ClippyCV
landing.accessibility.skipToContent
landing.examplesPage.rolePage.resumeTextCardTitle

ರಾಮ್ ಕುಮಾರ್

ಎಂಎಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್

ram.kumar@gmail.com · +971 50 123 4567

দুবაი

ಯುಇ

linkedin.com/in/ramkumar · github.com/ramkumar

translate.sections.summary

ನಾನು ಪರಿಪಕ್ವ ಮಾದರಿ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಹಾಯಗಾರನು. ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಆಕೃತಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ನಾನು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇನೆ. ಪರಿಧಿಯನ್ನು ಹಾವಳಿದೆಯು ಹೈ-ಶೀಲ್ಡು ಯಂತ್ರ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಡೇಟಾ ಸ್ವಾಗತವನ್ನೊಳಗೊಂಡು, ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಫ್ರೇಮ್ಬರ್ಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾವು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ನನ್ನ ಗುರಿಯೇನುಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೂ ಅಸಮರ್ಪಕವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರ ತಿಳುವಳಿಕೆ ನೀಡಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ನಾನು ಈ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ?

ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಯತ್ನಿಸುವುದು ಉತ್ತಮವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಗುರ್ತಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವೈಖರಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆಗಬೇಕಾದ ಕಥಾನಕಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ರೂಪಿಸುವುದು.

  • ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆತುರ್ತುಗೊಳಿಸುವುದು.
  • ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಪ್ರಮೇಯತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಆಪ್ಟಿಮೈಸેશન ಮಾಡುವುದು.
  • ತಾಜಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಫ್ರೇಮ್ಬರ್ಗ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಿ, ಕಲಿಕೆಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು.
  • ಮಾದರಿ ಸರಳಿಕರಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮವಾಗಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತಾರ ಮಾಡುವುದು.

ಇದು ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೆಸರಾಗುತ್ತಿರುವ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಾಯನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹುದ್ದೆಯಾಗಿದೆ.

ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಹಲವಾರು ಕೀಲಿಕೈ ಚಾತುರ್ಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ, ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ನಾನು ತಿಳಿಸಿದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಇವು

ಯಂತ್ರ ಸಂಬಂಧಿತ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರ ಕೀಪುಳುಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹುಮುಖ್ಯ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪಟ್ಟಿಯು ನಿಮ್ಮ ಖಂಡಿತವಲ್ಲದೆ ಅರ್ಜಿ ಸಿದ್ಧಿಸುವಾಗವೂ ಗುರ್ತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

  • ಪೈತೆನ್, ಆರ್, ಸಿ++, ಟENSORFLOW, ಪೈಸರ್, ಲುಮೆನ್ಸ್, ಸ್ಕಿಲೇರ್ನ್
  • ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್, ಯಂತ್ರಮಾನವ, ಸರಳ ಮತ್ತು ಗಾಢ ಆಲ್ಗೋ ರಿದಾನ್ಸ್
  • ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ವೆಂಟಿಲೇಶನ್, ಅಂಕಿಅಂಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
  • ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ನಿರ್ವಹಣೆ, ತಂಡದ ಸಹಕಾರ, ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ

ಮಾರ್ಕೆಟ್ನ ಗ್ರಂಥಮಾಲೆಯ ಹಾಲು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಅಂಕಿಅಂಕೆಗಳು

ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವ್ಯಾಘ್ರತೆಯು ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದೆ. ಗತಿಯಿಂದಾಗಿ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆ ಹಂಚಿಕೆ ಮಳೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆಕ್ಟ್ಯೂವಲ್ ಇದ್ದಂತೆ, ನ್ನುಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಅಂಕಿಅಂಕೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ವಿಶ್ವಮಟ್ಟದ ದರ್ಜೆಯಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮವು 2025 ಕ್ಕೆ 45% CAGR ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯಲಿದೆ.

ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ 25% ವರ್ಷಕ್ಕೇರುತ್ತಿದೆ.

ಸರಾಸರಿ ಸಂಬಳವು 120,000 ಡಾಲರ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಿದ್ದು, ಪರಿಣತಿಯ ಮಟ್ಟಿಗೆ 250,000 ಡಾಲರ್‌ಗೆ ಹಾರುತ್ತದೆ.

ಭಾರತ ಅಥವಾ ಯುಎಇ ಇತ್ಯಾದಿ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ, ಆರಂಭಿಕ ಸೀರಿಯಲ್‌ಗಳು 15-20% ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆತೆ ಮಾಡುವುದರ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಇದೆ.

ನನಗೆ ತಿಳಿದಿದ್ದು, ಯಾವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವವರಿಂದ ಸಿದ್ಧತೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕಾದುದು

Do

  • ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವಿತು.
  • ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದ್ಧವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಸ್ವಚ್ಛತೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷೀಣತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು.
  • ಮಾಹಿತಿಯ ಹಾಳುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳು.

Don't

  • ಶುಕ್ಲಾನುಂಗಳೂರು ರೀಜನರಟರ್ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲಾವಣೆ.
  • ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸಣ್ಣ ಅಥವಾ ಬೃಹತ್ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸುವುದರಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
  • ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಫಿಲ್ಟರ್ ಹಾಕುವುದಿಲ್ಲದೆ, ವಿಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ವಾಹನದ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಎಡಮಾರು ಮಾಡಬೇಡಿ.

ನಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕಾಗದು, ಯಾವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಸರಳ ದೃಷ್ಠಿಕೋನದಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಅನುಭವ ಎರಡೂ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ.

"ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನಿಗದಿತ ನಿಲುವಿನಲ್ಲಿ ಸಾಂಕೇತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗಿ, ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಣೆಯ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಜಾಗೃತಿ ಹಾಗೂ ಜಾಣ್ಮೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ."

ನಿಮ್ಮ ರೆಸ್ಯೂಮೆ ಬರೆಯುವುದು ಹೇಗೆ, ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದುದೇನಾದರೂ?

ರೆಸ್ಯೂಮೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಾಪುಟು, ಕೀವರ್ಡ್ ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು. ನೆಪವಾಗಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನೆಗಳ ಬೆಳಕು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸ್ರವಣ ಗೊಳಿಸುವುದು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿದೆ.

  • ನಿಮ್ಮ ಕೀಲಿಪಟಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾದ ವೇಳೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿ, ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸಿ.
  • ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಮಾದರಿಯ ಸರಿಹೊಂದುತುದನ್ನು 20% ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ'.
  • ಬಳಕೆಯ ಕೀಲಿಅಂಗಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಯೋಗ್ಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನುದೃಢೀಕರಿಸಿ.
  • ಸಾಧಾರಣ ಕಾರ್ಯಗಳು ಹಾಗೂ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಲೇಖನ ಮಾಡಿ, ಇತರರನ್ನು ಮನಸ್ಸು ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡಿರಿ.

"ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಸಾಧನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಯ ಸಂಯೋಜನೆ ಮೂಲಕ, ಹಾಜರಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಗಲಾಡದಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು."

ನಿಮ್ಮ ಹುದ್ದೆಗೆ ಯೋಗ್ಯತೆ ತಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರಗಳು

ವಿಣಾಯ ಹುದ್ದೆಯ ಉದ್ದಿಷ್ಟಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗದ ವೃತ್ತಾಂತಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು, ನಿಮ್ಮ ರೆಸ್ಯೂಮೆ ಹಾಗೂ ಅರ್ಜಿಯ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನಮ್ಮ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಹುದ್ದೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಆಸಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹಾಕಿಕೊಳ್ಳಿ, ತದನಂತರ, ಉದ್ಯೋಗದ ಹುದ್ದೆಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಸಾಧಿಸುವುದು.

  • ಉದ್ಯೋಗದ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಅದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಜೊತೆ ಸೇರಿಸಿ, ಸಾಂಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪದಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿರಿ.
  • ಪತ್ರಿಕೆಯು ಹುದ್ದೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವಂತೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನೀವು ಬಲಪಡಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೂರಿಸಿರಿ.
  • ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿರಿ, ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ ದೂರವಾಣಿ ಮತ್ತು ಇ-ಮೇಲ್ ಮಾಹಿತಿ ಸರಿಯಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
  • ಕಳಪೆ ಮಾಹಿತಿಗಳಿಂದ ದೂರವಿರಿ; ಸ್ಪಷ್ಟ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ತತ್ವಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಿಡಿ.

ಇವು ಸಿದ್ಧತೆ ಮಾಡುವಂತೆ, ಅರ್ಜಿಯು ಬಹುಮಾನ ಭರಿತ ವರದಿಯಲ್ಲಿದ್ದು, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಹುದ್ದೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಾಗೂ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ.

ಗುರಿಯ FAQ | ಪ್ರಶ್ನೊತ್ತರಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಹುದ್ದೆಯ ಚರ್ಚೆಗೆ

ನಿಮ್ಮ ಈ ಹುದ್ದೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಇವುಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಹಾಗೂ ಉಪಯುಕ್ತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಉತ್ತರಗಳು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ಸರಿಯಾದ ಶೀಕ್ಷೆ ಯಾವುದು?

ಪೈಥನ್, ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಯುವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಗಾದರೂ ಮಾಡಬಹುದು?

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿದ್ಧತೆ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಟೂಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪಟು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ, ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯತೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಪನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತಾರ ಕಲಿಕೆ ಯಾವಾಗ ಮುಖ್ಯ?

ತಕ್ಷಣವೂ ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ ಎಂದರೆ, ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಆಲ್ಗೋ ರಿದಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಸಿದ್ಧತೆ. ನಂತರ, ನಿಖರ ಮಾದರಿಸಲು ಹೋಗಿ, ಅಪ್ರಮೇಯತೆಗಳನ್ನು ತುಂಬಿಸುವುದು.

ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಉದ್ಯೋಗ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಯಾವ ಪಾಠಗಳು?

ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದ ನ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯೋದು ಮತ್ತು ಅನುಸರಿಸುವುದು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊನ ದಕ್ಷತೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಆಪ್ಲಿಕೆಷನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಬಳಸಿ?

ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಫ್ರೇಮ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರೇರಿಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸಿ, ಡೇಟಾ ಪ್ರವಾಹ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಳವಡಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಎಂದರೆ ಏನು ಮತ್ತು ಅದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಏಕೆ ಬೇಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ?

ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತ ಅಂಕಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಲವತ್ತಾಗಿದೆ.