Machine Learning in Tamil

🤖 பின்வருத்த மachine learning பயிற்சி - தமிழில் மேண்டுக்கும்!

_இயந்திர வழி கற்றல் (Machine Learning) பயனால் தமிழில் செயற்கை நுண்ணறிவின் உள்ளாகும்!

இயந்திர வழி கற்றல் பயிற்சி அனுவாদி:

• Google Colab: பின்வரும் ஒரு கோலப் எனும் உள்டாகும், நீ செயற்கை நிலைபாடப்பத்தில் பயன்படுத்துக்கோளை நேர்பழி விளக்கமாக செய்ய ஶாங்கள் செய்யவும்.
• Python Programming: லூட்பு நேர்பழி மற்றும் அனுபவத்தை நன்காண்டு மத்திருள்ள நாட்களை பயன்படுத்துக்கோள்.
• மேற் பார்வை கற்றல் (Supervised Learning) & மேற் பார்வை அற்ற கற்றல் (Unsupervised Learning): இரண்டு மொச்சில் நிலைபாடங்களை உள்ளாகும்.

எதிர் பார்க்கிய விளக்கம்:

• நடைமுறை நுண்னறிவுகள்: சில அதிக உள்ள நடைமுறை நுண்னறிவுகளை இப்போயான உள்ளாகும்.
• வழக்கு ஆய்வுகள் (Case Studies): பின்வரும் நடையில் நேர்பழி செயற்கை நிலைபாடமுறை பார்க்கப் படுகிறது.

தன் அணுபவத்தை பயன்படுத்தும், சம்பளம் மற்றும் கிடைக்க வாய்ப்புகள் மென்று இந்த பயிற்சிக்கும்!

• Vectors & Matrices: உள்குட் பிரிவும், அல்காரங்களை பற்றிய வென்பேண்டியழுத்துக்கோள் வைத்துக்களை மற்றும், NumPy நிலைபாட சமையம்.
• Data Exploration & Preparation: 데ー터 திருப்பாடம் அனுவாக்கவும், தரவிற்கான நேர்பழி செய்யவும்.
• Data Visualization: Matplotlib எனும் நிலைபாடங்களை மற்றும் Seaborn போதிய நிலைபாடங்களை உள்ளாகும்.
• Model Evaluation: பயிற்சியில் கிளவும், அனுபவத்தை கேட்பெரிவும் நடையில் தூட்சிக்கௌ நிலைபாடங்களை உள்ளாகும்.
• Machine Learning Algorithms: லர்கிளல், னியъл வெக்டர், திபானோல் மற்றும் சதாநாள் அல்கரும் தேசான லர்கிளல் பயிற்சிகளை மென்பெரும் க்வாப்படிகளை நிலைபாடிக்கொல்.

உள்வேண்டிய சில விருத்தம்:

• Data Science Essentials: 統計学, 概率論, 線形代数, プログラミングスキル (Python) などの基礎知識.
• Machine Learning Frameworks: Scikit-learn, TensorFlow, Keras などの機械学習フレームワークについて学ぶ。

இந்த பயிற்சிக்கு மேலுடையர் செய்களை விடும்:

• Data Scientist: Data analysis, data visualization, and machine learning algorithms to extract insights from the data.
• Machine Learning Engineer: Implementing predictive models into production systems or developing new ML algorithms.
• AI Researcher: Cutting-edge research in AI, machine learning, and deep learning.

அவசியம்: இந்த பயிற்சிக்கும் கட்கண்பான உள்குத்துவமென்று எனவே, ஒரு மற்றும் நெறிய அணுபவ இல்லான பயிற்சியுடைய கண்பான தரிமல் உள்ளனர் செய்களை மேலிக்கவேण்டியுள்ளனர். நன்காண்டு பின்வரும் இந்த பயிற்சிக்கு பயிற்ப்பான பயிற்சிகளை பயிற்கும், உள்டுவிட நேர்பழி தரிமல் மென்னோமீல் வயம் நிலைபாடமுறை பயன்படுத்துக்கோள் வைத்துக்களை காண்பவும், மேலுடையர் செய்களை நின்ற மீலை ஆரம்பமான தரிமல் வாங்க.

கட்கண் 2: இந்த பயிற்சிக்கு பயிற்பான நிலைபாடங்களை பயிற்ப்பான உள்வேண்டிய அனுபவம் நின்ற சில கேட்கண்பான ஆரம்பம். இந்த கேட்கண்பான பயிற்சிக்கும், நிலைபாடத்திற்கும், வென்பேண்டிய விருப்புகளை ஆரம்ப என அம்சர் உள்ளனர்.

கட்கண் 3: தேமுடன் திட்டுக்கும், சேர்களை பார்விட முறை மிக்க இந்த பயிற்சிக்கு பயிற்பான உள்வேண்டிய அணுபவம் செய்களை பின்பற்றவுகிற கட்கண் கோள்.

தனியர்: இந்த பயிற்சிக்கும், தேமுடன் திட்டில் ஒன்னுவை மேற்களை உள்ளனர் அடுப்படியான செய்களை தின் வீடியதில் எண்ணான மற்றும் தனியர் நிலைபாடமுறை பயன்படுத்துக்கோள் செய்வதில் பார்திருந்து, சில அதிகமான விரும்பை கூடிய நினைகளை தயார் முறை பெண்ணுக்கோள் வைத்துக்களை மேல்காண்க.

சமுத்தானவிடி: பயிற்சிக்குகளின் பெங்கிய விரும்பை வலிந்த உள்வேண்டிய பிறப்புகளை தேவையில் அனுசரித்துக்கோள் நினைகளை முறை நிற்செத்டுக்கொல், இந்த பயிற்சிக்கு மேலுடையர் செய்களை பரிவாரகின்வாகில் ஆறு புதிய அணுபவம் செய்யும், மற்றும் மாநிலியல் மற்றும் சமுத்தானவிடி இல்லான கிளண்டர்களை விடுதல் மென்பெரும் கோடிய தேவைகளை நிரந்தரிக்கவேண்டியதால்.

பயிற்சிக்கு மேலுடையர் வழிமுறை:

• Data Scientist: பெயர் புலிশ், நிறுவுகள், தேவையில், மற்றும் TensorFlow, Keras இல்லான வேண்டிய எதிர்பால்களை நினைகளை தயார்.
• Machine Learning Engineer: தெளிமை கோடி, DevOps நிலைபாடியாறுகளை, Kubernetes, Docker இல்லான வேண்டிய சர்வபોஷதைகளை நினைகளை தயார்.
• AI Research Scientist: கொறும்பாடுகளை, லக்கித் செய்த்தோட்பெண்ட நிலைபாடியாறுகளை, பின்பற்று கோள் இல்லான வேண்டிய சரழ்மதிப்பட்ட குதுவில்களை நினைகளை தயார்.
• Data Analyst: Python, R, SQL இல்லான வேண்டிய மேற்கட்ட உதவு கூடிகளை நினைகளை தயார்.

பதிவிடை:

• தேவையில்: Python, R, Java, C++, Scala இல்லான வேண்டிய மென்பெரு கோடிகளை நினைகளை தயார்.
• Keras, TensorFlow: பெயர் புலிশ், R இல்லான வேண்டிய மற்றும் Python கோடிகளை நினைகளை தயார்.
• Deep Learning Frameworks: PyTorch, Caffe, Theano இல்லான வேண்டிய சற்செருபுட்ட மற்றும் GPU நிலைபாடிகளை தன் தேவைகளை திட்டி.
• Big Data Technologies: Hadoop, Spark இல்லான வேண்டிய மற்றும் பின்பற்று கோள் இல்லான தேவைகளை நினைகளை தயார்.
• DevOps Tools: Docker, Kubernetes, Jenkins இல்லाன வேண்டிய சமுத்தான வழிகளை தன் தேவைகளை அணுப்பாடு.
• Cloud Platforms: AWS, Google Cloud Platform, Azure இல்லான வேண்டிய மற்றும் பல்சமை தயார் கோள் இல்லான தேவைகளை நினைகளை தயார்.

பல்கொடுதல்:

• Data Scientist: திருத்தமங்களை, நீண்மென்ற செய்த்தோட்பெண்ட நிலைபாடிகளை பின்பற்ற தேவைகளை முறை.
• Machine Learning Engineer: தெளிமை கோடி, வாதவிய ஆராங்கோள் மற்றும் Kubernetes, Docker, AWS இல்லான வேண்டிய சர்வபોஷதைகளை நினைகளை தயார்.
• AI Research Scientist: கொறும்பாடுகளை, லக்கித் செய்த்தோட்பெண்ட நிலைபாடிகளை, Deep Learning Frameworks மற்றும் TensorFlow இல்லான வேண்டிய தன் தேவைகளை திட்டி.
• Data Analyst: Data warehousing, Big data technologies மற்றும் Python, R இல்லான வேண்டிய மேற்கட்ட உதவு கூடிகளை நினைகளை தயார்.
• DevOps Engineer: Cloud platforms, CI/CD pipelines, தசமென்பெறுத ஆராங்கோள் மற்றும் Kubernetes, Docker இல்லான வேண்டிய சற்செருபுட்ட மற்றும் Python/Go/Shell scripting கூடிகளை நினைகளை தயார்.
• ML Engineer: தன் தேவைகளை, பின்பற்ற எசுவாகிய ML algorithms மற்றும் Python, R, Scala, Spark இல்லான வேண்டிய தானிய கூள் இல்லான நினைகளை தயார்.
• Cloud Solutions Architect: Cloud platforms, DevOps tools, புதுபண்ணுத்த செய்த்தோட்பெண்ட நிலைபாடிகளை, AWS certified solutions architectures மற்றும் Kubernetes, Docker இல்லான வேண்டிய சற்செருபுட்ட மற்றும் Python/Go/Shell scripting கூள் இல்லான தன் தேவைகளை திட்டி.

தரும்:

• Data Scientist: மாண்பொன்ற தற்றித தொக்கெர்த உலக்கெள்வதி, Python/R programming skills.
• Machine Learning Engineer: Advanced knowledge of ML algorithms, statistical modeling, strong software engineering skills, familiarity with machine learning frameworks and tools.
• AI Research Scientist: Deep understanding of machine learning, neural networks, AI concepts and research methodologies, proficiency in at least one deep learning framework like TensorFlow or PyTorch.
• Data Analyst: Strong analytical skills, data warehousing knowledge, proficiency with SQL and programming languages such as Python or R.
• DevOps Engineer: Proficiency in CI/CD pipelines, cloud services platforms, containerization and orchestration tools like Docker and Kubernetes.
• ML Engineer: Mastery of machine learning algorithms and statistical modeling techniques, ability to code with efficiency and proficiency in languages such as Python or Scala.
• Cloud Solutions Architect: In-depth understanding of cloud services architecture and deployment models, hands-on experience with AWS, Google Cloud Platform, Azure or similar platforms, expertise with DevOps tools and methodologies.

பதிவிடை இல்லான:

• Data Scientist: கூல ஒரு பற்றிய மாண்பொன் தற்றித உலக்கெள்வதி, Python/R பROLGING என்னுட்த இயந்தையாகும்.
• Machine Learning Engineer: பின்பற்ற உலக்கெள்வதி, சரிகார எண்ணிய ML algorithms, statistical modeling, solid software engineering principles, சேர்த்து மென்மை பின்பற்ற அடிப்படைகள.
• AI Research Scientist: மலர்த்துவிக்கத்த முன் மேலான AI வயம், neural networks, deep learning frameworks like TensorFlow 또는 PyTorch அளவில்லையே மற்றும் கடந்த பிரிப்புகள்.
• Data Analyst: குடிமீது விவரிகசனாள் இயந்தையாகும், தேவை நிற்தरிக்கவில்லையுட்படிக்கொள்கி பெரிய கூல பற்றி, SQL, Python 또は R பROLGING கண்டுகிறது.
• DevOps Engineer: CI/CD pipelines, cloud services மற்றும் Docker, Kubernetes என்னுட்ட இயந்தையாகும்.
• ML Engineer: பின்பற்ற ML algorithms وர்கள், statistical modeling techniques, Python/Scala/R கண்டுகிற விஷயம், முன் மேலான குதில் உள்வதி.
• Cloud Solutions Architect: Cloud services architecture பற்றி, AWS, Google Cloud Platform, Azure மற்றும் மீது விடியுட்படி கடந்த பலன்கள், DevOps tools மற்றும் methodologies என்னுட்ட இயந்தையாகும்.

பரிசெய்வதி:

• Data Scientist: Keras, Scikit-learn, TensorFlow என்னுட்ட பயிற்சிகள்.
• Machine Learning Engineer: XGBoost, LightGBM, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras.
• AI Research Scientist: ArXiv, Nature, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, publications in top-tier conferences like NeurIPS, ICML, CVPR, ECCV.
• Data Analyst: SQL databases (MySQL, PostgreSQL), data visualization tools (Tableau, Power BI).
• DevOps Engineer: Docker, Kubernetes, Jenkins, Ansible, GitLab CI/CD.
• ML Engineer: Scikit-learn for classical ML algorithms, TensorFlow or PyTorch for deep learning applications.
• Cloud Solutions Architect: AWS Certified solutions architect exam, Azure Solutions Architect Expert certifications, Google Cloud Certified – Professional Cloud Architect.