்கும் சில இணைப்புகள் 🔗

• ML அடித்தளங்கள் : கோட்பாடுகள் நிறைந்த குறிப்புகளின் தொகுப்பு + ஒரு நடைமுறை கிராஷ் கோர்ஸ். scikit-learn இல் பயிற்சியுடன் அவற்றை இணைக்கவும். [3]

• கட்டமைப்புகள் : PyTorch பயிற்சிகள் (அல்லது நீங்கள் Keras ஐ விரும்பினால் TensorFlow வழிகாட்டி). [4]

• தரவு அறிவியல் அத்தியாவசியங்கள் அளவீடுகள், குழாய்வழிகள் மற்றும் மதிப்பீட்டை உள்வாங்க scikit-learn இன் பயனர் வழிகாட்டி

• ஷிப்பிங் : டாக்கரின் தொடங்கு பாதை, எனவே “எனது கணினியில் வேலை செய்கிறது” என்பது “எல்லா இடங்களிலும் வேலை செய்கிறது” என்று மாறுகிறது. [5]

இவற்றை புக்மார்க் செய்யுங்கள். சிக்கிக்கொண்டால், ஒரு பக்கத்தைப் படியுங்கள், ஒன்றை முயற்சிக்கவும், மீண்டும் செய்யவும்.

நேர்காணல்களைப் பெறும் மூன்று போர்ட்ஃபோலியோ திட்டங்கள் 📁

1. உங்கள் சொந்த தரவுத்தொகுப்பில் மீட்டெடுப்பு-பெரிதாக்கப்பட்ட கேள்விக்கான பதில்

   • ஒரு சிறப்பு அறிவுத் தளத்தை ஸ்க்ரேப்/இறக்குமதி செய்தல், உட்பொதித்தல்களை உருவாக்குதல் + மீட்டெடுப்பு, இலகுரக UI ஐச் சேர்த்தல்.

   • தாமதத்தைக் கண்காணித்தல், தாமதமான கேள்வி பதில் தொகுப்பின் துல்லியம் மற்றும் பயனர் கருத்து.

   • ஒரு சிறிய "தோல்வி வழக்குகள்" பகுதியைச் சேர்க்கவும்.

2. உண்மையான பயன்படுத்தல் கட்டுப்பாடுகளுடன் கூடிய பார்வை மாதிரி

   • ஒரு வகைப்படுத்தி அல்லது கண்டுபிடிப்பாளரைப் பயிற்றுவிக்கவும், FastAPI வழியாக சேவை செய்யவும், Docker உடன் கொள்கலன் செய்யவும், நீங்கள் எவ்வாறு அளவிடுவீர்கள் என்பதை எழுதவும். [5]

   • ஆவண நகர்வு கண்டறிதல் (அம்சங்களை விட எளிய மக்கள்தொகை புள்ளிவிவரங்கள் ஒரு சிறந்த தொடக்கமாகும்).

3. பொறுப்பான AI வழக்கு ஆய்வு

   • உணர்திறன் அம்சங்களைக் கொண்ட ஒரு பொது தரவுத்தொகுப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். NIST பண்புகளுடன் (செல்லுபடித்தன்மை, நம்பகத்தன்மை, நியாயத்தன்மை) சீரமைக்கப்பட்ட அளவீடுகள் மற்றும் குறைப்பு எழுதுதலைச் செய்யவும். [1]

ஒவ்வொரு திட்டத்திற்கும் தேவை: 1-பக்க README, ஒரு வரைபடம், மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய ஸ்கிரிப்டுகள் மற்றும் ஒரு சிறிய சேஞ்ச்லாக். சில ஈமோஜி திறமையைச் சேர்க்கவும், ஏனென்றால், மனிதர்களும் இவற்றைப் படிக்கிறார்கள் 🙂

MLOps, வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் யாரும் உங்களுக்குக் கற்பிக்காத பகுதி 🚢

அனுப்புதல் என்பது ஒரு திறமை. குறைந்தபட்ச ஓட்டம்:

• Containerize செய்து , அதனால் dev ≈ prod ஐ உருவாக்கவும். அதிகாரப்பூர்வ Getting Starting ஆவணங்களுடன் தொடங்கவும்; பல சேவை அமைப்புகளுக்கு Compose க்கு நகர்த்தவும். [5]

• தடமறிதல் சோதனைகள் . அளவுருக்கள், அளவீடுகள், கலைப்பொருட்கள் மற்றும் "வெற்றியாளர்" குறிச்சொல் ஆகியவை குறைகளை நேர்மையாகவும் ஒத்துழைப்புடனும் சாத்தியமாக்குகின்றன.

• இசைக்குழு அமைக்கவும் . முதலில் வரிசைப்படுத்தல்கள், சேவைகள் மற்றும் அறிவிப்பு உள்ளமைவைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்; யாக்-ஷேவ் செய்யும் தூண்டுதலை எதிர்க்கவும்.

• கிளவுட் இயக்க நேரங்கள் : முன்மாதிரிக்கான ஒருங்கிணைப்பு; பொம்மை பயன்பாடுகளை நீங்கள் கடந்து சென்றதும் நிர்வகிக்கப்பட்ட தளங்கள் (SageMaker/Azure ML/Vertex).

• GPU எழுத்தறிவு : நீங்கள் CUDA கர்னல்களை எழுத வேண்டியதில்லை; டேட்டாலோடர் உங்கள் சிக்கலாக இருக்கும்போது நீங்கள் அடையாளம் காண வேண்டும்.

சிறிய குறைபாடுள்ள உருவகம்: MLOps-ஐ ஒரு புளிப்பு மாவை ஸ்டார்ட்டர் போல நினைத்துப் பாருங்கள் - அதை ஆட்டோமேஷன் மற்றும் கண்காணிப்புடன் ஊட்டவும், இல்லையெனில் அது துர்நாற்றம் வீசும்.

பொறுப்பான AI தான் உங்களுக்கான போட்டித்திறன் 🛡️

நம்பகத்தன்மையை நிரூபிக்க வேண்டிய அழுத்தத்தில் அணிகள் உள்ளன. ஆபத்து, ஆவணங்கள் மற்றும் நிர்வாகம் பற்றி நீங்கள் திட்டவட்டமாகப் பேச முடிந்தால், மக்கள் அறையில் விரும்பும் நபராக நீங்கள் மாறுவீர்கள்.

• நிறுவப்பட்ட கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தவும் : NIST பண்புகளுக்கான தேவைகளை வரைபடமாக்குங்கள் (செல்லுபடித்தன்மை, நம்பகத்தன்மை, வெளிப்படைத்தன்மை, நியாயத்தன்மை), பின்னர் அவற்றை PRகளில் சரிபார்ப்புப் பட்டியல் உருப்படிகளாகவும் ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல்களாகவும் மாற்றவும். [1]

• உங்கள் கொள்கைகளை நிலைநிறுத்துங்கள் : OECD AI கொள்கைகள் மனித உரிமைகள் மற்றும் ஜனநாயக மதிப்புகளை வலியுறுத்துகின்றன - சமரசங்களைப் பற்றி விவாதிக்கும்போது பயனுள்ளதாக இருக்கும். [2]

• தொழில்முறை நெறிமுறைகள் : வடிவமைப்பு ஆவணங்களில் ஒரு நெறிமுறைக் குறியீட்டிற்கு ஒரு சுருக்கமான ஒப்புதல் என்பது பெரும்பாலும் "நாங்கள் அதைப் பற்றி யோசித்தோம்" மற்றும் "நாங்கள் அதைப் பற்றி சிறகுகள் போட்டோம்" ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வித்தியாசமாகும்.

இது சிவப்பு நாடா இல்லை. இது கைவினை.

கொஞ்சம் நிபுணத்துவம் பெறுங்கள்: ஒரு பாதையைத் தேர்ந்தெடுத்து அதன் கருவிகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள் 🛣️

• LLMகள் & NLP : டோக்கனைசேஷன் பிட்பில்கள், சூழல் சாளரங்கள், RAG, BLEUக்கு அப்பால் மதிப்பீடு. உயர்நிலை பைப்லைன்களுடன் தொடங்கி, பின்னர் தனிப்பயனாக்கவும்.

• பார்வை : தரவு பெருக்குதல், சுகாதாரத்தை லேபிளிடுதல் மற்றும் தாமதம் ராணியாக இருக்கும் எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு பயன்படுத்துதல்.

• பரிந்துரைப்பாளர்கள் : மறைமுகமான பின்னூட்ட வினோதங்கள், குளிர்-தொடக்க உத்திகள் மற்றும் RMSE உடன் பொருந்தாத வணிக KPIகள்.

• முகவர்கள் மற்றும் கருவி பயன்பாடு : செயல்பாட்டு அழைப்பு, கட்டுப்படுத்தப்பட்ட டிகோடிங் மற்றும் பாதுகாப்பு தண்டவாளங்கள்.

உண்மையிலேயே, ஞாயிற்றுக்கிழமை காலைகளில் உங்களை ஆர்வமுள்ளவர்களாக மாற்றும் களத்தைத் தேர்ந்தெடுங்கள்.

ஒப்பீட்டு அட்டவணை: AI டெவலப்பராக மாறுவதற்கான வழிகள் 📊

ஆமாம், இடைவெளி சற்று சீரற்றது. உண்மையான அட்டவணைகள் அரிதாகவே சரியானவை.

உண்மையில் ஒட்டிக்கொண்டிருக்கும் படிப்பு சுழல்கள் 🔁

• இரண்டு மணி நேர சுழற்சிகள் : 20 நிமிடங்கள் ஆவணங்களைப் படித்தல், 80 நிமிடங்கள் குறியீட்டு முறை, 20 நிமிடங்கள் உடைந்ததை எழுதுதல்.

• ஒரு பக்க எழுத்துமுறைகள் : ஒவ்வொரு சிறு திட்டத்திற்கும் பிறகு, சிக்கல் கட்டமைப்பு, அடிப்படைகள், அளவீடுகள் மற்றும் தோல்வி முறைகளை விளக்குங்கள்.

• வேண்டுமென்றே கட்டுப்பாடுகள் : CPU-வில் மட்டும் பயிற்சி பெறுதல், அல்லது முன் செயலாக்கத்திற்கு வெளிப்புற லிப்ஸ் இல்லை, அல்லது சரியாக 200 வரிகளை பட்ஜெட் செய்தல். கட்டுப்பாடுகள் எப்படியோ படைப்பாற்றலை வளர்க்கின்றன.

• காகித வேகப் பயணங்கள் : இழப்பு அல்லது தரவு ஏற்றியை மட்டும் செயல்படுத்தவும். அதிக வேலைகளைக் கற்றுக்கொள்ள உங்களுக்கு SOTA தேவையில்லை.

கவனம் சிதறினால், அது சகஜம்தான். எல்லாரும் தடுமாறுவார்கள். நடந்து போங்கள், திரும்பி வாருங்கள், ஏதாவது சிறிய பொருளை அனுப்புங்கள்.

நாடகக் காட்சிகளைக் தவிர்த்து, நேர்காணலுக்கான தயாரிப்பு 🎯

• முதலில் போர்ட்ஃபோலியோ : உண்மையான களஞ்சியங்கள் ஸ்லைடு டெக்குகளை வெல்லும். குறைந்தது ஒரு சிறிய டெமோவையாவது பயன்படுத்தவும்.

• சமரசங்களை விளக்குங்கள் : அளவீட்டுத் தேர்வுகள் மற்றும் தோல்வியை எவ்வாறு சரிசெய்வீர்கள் என்பதை அறிய தயாராக இருங்கள்.

• அமைப்பு சிந்தனை : ஒரு தரவு → மாதிரி → API → கண்காணிப்பு வரைபடத்தை வரைந்து அதை விவரிக்கவும்.

• பொறுப்பான AI : NIST AI RMF உடன் சீரமைக்கப்பட்ட ஒரு எளிய சரிபார்ப்புப் பட்டியலை வைத்திருங்கள் - இது முதிர்ச்சியைக் குறிக்கிறது, சாதாரண வார்த்தைகளை அல்ல. [1]

• கட்டமைப்பு சரளமாகப் பேசுதல் : ஒரு கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுத்து அதில் ஆபத்தை ஏற்படுத்துங்கள். நேர்காணல்களில் அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள் நியாயமானவை. [4]

சிறிய சமையல் புத்தகம்: வார இறுதியில் உங்களுக்கான முதல் முழுமையான திட்டம் 🍳

1. தரவு : ஒரு சுத்தமான தரவுத்தொகுப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

2. அடிப்படை : குறுக்கு சரிபார்ப்புடன் கூடிய scikit-learn மாதிரி; அடிப்படை அளவீடுகளைப் பதிவு செய்யவும். [3]

3. DL பாஸ் : PyTorch அல்லது TensorFlow இல் அதே பணி; ஆப்பிள்களை ஆப்பிள்களுடன் ஒப்பிடுக. [4]

4. கண்காணிப்பு : ஓட்டங்களைப் பதிவுசெய்க (ஒரு எளிய CSV + நேர முத்திரைகள் கூட). வெற்றியாளரைக் குறிக்கவும்.

5. சேவை : FastAPI ரூட்டில் முன்கணிப்பை மடிக்கவும், டாக்கரைஸ் செய்யவும், உள்ளூரில் இயக்கவும். [5]

6. சிந்தித்துப் பாருங்கள் : பயனருக்கு என்ன அளவீடுகள் முக்கியம், என்ன அபாயங்கள் உள்ளன, வெளியீட்டிற்குப் பிறகு நீங்கள் என்ன கண்காணிப்பீர்கள் - அதை தெளிவாக வைத்திருக்க NIST AI RMF இலிருந்து விதிமுறைகளைப் பெறுங்கள். [1]

இது சரியானதா? இல்லை. சரியான பாடத்திட்டத்திற்காக காத்திருப்பதை விட இது சிறந்ததா? நிச்சயமாக.

நீங்கள் முன்கூட்டியே தவிர்க்கக்கூடிய பொதுவான தவறுகள் ⚠️

• உங்கள் கற்றலை பயிற்சிப் பாடங்களுக்கு அதிகமாகப் பொருத்துதல் : தொடங்குவது நல்லது, ஆனால் விரைவில் பிரச்சனையை முதலில் சிந்திக்கத் தொடங்குங்கள்.

• மதிப்பீட்டு வடிவமைப்பைத் தவிர்த்தல் : பயிற்சிக்கு முன் வெற்றியை வரையறுக்கவும். நேரத்தை மிச்சப்படுத்துகிறது.

• தரவு ஒப்பந்தங்களைப் புறக்கணித்தல் : மாதிரிகளை விட ஸ்கீமா சறுக்கல் அதிக அமைப்புகளை உடைக்கிறது.

• பயன்படுத்தல் குறித்த பயம் : டாக்கர் தோற்றமளிப்பதை விட நட்பானது. சிறியதாகத் தொடங்குங்கள்; முதல் உருவாக்கம் சிக்கலாக இருக்கும் என்பதை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள். [5]

• நெறிமுறைகள் நீடிக்கும் : பின்னர் அதை போல்ட் செய்தால் அது ஒரு இணக்கமான வேலையாக மாறும். அதை வடிவமைப்பாக சுடவும் - இலகுவானது, சிறந்தது. [1][2]

TL;DR 🧡

நீங்கள் ஒன்றை நினைவில் வைத்திருந்தால்: AI டெவலப்பராக மாறுவது என்பது கோட்பாட்டைப் பதுக்குவது அல்லது பளபளப்பான மாதிரிகளைத் துரத்துவது அல்ல. இது ஒரு இறுக்கமான சுழற்சி மற்றும் பொறுப்பான மனநிலையுடன் உண்மையான சிக்கல்களைத் திரும்பத் திரும்பத் தீர்ப்பது பற்றியது. தரவு அடுக்கைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள், ஒரு DL கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், டாக்கருடன் சிறிய விஷயங்களை அனுப்பவும், நீங்கள் என்ன செய்கிறீர்கள் என்பதைக் கண்காணிக்கவும், உங்கள் தேர்வுகளை NIST மற்றும் OECD போன்ற மரியாதைக்குரிய வழிகாட்டுதலுக்கு ஏற்ப நங்கூரமிடவும். மூன்று சிறிய, அன்பான திட்டங்களை உருவாக்கி, அவற்றைப் பற்றி ஒரு மந்திரவாதியைப் போல அல்ல, ஒரு குழு உறுப்பினரைப் போலப் பேசுங்கள். அவ்வளவுதான் - பெரும்பாலும்.

ஆம், உதவினால் இந்த சொற்றொடரை சத்தமாகச் சொல்லுங்கள்: எனக்கு AI டெவலப்பர் ஆவது எப்படி என்று தெரியும் . அப்படியானால் இன்றே ஒரு மணிநேர கவனம் செலுத்தி அதை நிரூபிக்கச் செல்லுங்கள்.

குறிப்புகள்

[1] NIST. செயற்கை நுண்ணறிவு இடர் மேலாண்மை கட்டமைப்பு (AI RMF 1.0) . (PDF) - இணைப்பு
[2] OECD. OECD AI கோட்பாடுகள் - கண்ணோட்டம் - இணைப்பு
[3] scikit-கற்றல். பயனர் வழிகாட்டி (நிலையானது) - இணைப்பு
[4] PyTorch. பயிற்சிகள் (அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்வது போன்றவை) - இணைப்பு
[5] Docker. தொடங்கவும் - இணைப்பு