Я становлюсь инженером по машинному обучению, но чтобы стать частью организации, работающей над приложением для машинного обучения, я должен знать такие пакеты, как SQL, Django, Flask и т. Д. Учитывая, что я инженер-механик, мне трудно идти в ногу с достижениями в области машинного обучения, не говоря уже о других вещах.
Недавно я закончил первые несколько уроков в mooc fast.ai (настоятельно рекомендуется всем, кто начинает заниматься наукой о данных) и создал свой собственный классификатор изображений VMC vs CNC с помощью Google Colab (мне нужно написать отдельный блог о проблемах, пока я буду делать это дальше). ). Я получил точность 90% в первый раз без каких-либо собственных настроек. Я использовал это, чтобы подать заявку на работу, и меня выбрали для теста по программированию. Но не смог завершить, так как на той неделе у меня была небольшая операция, и я не знал бэкэнд django. Я попробую эту проблему и опубликую блог об этом. Что касается работы, то сейчас я сосредоточен на завершении нескольких собственных проектов и получении удовольствия.
Мои работы будут в основном сосредоточены на моем изучении ML как человека, не связанного с компьютерными науками, проблемах и том, что я сделал, чтобы их преодолеть. Эта серия будет основана на Fast.ai, других инструментах, которые мне понадобятся для создания лучших моделей машинного обучения и их выполнения.
Будь добрым. Будьте настойчивы. Иногда сердитесь ;)
