ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಯಾರಿಗಾಗಿ?

ಉತ್ಪನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು, ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಹಾಗೂ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲು, ಖರೀದಿಸಲು ಅಥವಾ ಅದರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಕೇಳಲಾಗುವ ಎಲ್ಲರಿಗಾಗಿ ಇದು. ನೀವು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಗ್ರಾಹಕ ನಿರ್ಗಮನ ಮುನ್ನಂದಾಜು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು, ಮುನ್ನಂದಾಜು ಯೋಜನೆಗೆ ಹಣ ನೀಡುವುದು ಸೂಕ್ತವೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಸೌಲಭ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಯಾರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ?

ಈಗಾಗಲೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದು, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವಿಶೇಷ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬಯಸುವವರಿಗೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. ಮುಖ್ಯ ಕಲಿಕಾ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಸಾಧಿಸುವ ಭಾಗಗಳಿಲ್ಲ. Python ಕುರಿತ ಐಚ್ಛಿಕ ಕೋಡಿಂಗ್ ಪಾಠಗಳು ಸಂಶೋಧನಾ ಮಟ್ಟದಿಂದಲ್ಲ, ಮೂಲದಿಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪೂರ್ಣಕಾಲಿಕ ಕಲಿಕಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಪಠ್ಯಘಟಕ ಅಥವಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವ ತೀವ್ರ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹುಡುಕಿ; ಇಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗದ ಖಾತರಿ ಇಲ್ಲ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಕಲಿಯಲು ಬಯಸುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರತಿ ಕಲಿಕಾ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾನು ಏನು ಕಲಿಯುತ್ತೇನೆ?

ಕಲಿಕಾ ಘಟಕಗಳು ಮೊದಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಮಾನಸಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಎದುರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.

1. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎಂದರೇನು

ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಬದಲು ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಇದು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಹಾಗೂ ಸರಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲನೆಯಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು.

2. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ

ಲೇಬಲ್‌ಗಳು, ಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶ ಹಾಗೂ ಮಾದರಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅದು ಕಲಿತ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಏಕೆ ಮೀರಲಾರದು ಎಂಬುದು.

3. ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು

ವರ್ಗೀಕರಣ, ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಣವನ್ನು ಸಮೀಕರಣಗಳ ಬದಲು ವ್ಯವಹಾರದ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.

4. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅತಿಹೊಂದಾಣಿಕೆ

ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶ, ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕವೆಂದು ಗುರುತಿಸಿದವುಗಳ ನಿಖರತೆ ಹಾಗೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಪ್ರಮಾಣದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ತಿಳಿಯುವುದು, ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

5. ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣ ಹಾದಿ ತಪ್ಪುವಿಕೆ

ಹಿಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶವು ಅನ್ಯಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬೇರೂರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಹಾಗೂ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಏಕೆ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ.

6. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗೆ ನಿರ್ದೇಶನ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು

ನಿರ್ಧಾರ, ಯಶಸ್ಸಿನ ಅಳತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳಿಂದಾಗುವ ನಷ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಹಾಗೂ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕೇಳಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು.

ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕಲಿಕಾ ಪಥವು ನನಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?

ಆರಂಭಿಕ ಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಯು ನೀವು ಈ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಹೊಸಬರೇ ಅಥವಾ ಈಗಾಗಲೇ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಪ್ರಾತ್ಯಕ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿದ್ದೀರೇ ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಶಿಫಾರಸು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಯಾಂಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸುತ್ತ; ಹಣಕಾಸು ಮುಖ್ಯಸ್ಥರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಸುತ್ತ ಇರುತ್ತವೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವರಿಸಬಲ್ಲವರಾಗಿದ್ದರೆ, ನೇರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಸಾಗುತ್ತೀರಿ.

ನಾನು ಏನನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ?

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಓದಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ, ಅದರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ನೀವು ನೋಡಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂಕ ನೀಡಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕವನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನೀವು ಗುರುತು ಹಾಕಬಹುದು.

ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯ: ಕಾಲ್ಪನಿಕ ತಂತ್ರಾಂಶ ಕಂಪನಿ ಲ್ಯೂಮನ್ ಲೆಡ್ಜರ್‌ಗೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಬ್ಬರು ಗ್ರಾಹಕರು ಸೇವೆ ತೊರೆಯುವುದನ್ನು ಊಹಿಸುವ, 95 ಪ್ರತಿಶತ ನಿಖರತೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೇವಲ 4 ಪ್ರತಿಶತ ಗ್ರಾಹಕರು ಮಾತ್ರ ಸೇವೆ ತೊರೆಯುತ್ತಾರೆ. ನಿಖರತೆಯ ಅಂಕಿ ಮಾತ್ರದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಬದಲಾಗಿ ನೀವು ಕೇಳುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ. ಎಲ್ಲರಿಗೂ 'ಸೇವೆ ತೊರೆಯುವುದಿಲ್ಲ' ಎಂದು ಊಹಿಸಿದರೂ 96 ಪ್ರತಿಶತ ಅಂಕ ಸಿಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೀರಾ, ನಿಜವಾಗಿ ಸೇವೆ ತೊರೆಯುವ ಎಷ್ಟು ಜನರನ್ನು ಮಾದರಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೇಳಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂಕನ ಮಾನದಂಡಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೋರ್ಸ್‌ಗೆ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ?

ಪ್ರತಿ ಪಾಠವು 10 ರಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳದ್ದಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಲಿಕಾ ಪಥದ ಉದ್ದವು ಆರಂಭಿಕ ಮಟ್ಟ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಎಷ್ಟು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಒಟ್ಟು ಗಂಟೆಗಳ ನಿಗದಿತ ಸಂಖ್ಯೆ ಇಲ್ಲ. ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡವರು ಆರಂಭದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮುಗಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಏನು ಸಿಗುತ್ತದೆ?

ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಇರುತ್ತದೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯೊಂದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನಿರ್ಧಾರದ ಕುರಿತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರೆಯಬೇಕು. ಉತ್ತೀರ್ಣರಾದರೆ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನ್ಯತೆ ಪಡೆದ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಧಿಕೃತ ಮಾನ್ಯತೆಯ ಅರ್ಹತೆಯಲ್ಲ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಇದಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ?

ಪ್ರತಿ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲೂ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಪಾಠಗಳು ಸೇರಿವೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಯೋಜನೆಗೆ ತಿಂಗಳಿಗೆ USD 79 ಅಥವಾ ವರ್ಷಕ್ಕೆ USD 790. ತಂಡದ ಯೋಜನೆಗೆ ತಿಂಗಳಿಗೆ USD 189 ಅಥವಾ ವರ್ಷಕ್ಕೆ USD 1,890; ಇದರಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ 3 ಸದಸ್ಯರು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ತಿಂಗಳಿಗೆ USD 49 ಅಥವಾ ವರ್ಷಕ್ಕೆ USD 490 ಪಾವತಿಸಬೇಕು. 25 ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸದಸ್ಯರ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸದಸ್ಯರ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ದರ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಮೊದಲು 7-ದಿನಗಳ ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗಾವಧಿ ಲಭ್ಯವಿದ್ದು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.