क्या है शीर्ष सिद्धांत स्व-सिखाया मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए ?
स्व-शिक्षित मशीन अध्ययन इंजीनियरों ने उन पर ऐसी परिस्थितियों की मांग की है जो चक्र के नियमित ज्ञान प्राप्त करने के स्पेक्ट्रम से परे हैं।
एक स्व-सिखाया गैजेट स्टडी इंजीनियर होने के नाते जो आमतौर पर दिखाई देता है उससे अधिक लेता है। आमतौर पर, लोग समस्याओं पर विचार करते हैं, जिसमें उचित संसाधनों तक जाना, सही कार्यों की तलाश करना और हड़ताल करने की उचित संभावना की तलाश करना शामिल है। लेकिन स्व-सिखाए गए अनुभवहीन व्यक्तियों के सामने ऐसी चुनौतियाँ होती हैं जो रोज़मर्रा के मास्टरिंग चक्र के स्पेक्ट्रम से परे होती हैं। यहां हम शीर्ष 10 अवधारणाएं ज़िक्र कर रहे हैं जिन्हें इंजीनियर का ज्ञान प्राप्त करने वाले एक स्व-सिखाया उपकरण को देखने की ज़रूरत है।
👉 गणित + कोड + डेटा = गैजेट लर्निंग पाइपलाइन:
एक गैजेट मास्टरिंग इंजीनियर डेटा पाइपलाइनों के निर्माण पर काम करता है, एक ऐसा मिशन जो अच्छे डेटा, संसाधनपूर्ण गणित और प्रभावी कोड का फल है। जबकि आंकड़े आपको निर्माण खंड प्रदान करते हैं, गणित में सभी गियर छिपे हुए हैं, कोड आपको एक उपकरण कताई उपकरण बनाने मे सफलता मिलेगी।
👉 समीकरण में अतिरिक्त है:
केवल उपरोक्त तीन तत्वों के लिए जाँच करना और परिणाम को भूल जाना एक अज्ञात छुट्टी स्थान की ओर रास्ता तय करने जैसा है। इसलिए, एक सुपर संस्करण को विकसित करने के बारे में सोचने के बजाय, जिसमें काम करने की 10% संभावना है, यह एक मॉडल को लेआउट करने की सलाह दी जाती है जिसमें संचालन की संभावना 80% होती है।
👉 हंच - अदृश्य ड्राइविंग दबाव:
डेटा डिवाइन है और गणित स्वाभाविक है। लेकिन आप कभी-कभी महसूस करते हैं कि इस विचार को अन्यथा साबित करने के लिए केवल एक रिकॉर्ड बिंदु की आवश्यकता होती है। इसलिए गणित को ध्यान में रखकर दिल से संशयवादी बनें।
👉 अपने घटक को पूरी तरह से चलाएं:
पूरे अध्ययन के दौरान, सुनिश्चित करें कि आपकी स्थिति बिंदु पर लागू की गई है।
जब मशीन अध्ययन भाग करती है, तो आप प्रशिक्षण भाग जारी रखते हैं। सुनिश्चित करें कि आपके मॉडल अपनी स्थिति के नैतिक माप पर संक्षिप्त नहीं हैं।
👉 कभी-कभी कोड का पूरा पुनर्लेखन काम करता है:
पहल का ज्ञान प्राप्त करने वाला सॉफ्टवेयर और सिस्टम लगातार विकसित होता है। जैसे-जैसे आप मास्टरिंग प्रक्रिया के भीतर विकास करते हैं, आपको मिशन को खरोंच से फिर से बनाने की आवश्यकता हो सकती है। जब आप नई जानकारी या अधिक से अधिक ग्रीन कोड या अनुकूलक खोजते हैं तो कुछ क्षण हो सकते हैं।
👉 अपना टूलबॉक्स अनुकूलित करें:
मशीन को जानने के लिए उपकरण प्रचुर मात्रा में होने चाहिए और उनके आसपास बहस अंतहीन है। आप जो चाहते हैं वह है - जागरूकता। समझें कि कौन सा उपकरण आपको सबसे तेज़ परिणाम अधिकतम मज़बूती से प्राप्त करने की अनुमति देता है। और समस्या को डिवाइस को निर्धारित करने दें, किसी दूसरे तरीके से नहीं।
👉 विचारों को पंख लगाए:
विचारों का निर्माण करें और उन्हें अन्य लोगों के साथ प्रतिशतित करें जो उनसे लाभान्वित हो सकते हैं। जब कोई सकारात्मक नहीं है कि कौन सा विचार फिट हो सकता है, तो सबसे आसान तरीका है कि विचारों को सरकने दें और टिप्पणियों की तलाश करें।
👉 विपक्ष को अपने रास्ते पर ले जाएं:
आप आकाशगंगा के भीतर सबसे प्रसिद्ध व्यक्ति नहीं हैं। आप दूसरों की पूर्ति और उपलब्धियों को सरलता से कैसे लेते हैं, यह आपकी क्षमता की दिशा में आपके दृष्टिकोण को प्रदर्शित करता है।
👉 प्रत्येक उपक्रम के बाद लालसा बंद करे:
ऐसी परियोजनाओं को जानने के लिए उपकरण चुनें जो आपकी खोज को स्वस्थ रखें और किसी भी तरह से इसे जल्दबाजी में न करें। उन लोगों के लिए जाएं जो आपके मास्टरिंग कर्व को बढ़ाते हैं और रचनात्मक आग्रह को पूरा करते हैं।
👉 अपने पूर्वजों के कोडिंग में आभारी रहें:
कृतज्ञता उन तरीकों से भुगतान कर सकती है जिन्हें आप नहीं समझते हैं। यदि आप बेहतर ढंग से समझते हैं कि उन्होंने किस युद्ध को अंजाम दिया है, तो डिवाइस को इस चरण तक विस्तृत करने के लिए जानने के लिए, आप जो चाहते हैं उससे अधिक सीख सकते हैं। बस ध्यान रखें, आपके चित्र भी मशीन के भविष्य को जानने में योगदान देंगे।
एक स्व-सिखाया गैजेट स्टडी इंजीनियर होने के नाते जो आमतौर पर दिखाई देता है उससे अधिक लेता है। आमतौर पर, लोग समस्याओं पर विचार करते हैं, जिसमें उचित संसाधनों तक जाना, सही कार्यों की तलाश करना और हड़ताल करने की उचित संभावना की तलाश करना शामिल है। लेकिन स्व-सिखाए गए अनुभवहीन व्यक्तियों के सामने ऐसी चुनौतियाँ होती हैं जो रोज़मर्रा के मास्टरिंग चक्र के स्पेक्ट्रम से परे होती हैं। यहां हम शीर्ष 10 अवधारणाएं ज़िक्र कर रहे हैं जिन्हें इंजीनियर का ज्ञान प्राप्त करने वाले एक स्व-सिखाया उपकरण को देखने की ज़रूरत है।
👉 गणित + कोड + डेटा = गैजेट लर्निंग पाइपलाइन:
एक गैजेट मास्टरिंग इंजीनियर डेटा पाइपलाइनों के निर्माण पर काम करता है, एक ऐसा मिशन जो अच्छे डेटा, संसाधनपूर्ण गणित और प्रभावी कोड का फल है। जबकि आंकड़े आपको निर्माण खंड प्रदान करते हैं, गणित में सभी गियर छिपे हुए हैं, कोड आपको एक उपकरण कताई उपकरण बनाने मे सफलता मिलेगी।
👉 समीकरण में अतिरिक्त है:
केवल उपरोक्त तीन तत्वों के लिए जाँच करना और परिणाम को भूल जाना एक अज्ञात छुट्टी स्थान की ओर रास्ता तय करने जैसा है। इसलिए, एक सुपर संस्करण को विकसित करने के बारे में सोचने के बजाय, जिसमें काम करने की 10% संभावना है, यह एक मॉडल को लेआउट करने की सलाह दी जाती है जिसमें संचालन की संभावना 80% होती है।
👉 हंच - अदृश्य ड्राइविंग दबाव:
डेटा डिवाइन है और गणित स्वाभाविक है। लेकिन आप कभी-कभी महसूस करते हैं कि इस विचार को अन्यथा साबित करने के लिए केवल एक रिकॉर्ड बिंदु की आवश्यकता होती है। इसलिए गणित को ध्यान में रखकर दिल से संशयवादी बनें।
👉 अपने घटक को पूरी तरह से चलाएं:
पूरे अध्ययन के दौरान, सुनिश्चित करें कि आपकी स्थिति बिंदु पर लागू की गई है।
जब मशीन अध्ययन भाग करती है, तो आप प्रशिक्षण भाग जारी रखते हैं। सुनिश्चित करें कि आपके मॉडल अपनी स्थिति के नैतिक माप पर संक्षिप्त नहीं हैं।
👉 कभी-कभी कोड का पूरा पुनर्लेखन काम करता है:
पहल का ज्ञान प्राप्त करने वाला सॉफ्टवेयर और सिस्टम लगातार विकसित होता है। जैसे-जैसे आप मास्टरिंग प्रक्रिया के भीतर विकास करते हैं, आपको मिशन को खरोंच से फिर से बनाने की आवश्यकता हो सकती है। जब आप नई जानकारी या अधिक से अधिक ग्रीन कोड या अनुकूलक खोजते हैं तो कुछ क्षण हो सकते हैं।
👉 अपना टूलबॉक्स अनुकूलित करें:
मशीन को जानने के लिए उपकरण प्रचुर मात्रा में होने चाहिए और उनके आसपास बहस अंतहीन है। आप जो चाहते हैं वह है - जागरूकता। समझें कि कौन सा उपकरण आपको सबसे तेज़ परिणाम अधिकतम मज़बूती से प्राप्त करने की अनुमति देता है। और समस्या को डिवाइस को निर्धारित करने दें, किसी दूसरे तरीके से नहीं।
👉 विचारों को पंख लगाए:
विचारों का निर्माण करें और उन्हें अन्य लोगों के साथ प्रतिशतित करें जो उनसे लाभान्वित हो सकते हैं। जब कोई सकारात्मक नहीं है कि कौन सा विचार फिट हो सकता है, तो सबसे आसान तरीका है कि विचारों को सरकने दें और टिप्पणियों की तलाश करें।
👉 विपक्ष को अपने रास्ते पर ले जाएं:
आप आकाशगंगा के भीतर सबसे प्रसिद्ध व्यक्ति नहीं हैं। आप दूसरों की पूर्ति और उपलब्धियों को सरलता से कैसे लेते हैं, यह आपकी क्षमता की दिशा में आपके दृष्टिकोण को प्रदर्शित करता है।
👉 प्रत्येक उपक्रम के बाद लालसा बंद करे:
ऐसी परियोजनाओं को जानने के लिए उपकरण चुनें जो आपकी खोज को स्वस्थ रखें और किसी भी तरह से इसे जल्दबाजी में न करें। उन लोगों के लिए जाएं जो आपके मास्टरिंग कर्व को बढ़ाते हैं और रचनात्मक आग्रह को पूरा करते हैं।
👉 अपने पूर्वजों के कोडिंग में आभारी रहें:
कृतज्ञता उन तरीकों से भुगतान कर सकती है जिन्हें आप नहीं समझते हैं। यदि आप बेहतर ढंग से समझते हैं कि उन्होंने किस युद्ध को अंजाम दिया है, तो डिवाइस को इस चरण तक विस्तृत करने के लिए जानने के लिए, आप जो चाहते हैं उससे अधिक सीख सकते हैं। बस ध्यान रखें, आपके चित्र भी मशीन के भविष्य को जानने में योगदान देंगे।
टिप्पणियाँ
एक टिप्पणी भेजें