Akansha Yadav breaks down an AI career into four phases: Python and math fundamentals, machine learning with scikit-learn, deep learning with neural networks and Transformers, then real projects and MLOps. She stresses math foundations and building constantly.
यह रहा वो एग्जैक्ट ए आई रोड मैप जो आपको फॉलो करना चाहिए स्टार्ट करना पायथन बेसिक्स जीनियर बनने के लिए वैरिएबल फंक्शन कॉर्डिंग, एक्सरसाइजेज, डेटा, स्ट्रक्चर्स टोटली, ये छे टॉपिक्स कवर करने मैथेमेटिक्स पे आ जाना, लीनियरलजबराकैल्कुलर, स्टैटिस्टिक्स और प्रोबाबिलिटी। इस पार्ट पर थोड़ा ज्यादा अच्छे से ध्यान देना क्योंकि यहीं पर कोर होता है। ठीक डेटा मेनुपलेशन के लिए नाम, पाय, पांडा और कुछ डेटा विज्वलाइजेशन की लाइब्रेट। क्योंकि डेटा विज्वलाइजेशन, डेटा मेनुपलेशन और एनालिसिस में काफी ज्यादा हेल्प करती है और फेस वन से ही एडिशनल रिसोर्सेज यूज करना मतलब कि आपको 2 चीजों पर अच्छा ध्यान देना है केस स्टडीज और एआई पेपर्स क्या हुआ कर रहा है, क्या नहीं हुआ कर रहा और क्यों फेल हो रहा है। फेस टू पे आ जाना। फेस टू में को और मशीन लर्निंग मॉडल्स आपको पढने हैं एम एल के कॉन्सेप्ट्स पर ध्यान देना कि कैसे टाइप्स ऑफ़ मॉडल्स हैं, कौन कौन से मॉडल को कैसे क्रिएट करते हैं और उनको क्रिएट करने की कोशिश करना। यूजिंग नाम पाई। यह बहुत इम्पोर्टेंट है भाई अंडरस्टैंड करना कि कैसे आर्किटेक्चर वर्क करता है। जब आपको मशीन लर्निंग मॉडल की अंडरस्टैंडिंग हो जाएगी तो मॉडल वैलुएशन टेक्नीक्स के बारे में पढ़ना कि किस टाइप का मॉडल किस तरीके से वॉलुएट किया जा सकता है। दन प्रैक्टिकली, मशीन लर्निंग, मॉडल क्रिएट करना, विद पांडा और मतलब लाइब्रेरीज को एसके लाइब्रेरीज को यूज करके देन। फेस थ्री में डीप लर्निंग पर ध्यान देना। फंडामेंटल्स न्यूरल नेटवर्क न्यूरल नेटवर्क में काफी अलग अलग कॉंसेप्ट्स होते है उन पर ध्यान देना सी एन, एन, आरनन ट्रांसफार्मर और ट्रांसफार् रनिंग इन सबको क्रिएट करना पाइटोर्च और टेंसर फ्लू नेक्सट फेस है ये बहुत इम्पोर्टेंट फेस है क्यंकि यहां पर आपको करने हैं प्रोजेक्ट बिल्ड, अच्छे प्रोजेक्टस बिल्ट करना, कुछ मैने लिस्ट डाउन भी करे हुए है। उसके बाद यहीं पर आपको समझ में आएगा नेक्ट फेस का मतलब और उसकी जरूरत जैसे वर्जन कंट्रोल, कंटेनराइजेशन, अमल उप्स के टूल्स।
