કૃત્રિમ બુદ્ધિ વિશાળ અને થોડી રહસ્યમય લાગે છે. સારા સમાચાર: વાસ્તવિક પ્રગતિ કરવા માટે તમારે ગુપ્ત ગણિત શક્તિઓ અથવા GPU થી ભરેલી લેબની જરૂર નથી. જો તમે AI નો અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો તે , તો આ માર્ગદર્શિકા તમને શૂન્યથી પોર્ટફોલિયો-તૈયાર પ્રોજેક્ટ્સ બનાવવાનો સ્પષ્ટ માર્ગ આપે છે. અને હા, અમે સંસાધનો, અભ્યાસ યુક્તિઓ અને થોડા મહેનતથી કમાયેલા શોર્ટકટ્સમાં છંટકાવ કરીશું. ચાલો જઈએ.
🔗 AI કેવી રીતે શીખે છે
મશીનોને શીખવતા અલ્ગોરિધમ્સ, ડેટા અને પ્રતિસાદનો ઝાંખી.
🔗 કોઈપણ બાબતમાં ઝડપથી નિપુણતા મેળવવા માટે ટોચના શીખવાના AI સાધનો
અભ્યાસ, પ્રેક્ટિસ અને કૌશલ્ય નિપુણતાને વેગ આપવા માટે ક્યુરેટેડ એપ્લિકેશનો.
🔗 ભાષા શીખવા માટે શ્રેષ્ઠ AI સાધનો
એપ્લિકેશનો જે શબ્દભંડોળ, વ્યાકરણ, બોલવાની અને સમજણ પ્રેક્ટિસને વ્યક્તિગત કરે છે.
🔗 ઉચ્ચ શિક્ષણ, શિક્ષણ અને વહીવટ માટે ટોચના AI સાધનો
શિક્ષણ, મૂલ્યાંકન, વિશ્લેષણ અને કેમ્પસ કામગીરી કાર્યક્ષમતાને ટેકો આપતા પ્લેટફોર્મ.
AI નો અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો ✅
એક સારી અભ્યાસ યોજના એક મજબૂત ટૂલબોક્સ જેવી છે, રેન્ડમ કચરાના ડ્રોઅર જેવી નહીં. તે હોવી જોઈએ:
-
ક્રમ કૌશલ્ય જેથી દરેક નવો બ્લોક છેલ્લા પર સરસ રીતે બેસે.
-
પહેલા વ્યવહારને પ્રાથમિકતા આપો પણ ક્યારેય નહીં .
-
વાસ્તવિક પ્રોજેક્ટ્સ પર આધાર રાખો જે તમે વાસ્તવિક માણસોને બતાવી શકો છો.
-
એવા અધિકૃત સ્ત્રોતોનો ઉપયોગ કરો જે તમને ખરાબ આદતો શીખવશે નહીં.
-
તમારા જીવનને નાના, પુનરાવર્તિત દિનચર્યાઓથી સુમેળ સાધો.
-
ફીડબેક લૂપ્સ, બેન્ચમાર્ક અને કોડ સમીક્ષાઓ સાથે તમને પ્રમાણિક રાખો
જો તમારી યોજના તમને આ બધું ન આપે, તો તે ફક્ત ભાવનાઓ છે. મજબૂત એન્કર જે સતત પહોંચાડે છે: ફંડામેન્ટલ્સ અને વિઝન માટે સ્ટેનફોર્ડનું CS229/CS231n, MITનું લીનિયર બીજગણિત અને ઇન્ટ્રો ટુ ડીપ લર્નિંગ, હેન્ડ્સ-ઓન સ્પીડ માટે fast.ai, આધુનિક NLP/ટ્રાન્સફોર્મર્સ માટે હગિંગ ફેસનો LLM કોર્સ, અને વ્યવહારુ API પેટર્ન માટે OpenAI કુકબુક [1-5].
ટૂંકો જવાબ: રોડમેપનો અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો
-
પાયથોન + નોટબુક્સ શીખો એટલું જોખમી બની શકે છે.
-
આવશ્યક ગણિતને બ્રશ કરો : રેખીય બીજગણિત, સંભાવના, ઑપ્ટિમાઇઝેશન બેઝિક્સ.
-
નાના ML પ્રોજેક્ટ્સ એન્ડ-ટુ-એન્ડ કરો: ડેટા, મોડેલ, મેટ્રિક્સ, ઇટરેશન.
-
ઊંડા શિક્ષણ સાથે સ્તર ઉપર જાઓ : CNN, ટ્રાન્સફોર્મર્સ, તાલીમ ગતિશીલતા.
-
એક લેન પસંદ કરો : દ્રષ્ટિ, NLP, ભલામણકર્તા સિસ્ટમ્સ, એજન્ટો, સમય શ્રેણી.
-
સ્વચ્છ રિપોઝીટરી, README અને ડેમો સાથે પોર્ટફોલિયો પ્રોજેક્ટ્સ મોકલો
-
આળસુ-સ્માર્ટ રીતે પેપર વાંચો અને નાના પરિણામોની નકલ કરો.
-
શીખવાની પ્રક્રિયા ચાલુ રાખો : મૂલ્યાંકન કરો, રિફેક્ટર કરો, દસ્તાવેજ કરો, શેર કરો.
ગણિત માટે, MIT નું રેખીય બીજગણિત એક મજબૂત એન્કર છે, અને જ્યારે તમે બેકપ્રોપ, રેગ્યુલરાઇઝેશન અથવા ઑપ્ટિમાઇઝેશન ઘોંઘાટ [2, 5] પર અટવાઇ જાઓ છો ત્યારે ગુડફેલો-બેનજીયો-કોરવિલે ટેક્સ્ટ એક વિશ્વસનીય સંદર્ભ છે.
ખૂબ ઊંડાણમાં જતા પહેલા કૌશલ્ય ચેકલિસ્ટ 🧰
-
પાયથોન : ફંક્શન્સ, ક્લાસ, લિસ્ટ/ડિક્ટ કોમ્પ્સ, વર્ચ્યુઅલએનવીએસ, બેઝિક ટેસ્ટ.
-
ડેટા હેન્ડલિંગ : પાંડા, નમપી, પ્લોટિંગ, સિમ્પલ EDA.
-
તમે ખરેખર જે ગણિતનો ઉપયોગ કરશો : વેક્ટર, મેટ્રિસિસ, ઇજેન-ઇન્ટ્યુશન, ગ્રેડિયન્ટ્સ, સંભાવના વિતરણ, ક્રોસ-એન્ટ્રોપી, નિયમિતકરણ.
-
ટૂલિંગ : ગિટ, ગિટહબ ઇશ્યૂ, જ્યુપીટર, જીપીયુ નોટબુક્સ, તમારા રન લોગિંગ.
-
માનસિકતા : બે વાર માપો, એક વાર મોકલો; કદરૂપા ડ્રાફ્ટ્સ સ્વીકારો; પહેલા તમારો ડેટા ઠીક કરો.
ઝડપી જીત: fast.ai નો ટોપ-ડાઉન અભિગમ તમને ઉપયોગી મોડેલોને વહેલા તાલીમ આપે છે, જ્યારે કેગલના બાઈટ-સાઈઝ પાઠ પાંડા અને બેઝલાઈન માટે સ્નાયુ યાદશક્તિ બનાવે છે [3].
સરખામણી કોષ્ટક: લોકપ્રિય AI શીખવાના માર્ગોનો અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો 📊
નાની-નાની ખામીઓ શામેલ છે - કારણ કે વાસ્તવિક ટેબલ ભાગ્યે જ સંપૂર્ણ રીતે વ્યવસ્થિત હોય છે.
| સાધન / અભ્યાસક્રમ | માટે શ્રેષ્ઠ | કિંમત | તે કેમ કામ કરે છે / નોંધો |
|---|---|---|---|
| સ્ટેનફોર્ડ CS229 / CS231n | નક્કર સિદ્ધાંત + દ્રષ્ટિની ઊંડાઈ | મફત | ક્લીન ML ફાઉન્ડેશન્સ + CNN તાલીમ વિગતો; પછીથી પ્રોજેક્ટ્સ સાથે જોડી બનાવો [1]. |
| MIT પરિચય DL + 18.06 | ખ્યાલ-થી-પ્રેક્ટિસ સેતુ | મફત | સંક્ષિપ્ત DL વ્યાખ્યાનો + સખત રેખીય બીજગણિત જે એમ્બેડિંગ્સ વગેરેને નકશા આપે છે [2]. |
| fast.ai પ્રેક્ટિકલ DL | હેકર્સ જે કરી ને શીખે છે | મફત | પ્રોજેક્ટ્સ - પ્રથમ, જરૂર પડે ત્યાં સુધી ન્યૂનતમ ગણિત; ખૂબ જ પ્રેરક પ્રતિસાદ લૂપ્સ [3]. |
| હગિંગ ફેસ એલએલએમ કોર્સ | ટ્રાન્સફોર્મર્સ + આધુનિક NLP સ્ટેક | મફત | ટોકનાઇઝર્સ, ડેટાસેટ્સ, હબ; વ્યવહારુ ફાઇન-ટ્યુનિંગ/અનુમાન વર્કફ્લો શીખવે છે [4]. |
| ઓપનએઆઈ કુકબુક | ફાઉન્ડેશન મોડેલનો ઉપયોગ કરતા બિલ્ડરો | મફત | ઉત્પાદન-જેવા કાર્યો અને રેલિંગ માટે ચાલી શકે તેવી વાનગીઓ અને પેટર્ન [5]. |
ડીપ ડાઇવ ૧: પહેલો મહિનો - પરફેક્શનથી વધુ પ્રોજેક્ટ્સ 🧪
બે નાના પ્રોજેક્ટ્સથી શરૂઆત કરો. ખરેખર નાના:
-
ટેબ્યુલર બેઝલાઇન : પબ્લિક ડેટાસેટ લોડ કરો, ટ્રેન/ટેસ્ટને સ્પ્લિટ કરો, લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન અથવા નાના વૃક્ષને ફિટ કરો, મેટ્રિક્સને ટ્રેક કરો, શું નિષ્ફળ ગયું તે લખો.
-
ટેક્સ્ટ અથવા છબી રમકડું : ડેટાના ટુકડા પર નાના પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડેલને ફાઇન-ટ્યુન કરો. દસ્તાવેજ પ્રીપ્રોસેસિંગ, તાલીમ સમય અને ટ્રેડઓફ.
આ રીતે શરૂઆત કેમ કરવી? શરૂઆતની જીત ગતિ બનાવે છે. તમે વર્કફ્લો ગ્લુ શીખી શકશો - ડેટા ક્લિનિંગ, ફીચર પસંદગીઓ, મૂલ્યાંકન અને પુનરાવર્તન. fast.ai ના ટોપ-ડાઉન પાઠ અને Kaggle ની સ્ટ્રક્ચર્ડ નોટબુક્સ આ "પહેલા મોકલો, આગળ વધુ ઊંડાણપૂર્વક સમજો" કેડન્સને બરાબર મજબૂત બનાવે છે [3].
મિની-કેસ (કામ કર્યા પછી 2 અઠવાડિયા): એક જુનિયર વિશ્લેષકે અઠવાડિયા 1 માં ચર્ન બેઝલાઇન (લોજિસ્ટિક રીગ્રેશન) બનાવી, પછી અઠવાડિયા 2 માં નિયમિતકરણ અને વધુ સારી સુવિધાઓમાં અદલાબદલી કરી. ફીચર કાપણીના એક બપોરે મોડેલ AUC +7 પોઈન્ટ - કોઈ ફેન્સી આર્કિટેક્ચરની જરૂર નથી.
ડીપ ડાઇવ 2: આંસુ વિના ગણિત - બસ-પૂરતું સિદ્ધાંત 📐
મજબૂત સિસ્ટમો બનાવવા માટે તમારે દરેક પ્રમેયની જરૂર નથી. તમારે નિર્ણયોને માહિતી આપતી બાબતોની જરૂર છે:
-
એમ્બેડિંગ, ધ્યાન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન ભૂમિતિ માટે રેખીય બીજગણિત
-
અનિશ્ચિતતા, ક્રોસ-એન્ટ્રોપી, કેલિબ્રેશન અને પ્રાયોર્સ માટેની સંભાવના
-
શીખવાના દર, નિયમિતકરણ અને વસ્તુઓ શા માટે વિસ્ફોટ થાય છે તેના માટે ઑપ્ટિમાઇઝેશન
ડીપ લર્નિંગ જુઓ , નવલકથા તરીકે નહીં [૨, ૫].
સૂક્ષ્મ આદત: દિવસમાં વધુમાં વધુ 20 મિનિટ ગણિત, પછી કોડ પર પાછા ફરો. વ્યવહારમાં સમસ્યાનો ઉકેલ લાવ્યા પછી સિદ્ધાંત વધુ સારી રીતે ટકી રહે છે.
ડીપ ડાઇવ 3: આધુનિક NLP અને LLM - ધ ટ્રાન્સફોર્મર ટર્ન 💬
આજે મોટાભાગની ટેક્સ્ટ સિસ્ટમ્સ ટ્રાન્સફોર્મર્સ પર આધાર રાખે છે. કાર્યક્ષમ રીતે વ્યવહારુ ઉપયોગ માટે:
-
હગિંગ ફેસ પર કામ કરો : ટોકનાઇઝેશન, ડેટાસેટ્સ, હબ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, ઇન્ફરન્સ.
-
એક વ્યવહારુ ડેમો મોકલો: તમારી નોંધો પર પુનઃપ્રાપ્તિ-વધારેલ QA, નાના મોડેલ સાથે સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ, અથવા હળવા વજનના સારાંશકાર.
-
શું મહત્વનું છે તે ટ્રૅક કરો: વિલંબતા, કિંમત, ચોકસાઈ અને વપરાશકર્તાની જરૂરિયાતો સાથે સંરેખણ.
HF કોર્સ વ્યવહારિક અને ઇકોસિસ્ટમ-જાગૃત છે, જે ટૂલ પસંદગીઓ પર યાક-શેવિંગ બચાવે છે [4]. કોંક્રિટ API પેટર્ન અને ગાર્ડરેલ્સ (પ્રોમ્પ્ટિંગ, મૂલ્યાંકન સ્કેફોલ્ડ્સ) માટે, OpenAI કુકબુક ચાલી શકે તેવા ઉદાહરણોથી ભરેલી છે [5].
ડીપ ડાઇવ 4: પિક્સેલ્સમાં ડૂબ્યા વિના દ્રષ્ટિની મૂળભૂત બાબતો 👁️
તમે દ્રષ્ટિ માટે ઉત્સુક છો? CS231n લેક્ચર્સને નાના પ્રોજેક્ટ સાથે જોડો: કસ્ટમ ડેટાસેટનું વર્ગીકરણ કરો અથવા વિશિષ્ટ શ્રેણી પર પ્રી-ટ્યુન મોડેલ બનાવો. વિદેશી આર્કિટેક્ચરનો શિકાર કરતા પહેલા ડેટા ગુણવત્તા, વૃદ્ધિ અને મૂલ્યાંકન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો. રૂપાંતર, અવશેષો અને તાલીમ હ્યુરિસ્ટિક્સ ખરેખર કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે માટે CS231n એક વિશ્વસનીય ઉત્તર તારો છે [1].
આંખ આડા કાન કર્યા વિના સંશોધન વાંચન 📄
એક લૂપ જે કામ કરે છે:
-
સારાંશ અને આંકડા વાંચો .
-
ફક્ત ટુકડાઓના નામ આપવા માટે પદ્ધતિના સમીકરણોને સ્કિમ કરો.
-
પ્રયોગો અને મર્યાદાઓ પર જાઓ .
-
રમકડાના ડેટાસેટ પર સૂક્ષ્મ-પરિણામનું પુનઃઉત્પાદન કરો.
-
તમારી પાસે હજુ પણ એક પ્રશ્ન હોય તેવો બે ફકરોનો સારાંશ લખો.
અમલીકરણો અથવા બેઝલાઇન શોધવા માટે, રેન્ડમ બ્લોગ્સ [1–5] સુધી પહોંચતા પહેલા ઉપરોક્ત સ્ત્રોતો સાથે જોડાયેલા કોર્સ રેપો અને સત્તાવાર પુસ્તકાલયો તપાસો.
નાનકડી કબૂલાત: ક્યારેક હું પહેલા નિષ્કર્ષ વાંચું છું. રૂઢિચુસ્ત નથી, પણ તે નક્કી કરવામાં મદદ કરે છે કે ચકરાવો યોગ્ય છે કે નહીં.
તમારા વ્યક્તિગત AI સ્ટેકનું નિર્માણ 🧱
-
ડેટા વર્કફ્લો : ઝઘડા માટે પાંડા, બેઝલાઇન માટે સાયકિટ-લર્ન.
-
ટ્રેકિંગ : એક સરળ સ્પ્રેડશીટ અથવા હળવા પ્રયોગ ટ્રેકર બરાબર છે.
-
સેવા આપવી : શરૂ કરવા માટે એક નાનું FastAPI એપ્લિકેશન અથવા નોટબુક ડેમો પૂરતું છે.
-
મૂલ્યાંકન : સ્પષ્ટ માપદંડ, ઘટાડો, સેનીટી ચેક; ચેરી-વિભાજન ટાળો.
fast.ai અને Kaggle ને મૂળભૂત બાબતો પર ગતિ વધારવા અને પ્રતિસાદ સાથે ઝડપથી પુનરાવર્તન કરવા માટે દબાણ કરવા બદલ ઓછું મૂલ્યાંકન આપવામાં આવે છે [3].
પોર્ટફોલિયો પ્રોજેક્ટ્સ જે ભરતીકારોને આકર્ષિત કરે છે 👍
ત્રણ પ્રોજેક્ટ્સ માટે લક્ષ્ય રાખો જે દરેક અલગ શક્તિ દર્શાવે છે:
-
ક્લાસિકલ ML બેઝલાઇન : મજબૂત EDA, સુવિધાઓ અને ભૂલ વિશ્લેષણ.
-
ડીપ લર્નિંગ એપ્લિકેશન : છબી અથવા ટેક્સ્ટ, ન્યૂનતમ વેબ ડેમો સાથે.
-
LLM-સંચાલિત સાધન : પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત ચેટબોટ અથવા મૂલ્યાંકનકર્તા, પ્રોમ્પ્ટ અને ડેટા સ્વચ્છતા સ્પષ્ટ રીતે દસ્તાવેજીકૃત સાથે.
સ્પષ્ટ સમસ્યા નિવેદન, સેટઅપ પગલાં, ડેટા કાર્ડ્સ, મૂલ્યાંકન કોષ્ટકો અને ટૂંકા સ્ક્રીનકાસ્ટ સાથે README નો ઉપયોગ કરો. જો તમે તમારા મોડેલની તુલના એક સરળ બેઝલાઇન સાથે કરી શકો, તો વધુ સારું. જ્યારે તમારા પ્રોજેક્ટમાં જનરેટિવ મોડેલ્સ અથવા ટૂલનો ઉપયોગ શામેલ હોય ત્યારે કુકબુક પેટર્ન મદદ કરે છે [5].
બર્નઆઉટ અટકાવતી અભ્યાસની આદતો ⏱️
-
પોમોડોરો જોડીઓ : 25 મિનિટ કોડિંગ, 5 મિનિટ શું બદલાયું તેનું દસ્તાવેજીકરણ.
-
કોડ જર્નલ : નિષ્ફળ પ્રયોગો પછી નાના પોસ્ટમોર્ટમ લખો.
-
ઇરાદાપૂર્વકનો અભ્યાસ : કુશળતાને અલગ કરો (દા.ત., અઠવાડિયામાં ત્રણ અલગ અલગ ડેટા લોડર).
-
સમુદાય પ્રતિસાદ : સાપ્તાહિક અપડેટ્સ શેર કરો, કોડ સમીક્ષાઓ માટે પૂછો, એક ટીપ માટે એક ટીપ બદલો.
-
પુનઃપ્રાપ્તિ : હા, આરામ એક કૌશલ્ય છે; ઊંઘ પછી તમારું ભવિષ્ય સ્વ વધુ સારી રીતે કોડ લખે છે.
પ્રેરણા ઓછી થાય છે. નાની જીત અને દૃશ્યમાન પ્રગતિ એ ગુંદર છે.
ડોજ કરવા માટેના સામાન્ય મુશ્કેલીઓ 🧯
-
ગણિતમાં વિલંબ : ડેટાસેટને સ્પર્શ કરતા પહેલા પુરાવાઓનું બિંગિંગ.
-
અનંત ટ્યુટોરિયલ્સ : 20 વિડિઓઝ જુઓ, કંઈ બનાવશો નહીં.
-
શાઇની-મોડેલ સિન્ડ્રોમ : ડેટા અથવા નુકસાનને સુધારવાને બદલે આર્કિટેક્ચર્સની અદલાબદલી.
-
કોઈ મૂલ્યાંકન યોજના નથી : જો તમે કહી શકતા નથી કે તમે સફળતાને કેવી રીતે માપશો, તો તમે નહીં કરી શકો.
-
કોપી-પેસ્ટ લેબ્સ : ટાઈપ કરતા રહો, આવતા અઠવાડિયે બધું ભૂલી જાઓ.
-
ઓવર-પોલિશ્ડ રિપોઝ : પરફેક્ટ README, કોઈ પ્રયોગો નહીં. અરેરે.
જ્યારે તમને પુનઃકેલિબ્રેટ કરવા માટે સંરચિત, પ્રતિષ્ઠિત સામગ્રીની જરૂર હોય, ત્યારે CS229/CS231n અને MIT ની ઓફરો એક મજબૂત રીસેટ બટન [1-2] છે.
રેફરન્સ શેલ્ફ જેની તમે ફરી મુલાકાત લેશો 📚
-
ગુડફેલો, બેન્જિયો, કુરવિલે - ડીપ લર્નિંગ : બેકપ્રોપ, રેગ્યુલરાઇઝેશન, ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને આર્કિટેક્ચર માટે પ્રમાણભૂત સંદર્ભ [5].
-
MIT ૧૮.૦૬ : પ્રેક્ટિશનરો માટે મેટ્રિસિસ અને વેક્ટર સ્પેસનો સૌથી સ્વચ્છ પરિચય [૨].
-
CS229/CS231n નોંધો : વ્યવહારુ ML સિદ્ધાંત + દ્રષ્ટિ તાલીમ વિગતો જે સમજાવે છે કે ડિફોલ્ટ શા માટે કાર્ય કરે છે [1].
-
હગિંગ ફેસ LLM કોર્સ : ટોકનાઇઝર્સ, ડેટાસેટ્સ, ટ્રાન્સફોર્મર ફાઇન-ટ્યુનિંગ, હબ વર્કફ્લો [4].
-
fast.ai + Kaggle : રેપિડ પ્રેક્ટિસ લૂપ્સ જે શિપિંગને સ્ટોલ કરતાં વધુ વળતર આપે છે [3].
શરૂઆત કરવા માટે 6 અઠવાડિયાનો સૌમ્ય પ્લાન 🗓️
નિયમપુસ્તક નહીં - વધુ લવચીક રેસીપી જેવું.
અઠવાડિયું ૧
પાયથોન ટ્યુન-અપ, પાંડા પ્રેક્ટિસ, વિઝ્યુલાઇઝેશન. મિની-પ્રોજેક્ટ: કંઈક નજીવી વાતની આગાહી કરો; ૧ પાનાનો રિપોર્ટ લખો.
અઠવાડિયું 2
રેખીય બીજગણિત રિફ્રેશ, વેક્ટરાઇઝેશન ડ્રીલ્સ. તમારા મિની-પ્રોજેક્ટને વધુ સારી સુવિધાઓ અને મજબૂત બેઝલાઇન સાથે ફરીથી કાર્ય કરો [2].
અઠવાડિયું 3
વ્યવહારુ મોડ્યુલો (ટૂંકા, કેન્દ્રિત). ક્રોસ-વેલિડેશન, કન્ફ્યુઝન મેટ્રિસિસ, કેલિબ્રેશન પ્લોટ ઉમેરો.
અઠવાડિયું 4
fast.ai પાઠ 1-2; એક નાની છબી અથવા ટેક્સ્ટ ક્લાસિફાયર [3] મોકલો. તમારા ડેટા પાઇપલાઇનને એવી રીતે દસ્તાવેજીકૃત કરો કે જાણે કોઈ સાથી તેને પછીથી વાંચશે.
અઠવાડિયું 5
હગિંગ ફેસ LLM કોર્સ ઝડપી પાસ; નાના ભંડોળ પર એક નાનો RAG ડેમો લાગુ કરો. લેટન્સી/ગુણવત્તા/ખર્ચ માપો, પછી એકને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો [4].
અઠવાડિયું 6
તમારા મોડેલોની સરળ બેઝલાઇન સાથે સરખામણી કરતો એક-પેજર લખો. પોલિશ રેપો, એક ટૂંકો ડેમો વિડિઓ રેકોર્ડ કરો, પ્રતિસાદ માટે શેર કરો. કુકબુક પેટર્ન અહીં મદદ કરે છે [5].
અંતિમ ટિપ્પણી - ખૂબ લાંબી, વાંચી નથી 🎯
AI નો સારી રીતે અભ્યાસ કેવી રીતે કરવો તે વિચિત્ર રીતે સરળ છે: નાના પ્રોજેક્ટ્સ મોકલો, પૂરતા પ્રમાણમાં ગણિત શીખો, અને વિશ્વસનીય અભ્યાસક્રમો અને રસોઈ પુસ્તકો પર આધાર રાખો જેથી તમે ચોરસ ખૂણાવાળા વ્હીલ્સ ફરીથી ન શોધો. એક લેન પસંદ કરો, પ્રમાણિક મૂલ્યાંકન સાથે પોર્ટફોલિયો બનાવો, અને પ્રેક્ટિસ-થિયરી-પ્રેક્ટિસ લૂપ કરતા રહો. તેને થોડા તીક્ષ્ણ છરીઓ અને ગરમ તવાથી રસોઈ શીખવા જેવું વિચારો - દરેક ગેજેટ નહીં, ફક્ત એવા ગેજેટ્સથી જે ટેબલ પર રાત્રિભોજન મેળવે છે. તમારી પાસે આ છે. 🌟
સંદર્ભ
[1] સ્ટેનફોર્ડ CS229 / CS231n - મશીન લર્નિંગ; કમ્પ્યુટર વિઝન માટે ડીપ લર્નિંગ.
[2] MIT - રેખીય બીજગણિત (18.06) અને ઊંડા શિક્ષણનો પરિચય (6.S191).
[3] વ્યવહારુ પ્રેક્ટિસ - fast.ai અને Kaggle Learn.
[4] ટ્રાન્સફોર્મર્સ અને મોર્ડન NLP - હગિંગ ફેસ LLM કોર્સ.
[5] ડીપ લર્નિંગ રેફરન્સ + API પેટર્ન - ગુડફેલો વગેરે; ઓપનએઆઈ કુકબુક.