एमएल प्रोजेक्ट को मैनेज करने की सुविधा से आपको यह पता चलता है कि एमएल प्रोजेक्ट को कैसे मैनेज किया जा सकता है. यह प्रोजेक्ट, आइडिया से लेकर प्रोडक्शन के लिए तैयार होने तक काम करता है. इस कोर्स में, मशीन लर्निंग के डेवलपमेंट के चरणों के बारे में जानकारी दी गई है. साथ ही, आम तौर पर एमएल टीमों के बारे में मिलने वाली भूमिकाओं और स्किल के बारे में भी बताया गया है. इसमें हिस्सेदारों के साथ काम करने की रणनीतियों पर चर्चा की गई है. साथ ही, डेवलपमेंट के हर चरण में मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट की योजना बनाने और उसे मैनेज करने के बारे में भी जानकारी दी गई है.
मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट की मुश्किलों को समझाकर, यह कोर्स मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को मैनेज करने के लिए एक ठोस सिद्धांत देने वाला फ़्रेमवर्क उपलब्ध कराता है.
यह कोर्स पारंपरिक एमएल मॉडल पर फ़ोकस करता है. जनरेटिव एआई, फ़िलहाल जनरेटिव एआई की चर्चा में है. पारंपरिक एमएल, Google में अहम भूमिका निभाता है. यह कई सेवाओं और प्रोजेक्ट के लिए अहम है. इसमें, Maps में यात्रा में लगने वाले समय का अनुमान लगाने, फ़्लाइट में एयरलाइन टिकट की कीमत का अनुमान लगाने, Google Cloud के लिए TPU कोटा का अनुमान लगाने, और YouTube पर काम के वीडियो के सुझाव देने जैसी चीज़ें शामिल हैं.
सामान्य तौर पर, पारंपरिक एमएल प्रोजेक्ट को मैनेज करने के सिद्धांत, जनरेटिव एआई प्रोजेक्ट को मैनेज करने के लिए एक जैसे हैं. दोनों के बीच फ़र्क़ होने पर, इस कोर्स में जनरेटिव एआई से जुड़ी काम की सलाह और दिशा-निर्देश दिए जाते हैं.
ज़रूरी शर्तें:
- आपको मशीन लर्निंग के बारे में बुनियादी जानकारी होनी चाहिए. मशीन लर्निंग के सिद्धांतों के बारे में कम शब्दों में जानने के लिए, मशीन लर्निंग के बारे में जानकारी देखें. मशीन लर्निंग के बारे में जानने के लिए, मशीन लर्निंग क्रैश कोर्स देखें.
- आपको पहले यह पुष्टि करनी चाहिए कि आपकी समस्या के लिए एमएल सही तरीका है. अगर आपने मशीन लर्निंग से जुड़ी समस्या को हल करने के बारे में नहीं बताया है, तो मशीन लर्निंग समस्या फ़्रेमिंग के बारे में जानकारी को पूरा करें.