मशीन लर्निंग में एक कैरियर के लिए स्विच करना [बंद]


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मेरा दिन का काम सादे पुराने सॉफ्टवेयर विकास है। मैं अपना मास्टर्स इन सीएस (पार्ट टाइम, कोर्स बेस्ड) भी कर रहा हूं। मैंने एआई पर एक कोर्स किया और मशीन सीखने को काफी आकर्षक पाया लेकिन अधिकांश पाठ्यक्रमों की तरह इसने केवल एक मूल परिचय दिया।

मैं मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानने का इरादा रखता हूं और यदि संभव हो तो उस क्षेत्र में नौकरी प्राप्त करें। जब मैं इस क्षेत्र में नौकरी की पोस्टिंग को देखता हूं तो यह स्पष्ट होता है कि उनमें से अधिकांश के लिए मशीन लर्निंग (या काफी विशेषज्ञता वाले क्षेत्र में पूर्व अनुभव) की आवश्यकता होती है।

मैं अनुभव प्राप्त करने के लिए स्वयं सीखने पर सलाह की तलाश कर रहा हूं जो उद्योग में उपयोगी होगा। कम से कम, मेरे पैर को पाने के लिए पर्याप्त अनुभव। मैं स्पष्ट करूँगा जैसे कि पाठ्य पुस्तकें, पेपर आदि पढ़ना। शायद कोई भी खुला स्रोत प्रयास जो मैं भाग ले सकता हूं या कुछ और कर सकता हूं?

माफी अगर मैं यहाँ अस्पष्ट किया जा रहा हूँ, लेकिन मुझे उम्मीद है कि कम से कम आप में से कुछ हैं जिन्होंने एक समान स्विच किया है और सलाह दे सकते हैं।

धन्यवाद !


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शायद यह पूछने के लिए सबसे अच्छी जगह नहीं है - लेकिन वीका की जांच करें
SB01

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वाटसन से प्रेरित है?
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मेरे दिन के काम ने मुझे कुछ मशीन लर्निंग और उथला एनएलपी बना दिया। मैंने weka alot का उपयोग किया है आप दस्तावेज़ पढ़ सकते हैं, कोड पढ़ सकते हैं और योगदान कर सकते हैं। जो सीखने में आपकी मदद करेगा। आप Mahout को भी चेक कर सकते हैं।
जिंबाओ

वहाँ कुछ प्रतियोगिताओं में भाग लें।
माइकल ब्राउन

जवाबों:


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आप सही हैं, मशीन सीखना एक आकर्षक क्षेत्र है। मैं खुद मशीन सीखने में एक मजबूत फोकस के साथ विश्वविद्यालय को खत्म करने वाला हूं और जल्द ही सामान्य क्षेत्र में नौकरी की तलाश करूंगा। मैंने यह भी नहीं सोचा है कि इसके बारे में कैसे जाना जाए।

लेकिन सामान्य मशीन लर्निंग काफी विस्तृत क्षेत्र है। मैं और अधिक विशिष्ट प्राप्त करने का सुझाव दूंगा। किस क्षेत्र में मशीन लर्निंग शामिल है जिसमें आप सबसे अधिक रुचि रखते हैं? यहाँ चुनने के लिए बहुत सारे हैं:

  • भाषण मान्यता / प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
  • छवि / वीडियो प्रसंस्करण / कंप्यूटर दृष्टि
  • चिकित्सा प्रणाली
  • धोखाधड़ी का पता लगाना
  • खोज यन्त्र
  • मानव-कंप्यूटर इंटरफेस
  • ...

इन सभी क्षेत्रों (में) में मशीन सीखने की तकनीक शामिल हो सकती है।

मेरे अनुभव में, अधिकांश सामान्य मशीन लर्निंग कोर्स केवल दो कारणों से कई तकनीकों की मूल बातें पेश करेंगे:

  1. जैसा कि मैंने कहा: हर जगह वास्तव में गहरी जाने के लिए मैदान बहुत चौड़ा है
  2. अधिकांश तकनीकें केवल तभी समझ में आती हैं जब उन्हें वास्तविक अनुप्रयोगों के साथ जोड़ा जाता है

मैंने कभी भी SVM को तब तक ग्रो नहीं किया, जब तक मुझे उन्हें अपने शोध में उपयोग नहीं करना पड़ा। मैं वास्तव में एचएमएम पर उपयोग किए गए विभिन्न एल्गोरिदम को कभी नहीं समझ पाया जब तक कि मैंने भाषण प्रसंस्करण में कुछ काम नहीं किया।

और जब मुझे नौकरी की तलाश होती है, तो मुझे लगता है कि यह समान है: मशीन सीखने के सामान्य क्षेत्र के बजाय कंपनियां जिस विशिष्ट क्षेत्र में काम कर रही हैं, उसमें अनुभव / ज्ञान वाले लोगों की तलाश करने की अधिक संभावना है। मशीन लर्निंग जॉब्स में शोध / पीएचडी / पोस्टडॉक पदों की संभावना अधिक है।


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मशीन सीखने के व्यावहारिक अनुप्रयोग के रूप में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

मैं पूर्णकालिक काम कर रहा हूं और एक कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान (उर्फ एनएलपी, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) मास्टर डिग्री प्रोग्राम में अंशकालिक अध्ययन कर रहा हूं। इस क्षेत्र में मशीन सीखने का एक टन है, जैसे कि भाषण मान्यता, दस्तावेज़ वर्गीकरण, आदि। कुंजी गणित, सांख्यिकी और तार्किक संकेतन पर एक ठोस आधार है। स्नातक करने से पहले इन क्षेत्रों में कक्षाएं लें (या अपने ज्ञान को मजबूत करें), क्योंकि इन विषयों को स्वयं सीखना कठिन हो सकता है।

पुस्तकें

इसके अलावा, ध्यान दें कि कई अन्य सीएस फ़ील्ड के विपरीत, मशीन लर्निंग फ़ील्ड चिकित्सकों और सिद्धांतकारों के बीच मजबूती से विभाजित है। चिकित्सक मशीन लर्निंग को उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं, जबकि सिद्धांतकार मशीन सीखने के तरीकों को साबित करना और सुधारना चाहते हैं। परिणामस्वरूप समस्या यह है कि मशीन लर्निंग पर किताबें आमतौर पर सिद्धांतकारों के दृष्टिकोण से लिखी जाती हैं, जैसे हस्ती की पुस्तक। सेगरान द्वारा एकमात्र चिकित्सक की पुस्तक "प्रोग्रामिंग कलेक्टिव इंटेलिजेंस" है, जो बुनियादी अवधारणाओं को कवर करती है। मुझे अभी भी SVM, PCCM इत्यादि पर एक अच्छे चिकित्सक की पुस्तक नहीं मिली है।


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मशीन लर्निंग में एक बड़ी मात्रा में संभावनाएं और आँकड़े हैं इसलिए इन विषयों में कुछ उन्नत पाठ्यक्रम शुरू करना एक बहुत अच्छी जगह होगी।

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