Bevezetés
A Prodigy InfoTech gépi tanulási gyakornokként való gyakornoki utam izgalmas és tanulságos élmény volt. A szakmai gyakorlatom során lehetőségem nyílt olyan változatos projekteken dolgozni, amelyek a gépi tanulás területén bővítették tudásomat és készségeimet. Ebben a blogban szeretném megosztani a Prodigy InfoTech-nél szerzett gazdagító tapasztalataimat, a befejezett projektjeimet és az út során tanult felbecsülhetetlen értékű leckéket.
Prodigy InfoTech: A tanulás központja
A Prodigy InfoTech ("https://prodigyinfotech.dev/") egy olyan cég, amely büszke arra, hogy fiatal tehetségeket ápol a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területén. Támogató környezetet kínál, ahol a gyakornokok tanulhatnak, fejlődhetnek, és alkalmazhatják készségeiket a valós problémák megoldásában. A Prodigy InfoTechnél végzett utam nem csupán a projekteken való munkáról szólt; gyakorlati tapasztalatszerzésről, mentorálásról és annak lehetőségéről szólt, hogy érdemben hozzájáruljunk az AI világához.
A projekt csúcspontjai
1. Macskák és kutyák osztályozása SVM segítségével:
Ez a projekt egy Support Vector Machine (SVM) modell felépítését jelentette a macskák és kutyák képeinek osztályozására. Fantasztikus bevezetés volt a képosztályozás és az SVM algoritmusok világába.
2. Lakásár-előrejelzések lineáris regresszióval:
A lakásárak előrejelzése egy gyakori gépi tanulási feladat, és lehetőségem volt lineáris regressziós technikákat alkalmazni az ingatlanárak előrejelzésére.
3. Bevásárlóközpont ügyfélszegmentálása K-Means segítségével:
Az ügyfelek szegmentálása kulcsfontosságú a vállalkozások számára, és megtanultam, hogyan használhatom a K-Means klaszterezést a bevásárlóközpontok vásárlóinak vásárlási viselkedésük alapján történő szegmentálására.
4. Kézmozdulat-felismerés a CNN segítségével:
A konvolúciós neurális hálózat (CNN) modell kifejlesztése a kézmozdulat-felismeréshez izgalmas projekt volt, amely a számítógépes látás és a mély tanulás témakörébe merült.
5. Élelmiszer-osztályozás és kalóriabecslés:
Az élelmiszerek besorolása és a kalóriabecslés elengedhetetlen az egészségtudatos egyének számára. Dolgoztam egy projekten, amely az élelmiszerek osztályozását és kalóriatartalmuk gépi tanulással történő becslését foglalta magában.
GitHub Repository
Azok számára, akik szeretnének felfedezni azon projektek kódját és részleteit, amelyeken a gyakorlatom során dolgoztam, itt találhatja meg a GitHub-tárat: https://github.com/AbdulQadeer-55/PRODIGY_ML_01to05.
Tanulságok
A Prodigy InfoTechnél töltött gyakorlatom olyan átalakuló tapasztalat volt, amely gyakorlati készségekkel és értékes betekintéssel gazdagított a gépi tanulás világába. Íme néhány kulcsfontosságú tanulság, amit megtanultam:
Az adatok előfeldolgozása elengedhetetlen a pontos modellek felépítéséhez.
A modell kiválasztása és a hiperparaméterek hangolása elengedhetetlen a modell teljesítményéhez.
A világos dokumentáció és a kommunikáció fontossága csapatmunkában.
A valós hatás a gépi tanulás különböző tartományaiban.
Következtetés
A Prodigy InfoTech gépi tanulási gyakornokként végzett utam kihívásokkal teli és hasznos volt. Az általam elvégzett változatos projektek lehetővé tették számomra, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzek a gépi tanulás különböző aspektusaiban, a képosztályozástól a regresszióig és a klaszterezésig. Végtelenül hálás vagyok a mentorálásért és a támogatásért, amit gyakorlatom során kaptam.
Ha szenvedélyesen szereti a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát, és lehetőséget keres a tanulásra és a fejlődésre, azt javaslom, hogy tekintse meg a Prodigy InfoTech oldalt a [prodigyinfotech.dev] (https://prodigyinfotech.dev/) webhelyen, valamint a LinkedIn oldalát a [ linkedin.com/company/prodigy-infotech](https://in.linkedin.com/company/prodigy-infotech). Ez egy olyan hely, ahol az AI iránti szenvedélyed valóban virágozhat, akárcsak az enyém.
