7 Dự Án Danh Mục Đầu Tư Học Máy Để Thúc Đẩy Sơ Yếu Lý Lịch

Liu

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich

Có nhu cầu cao đối với các công việc kỹ sư máy học, nhưng quá trình tuyển dụng rất khó khăn. Các công ty muốn thuê các chuyên gia có kinh nghiệm xử lý các vấn đề học máy khác nhau.

Đối với một người mới hoặc mới tốt nghiệp, chỉ có một số cách để thể hiện các kỹ năng và kinh nghiệm. Họ có thể được thực tập, làm việc trong các dự án nguồn mở, tình nguyện trong các dự án NGO hoặc làm việc trong các dự án danh mục đầu tư.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào các dự án danh mục đầu tư học máy sẽ thúc đẩy sơ yếu lý lịch của bạn và giúp bạn trong quá trình tuyển dụng. Làm việc một mình trong dự án cũng giúp bạn giải quyết vấn đề tốt hơn.

Suy thoái mRNA bằng mô hình Deep Learning

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich1

Dự án suy thoái mRNA là một vấn đề hồi quy phức tạp. Thách thức trong dự án này là dự đoán tỷ lệ phân hủy có thể giúp các nhà khoa học thiết kế vắc-xin ổn định hơn trong tương lai.

Dự án đã được 2 năm nhưng bạn sẽ học được rất nhiều về cách giải quyết các vấn đề hồi quy bằng cách sử dụng thao tác dữ liệu 3D phức tạp và các mô hình GRU học sâu. Hơn nữa, chúng tôi sẽ dự đoán 5 mục tiêu: Khả năng phản ứng, deg_Mg_pH10, deg_Mg_50C, deg_pH10, deg_50C.

Chú thích hình ảnh tự động

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich2

Chú thích hình ảnh tự động là dự án bắt buộc phải có trong sơ yếu lý lịch của bạn. Bạn sẽ tìm hiểu về thị giác máy tính, các mô hình được đào tạo trước của CNN và LSTM để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Cuối cùng, bạn sẽ xây dựng ứng dụng trên Streamlit hoặc Gradio để giới thiệu kết quả của mình. Trình tạo chú thích hình ảnh sẽ tạo ra một văn bản đơn giản mô tả hình ảnh.

Bạn có thể tìm thấy nhiều dự án tương tự trực tuyến và thậm chí tạo kiến trúc học sâu của mình để dự đoán phụ đề bằng các ngôn ngữ khác nhau.

Mục đích chính của dự án danh mục đầu tư là giải quyết một vấn đề duy nhất. Nó có thể là cùng một kiến trúc mô hình nhưng một bộ dữ liệu khác. Làm việc với nhiều loại dữ liệu khác nhau sẽ cải thiện cơ hội được tuyển dụng của bạn.

Dự báo giá cổ phiếu bằng Deep Learning

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich3

Dự báo bằng Deep Learning là một ý tưởng dự án phổ biến và bạn sẽ học được nhiều điều về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, xử lý dữ liệu, tiền xử lý và mạng lưới thần kinh cho các vấn đề về chuỗi thời gian.

Dự báo chuỗi thời gian không đơn giản. Bạn cần hiểu tính thời vụ, mùa nghỉ lễ, xu hướng và biến động hàng ngày. Hầu hết thời gian, bạn thậm chí không yêu cầu mạng thần kinh và hồi quy tuyến tính đơn giản có thể cung cấp cho bạn mô hình hoạt động tốt nhất. Nhưng trên thị trường chứng khoán, nơi có rủi ro cao, thậm chí chênh lệch một phần trăm cũng có nghĩa là công ty kiếm được hàng triệu đô la.

Dự án xe tự lái

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich4

Có một dự án Học tập Tăng cường trong sơ yếu lý lịch của bạn sẽ mang lại cho bạn một lợi thế trong quá trình tuyển dụng. Nhà tuyển dụng sẽ cho rằng bạn giỏi giải quyết vấn đề và bạn mong muốn mở rộng ranh giới của mình để tìm hiểu về các nhiệm vụ học máy phức tạp.

Trong dự án Xe tự lái, bạn sẽ huấn luyện mô hình Tối ưu hóa chính sách tiệm cận (PPO) trong môi trường OpenAI Gym (CarRacing-v0).

Trước khi bắt đầu dự án, bạn cần tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Học tăng cường vì nó hoàn toàn khác với các nhiệm vụ học máy khác. Trong dự án, bạn sẽ thử nghiệm nhiều loại mô hình và phương pháp khác nhau để cải thiện hiệu suất của đại lý.

Bot AI đàm thoại

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich5

Conversational AI là một dự án thú vị. Bạn sẽ tìm hiểu về Hugging Face Transformers, Facebook Blender Bot, xử lý dữ liệu hội thoại và tạo giao diện chatbot (API hoặc Ứng dụng web).

Do thư viện tập dữ liệu khổng lồ và các mô hình được đào tạo trước có sẵn trên Hugging Face, về cơ bản, bạn có thể tinh chỉnh mô hình trên một tập dữ liệu mới. Đó có thể là cuộc trò chuyện của Rick và Morty, nhân vật trong phim yêu thích của bạn hoặc bất kỳ người nổi tiếng nào mà bạn yêu thích.

Ngoài ra, bạn có thể cải thiện chatbot cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình. Trong trường hợp ứng dụng y tế. Chatbot cần có kiến thức kỹ thuật và hiểu được tâm tư của bệnh nhân.

Nhận dạng giọng nói tự động

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich6

Nhận dạng giọng nói tự động là dự án yêu thích của tôi từ trước đến nay. Tôi đã học mọi thứ về máy biến áp, xử lý dữ liệu âm thanh và cải thiện hiệu suất của mô hình. Tôi đã mất 2 tháng để hiểu các nguyên tắc cơ bản và hai tháng nữa để tạo ra kiến trúc sẽ hoạt động trên mô hình Wave2Vec2.

Bạn có thể cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách tăng Wav2Vec2 với xử lý trước n-gram và văn bản. Tôi thậm chí đã xử lý trước dữ liệu âm thanh để cải thiện chất lượng âm thanh.

Điều thú vị là bạn có thể tinh chỉnh mô hình Wav2Vec2 trên bất kỳ loại ngôn ngữ nào.

NY Taxi Trips: Dự án học máy từ đầu đến cuối

7-du-danh-muc-dau-tu-hoc-may-de-thuc-day-so-yeu-ly-lich7

Trải nghiệm dự án máy học từ đầu đến cuối là điều bắt buộc. Không có nó, cơ hội được tuyển dụng của bạn là khá mong manh.

Bạn sẽ học:

Phân tích dữ liệu

Xử lý dữ liệu

Xây dựng mô hình và đào tạo

Theo dõi thử nghiệm

Dàn nhạc và đường ống học máy

Triển khai mô hình

Điện toán đám mây

Giám sát mô hình

MLOps thực tiễn tốt nhất

Mục đích chính của dự án này không phải là xây dựng mô hình tốt nhất hay học kiến trúc học sâu mới. Mục tiêu chính là làm quen với các tiêu chuẩn và kỹ thuật của ngành để xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng máy học. Bạn sẽ học được nhiều điều về các hoạt động phát triển và cách bạn có thể tạo một hệ thống hoàn toàn tự động.

Phần kết luận

Sau khi làm việc với một vài dự án, tôi thực sự khuyên bạn nên tạo một hồ sơ trên GitHub hoặc bất kỳ trang web chia sẻ mã nào nơi bạn có thể chia sẻ các phát hiện và tài liệu về dự án của mình.

Mục đích chính của việc làm việc trong một dự án là để cải thiện khả năng bạn được tuyển dụng. Trình bày các dự án và thể hiện bản thân trước một nhà tuyển dụng tiềm năng là một kỹ năng.

Vì vậy, sau khi thực hiện một dự án, hãy bắt đầu quảng bá dự án đó trên mạng xã hội, tạo một ứng dụng web thú vị bằng Gradio hoặc Streamlit và viết một blog hấp dẫn. Đừng nghĩ về những gì mọi người sẽ nói. Chỉ cần tiếp tục làm việc trên một dự án và tiếp tục chia sẻ. Và tôi chắc chắn rằng trong thời gian ngắn, nhiều nhà tuyển dụng sẽ tiếp cận bạn để xin việc.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.