ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਫਲੱਫ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ । ਵਧੀਆ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਔਜ਼ਾਰ, ਕਾਲਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਅਤੇ ਆਦਤਾਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਟਿੰਕਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਓ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰੀਏ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ
ਆਪਣੇ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਫੰਡਿੰਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ।.
🔗 ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ AI ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣਾ ਸਿੱਖੋ।.
🔗 ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ
ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ AI ਮਾਡਲ ਸਿਰਜਣਾ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਵਿਭਾਜਨ।.
🔗 ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ AI ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਅੱਜ ਵੀ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।.
ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ AI ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ✅
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਹਰ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ਰ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਰਾਮੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮਾਰਕਰ:
-
ਪੂਰੇ ਲੂਪ ਨਾਲ ਆਰਾਮ: ਡੇਟਾ → ਮਾਡਲ → ਈਵਲ → ਡਿਪਲਾਇ → ਮਾਨੀਟਰ।.
-
ਪੁਰਾਣੇ ਸਿਧਾਂਤ ਉੱਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਪੱਖਪਾਤ... ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਨਾਲ।.
-
ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਜੋ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਿਰਫ਼ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਹੀ ਨਹੀਂ।.
-
ਜੋਖਮ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਾਨਸਿਕਤਾ - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਨਹੀਂ, ਵਿਹਾਰਕ। NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ OECD AI ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1][2]
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਇਕਬਾਲ: ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਭੇਜੋਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜਿੱਤਾਂ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰੋਗੇ। ਉਹ ਨਿਮਰਤਾ - ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ - ਇੱਕ ਸੁਪਰਪਾਵਰ ਹੈ।.
ਤੇਜ਼ ਵਿਗਨੇਟ: ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਸਹਾਇਤਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਲਈ ਇੱਕ ਫੈਂਸੀ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਬਣਾਇਆ; ਬੇਸਲਾਈਨ ਕੀਵਰਡ ਨਿਯਮਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਪਹਿਲੇ-ਜਵਾਬ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਹਰਾਇਆ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਿਆ, ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਿਆ। ਘੱਟ ਜਾਦੂ, ਵਧੇਰੇ ਨਤੀਜੇ।.
ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਰੋਡਮੈਪ 🗺️
ਇਹ ਇੱਕ ਸੌਖਾ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਰਸਤਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਲੈਵਲ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਵਾਰ ਲੂਪ ਕਰੋ:
-
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਕੋਰ DS ਲਿਬਸ: NumPy, pandas, scikit-learn। ਅਧਿਕਾਰਤ ਗਾਈਡਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਫਿਰ ਛੋਟੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਬਣਾਓ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਉਂਗਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਜਾਣ ਲੈਣ। scikit-learn ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਾਠ ਪੁਸਤਕ ਵਜੋਂ ਦੁੱਗਣੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। [3]
-
ML ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ : ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ, ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। ਕਲਾਸਿਕ ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਕਰੈਸ਼ ਕੋਰਸ ਕੰਬੋ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲਿੰਗ: PyTorch ਜਾਂ TensorFlow ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਸੇਵ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿੱਖੋ; ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ; ਅਤੇ ਆਮ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ "ਪਹਿਲਾਂ ਕੋਡ" ਪਸੰਦ ਹੈ ਤਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ PyTorch ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ । [4]
-
ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ: ਡੌਕਰ ਨਾਲ ਪੈਕੇਜ, ਟਰੈਕ ਰਨ (ਇੱਕ CSV ਲੌਗ ਵੀ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤਦਾ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ API ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿੰਗਲ-ਬਾਕਸ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਸਿੱਖੋ; ਪਹਿਲਾਂ ਡੌਕਰ। [5]
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਪਰਤ: NIST/OECD (ਵੈਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ) ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਜੋਖਮ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਅਪਣਾਓ। ਇਹ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਬੋਰਿੰਗ (ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ) ਰੱਖਦਾ ਹੈ। [1][2]
-
ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮਾਹਰ ਬਣੋ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਨਾਲ NLP, ਆਧੁਨਿਕ ਕਨਵਸ/ViTs ਨਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਕਰਤਾ, ਜਾਂ LLM ਐਪਸ ਅਤੇ ਏਜੰਟ। ਇੱਕ ਲੇਨ ਚੁਣੋ, ਦੋ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਬ੍ਰਾਂਚ ਕਰੋ।
ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ 2-6 ਕਦਮ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖੋਗੇ। ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਇਹੀ ਕੰਮ ਹੈ।.
ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਸਟੈਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦਿਨ ਵਰਤੋਗੇ 🧰
-
ਪਾਈਥਨ + ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਿੰਗ: ਐਰੇ ਕੱਟਣਾ, ਜੋੜਨਾ, ਗਰੁੱਪਬਾਈ, ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਨੱਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੌਖੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਾਫ਼ ਹੈ।
-
ਕੋਰ ਐਮਐਲ: ਟ੍ਰੇਨ-ਟੈਸਟ ਸਪਲਿਟਸ, ਲੀਕੇਜ ਤੋਂ ਬਚਣਾ, ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਸਾਖਰਤਾ। ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਗਾਈਡ ਚੁੱਪਚਾਪ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਔਨ-ਰੈਂਪ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। [3]
-
DL ਫਰੇਮਵਰਕ: ਇੱਕ ਚੁਣੋ, ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਸਿਰੇ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਝਾਤ ਮਾਰੋ। PyTorch ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਰਿਸਪ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। [4]
-
ਸਫਾਈ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰੋ: ਟਰੈਕ ਦੌੜਾਂ, ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ। ਭਵਿੱਖ-ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਨਫ਼ਰਤ ਹੈ।
-
ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਪੈਕੇਜ ਕਰਨ ਲਈ ਡੌਕਰ; ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ, ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਰੋਲਿੰਗ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ। ਇੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। [5]
-
GPU ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ: ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਦੋਂ ਇੱਕ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣਾ ਹੈ, ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਥਰੂਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਓਪਸ ਮੈਮੋਰੀ-ਬਾਊਂਡ ਕਿਉਂ ਹਨ।
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI: ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਵੈਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ, ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। [1]
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਠਕ੍ਰਮ: ਕੁਝ ਲਿੰਕ ਜੋ ਆਪਣੇ ਭਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ 🔗
-
ML ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ: ਥਿਊਰੀ-ਹੈਵੀ ਨੋਟਸ ਦਾ ਸੈੱਟ + ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਕਰੈਸ਼ ਕੋਰਸ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। [3]
-
ਫਰੇਮਵਰਕ: ਪਾਈਟੋਰਚ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ (ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੇਰਾਸ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਗਾਈਡ)। [4]
-
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲਾਂ : ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਈਡ । [3]
-
ਸ਼ਿਪਿੰਗ: ਡੌਕਰ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਮਾਰਗ ਇਸ ਲਈ "ਮੇਰੀ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" "ਹਰ ਥਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। [5]
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਕਮਾਰਕ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਫਸ ਜਾਓ, ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਪੜ੍ਹੋ, ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ, ਦੁਹਰਾਓ।.
ਤਿੰਨ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਮਿਲਦੇ ਹਨ 📁
-
ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ
-
ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ/ਆਯਾਤ ਕਰੋ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ + ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਬਣਾਓ, ਇੱਕ ਹਲਕਾ UI ਜੋੜੋ।.
-
ਟ੍ਰੈਕ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਰੁਕੇ ਹੋਏ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ।.
-
ਇੱਕ ਛੋਟਾ "ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ" ਭਾਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।.
-
-
ਅਸਲ ਤੈਨਾਤੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਵਾਲਾ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲ
-
ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਣ ਜਾਂ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, FastAPI ਰਾਹੀਂ ਸੇਵਾ ਕਰੋ, ਡੌਕਰ ਨਾਲ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸਕੇਲ ਕਰੋਗੇ। [5]
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡ੍ਰਿਫਟ ਖੋਜ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉੱਤੇ ਸਧਾਰਨ ਆਬਾਦੀ ਅੰਕੜੇ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ)।.
-
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ
-
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਚੁਣੋ। NIST ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਵੈਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ) ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ-ਅਤੇ-ਘੱਟੀਕਰਨ ਲਿਖੋ। [1]
-
ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ 1-ਪੰਨੇ ਦਾ README, ਇੱਕ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ, ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਚੇਂਜਲੌਗ। ਕੁਝ ਇਮੋਜੀ ਸੁਭਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ, ਖੈਰ, ਮਨੁੱਖ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਨ 🙂
ਐਮਐਲਓਪੀ, ਤੈਨਾਤੀ, ਅਤੇ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜੋ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਿਖਾਉਂਦਾ 🚢
ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪ੍ਰਵਾਹ:
-
ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ dev ≈ prod ਹੋ ਸਕੇ। ਅਧਿਕਾਰਤ Getting Started docs ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ; ਮਲਟੀ-ਸਰਵਿਸ ਸੈੱਟਅੱਪ ਲਈ ਕੰਪੋਜ਼ 'ਤੇ ਜਾਓ। [5]
-
ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ (ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀ)। ਪੈਰਾਮ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ "ਜੇਤੂ" ਟੈਗ ਐਬਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
-
ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰੋ । ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟਸ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸੰਰਚਨਾ ਸਿੱਖੋ; ਯਾਕ-ਸ਼ੇਵ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰੋ।
-
ਕਲਾਉਡ ਰਨਟਾਈਮ: ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਕੋਲੈਬ; ਖਿਡੌਣੇ ਐਪਸ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (ਸੇਜਮੇਕਰ/ਅਜ਼ੂਰ ਐਮਐਲ/ਵਰਟੈਕਸ)।
-
GPU ਸਾਖਰਤਾ: ਤੁਹਾਨੂੰ CUDA ਕਰਨਲ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾਲੋਡਰ ਤੁਹਾਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਕਦੋਂ ਹੈ।
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਨੁਕਸਦਾਰ ਰੂਪਕ: MLOps ਨੂੰ ਖੱਟੇ ਆਟੇ ਵਾਲੇ ਸਟਾਰਟਰ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ - ਇਸਨੂੰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਖੁਆਓ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਬਦਬੂਦਾਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।.
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਖਾਈ ਹੈ 🛡️
ਟੀਮਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦਾ ਦਬਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਜੋਖਮ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਬਾਰੇ ਠੋਸ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
-
ਇੱਕ ਸਥਾਪਿਤ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: NIST ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਵੈਧਤਾ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ) ਲਈ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਅਤੇ PR ਵਿੱਚ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। [1]
-
ਆਪਣੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖੋ: OECD AI ਸਿਧਾਂਤ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਵਪਾਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਭਦਾਇਕ। [2]
-
ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੈਤਿਕਤਾ: ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੋਡ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸੰਕੇਤ ਅਕਸਰ "ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਿਆ" ਅਤੇ "ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ" ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲਾਲ ਫੀਤਾਸ਼ਾਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤਾਂ ਚਲਾਕੀ ਹੈ।.
ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮਾਹਰ ਬਣੋ: ਇੱਕ ਲੇਨ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਔਜ਼ਾਰ ਸਿੱਖੋ 🛣️
-
LLMs ਅਤੇ NLP: ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ, ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼, RAG, BLEU ਤੋਂ ਪਰੇ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।
-
ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ: ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ, ਸਫਾਈ ਲਈ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਰਾਣੀ ਹੈ।
-
ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਕਰਤਾ: ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਅਰਕਸ, ਕੋਲਡ-ਸਟਾਰਟ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ KPIs ਜੋ RMSE ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
-
ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ: ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ, ਸੀਮਤ ਡੀਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਲ।
ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਉਹ ਡੋਮੇਨ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐਤਵਾਰ ਸਵੇਰੇ ਉਤਸੁਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ ਲਈ ਰਸਤੇ 📊
| ਮਾਰਗ / ਔਜ਼ਾਰ | ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ | ਲਾਗਤ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਗੱਲ |
|---|---|---|---|
| ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ + ਸਕਲਰਨ ਅਭਿਆਸ | ਸਵੈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ | ਆਜ਼ਾਦ | ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਿੱਚ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ API; ਤੁਸੀਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੱਖੋਗੇ (ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਗੱਲ)। [3] |
| ਪਾਈਟੋਰਚ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ | ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ | ਮੁਫ਼ਤ | ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਟੈਂਸਰ + ਆਟੋਗ੍ਰਾਡ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। [4] |
| ਡੌਕਰ ਦੀਆਂ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ | ਬਿਲਡਰ ਜੋ ਭੇਜਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ | ਮੁਫ਼ਤ | ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਪੋਰਟੇਬਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੂਜੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਤੰਦਰੁਸਤ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ। [5] |
| ਕੋਰਸ + ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੂਪ | ਵਿਜ਼ੂਅਲ + ਵਿਹਾਰਕ ਲੋਕ | ਮੁਫ਼ਤ | ਛੋਟੇ ਸਬਕ + 1-2 ਅਸਲ ਰੈਪੋ 20 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਪੈਸਿਵ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।. |
| ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਸਮੇਂ ਦੇ ਪਾਬੰਦ ਅਭਿਆਸੀ | ਬਦਲਦਾ ਹੈ | ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਾਦਗੀ ਲਈ $ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰੋ; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਖਿਡੌਣੇ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ।. |
ਹਾਂ, ਸਪੇਸਿੰਗ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਅਸਮਾਨ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਟੇਬਲ ਘੱਟ ਹੀ ਸੰਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।.
ਸਟੱਡੀ ਲੂਪਸ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਿਪਕਦੇ ਹਨ 🔁
-
ਦੋ ਘੰਟੇ ਦਾ ਚੱਕਰ: 20 ਮਿੰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹਨਾ, 80 ਮਿੰਟ ਕੋਡਿੰਗ, 20 ਮਿੰਟ ਲਿਖਣਾ ਕਿ ਕੀ ਟੁੱਟਿਆ।
-
ਇੱਕ-ਪੇਜ ਵਾਲੇ ਲੇਖ: ਹਰੇਕ ਮਿੰਨੀ-ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਫਰੇਮਿੰਗ, ਬੇਸਲਾਈਨ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
-
ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ: ਸਿਰਫ਼ CPU 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਕੋਈ ਬਾਹਰੀ ਲਿਬ ਨਹੀਂ, ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ 200 ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਬਜਟ ਬਣਾਓ। ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਪੇਪਰ ਸਪ੍ਰਿੰਟਸ: ਸਿਰਫ਼ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾਲੋਡਰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖਣ ਲਈ SOTA ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਜੇ ਧਿਆਨ ਖਿਸਕ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਹਰ ਕੋਈ ਡਗਮਗਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੈਰ ਕਰੋ, ਵਾਪਸ ਆਓ, ਕੁਝ ਛੋਟਾ ਭੇਜੋ।.
ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀ ਤਿਆਰੀ, ਨਾਟਕਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ 🎯
-
ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਪਹਿਲਾਂ: ਅਸਲ ਰਿਪੋਜ਼ ਸਲਾਈਡ ਡੈੱਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਡੈਮੋ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ।
-
ਟ੍ਰੇਡਆਫਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ: ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡੀਬੱਗ ਕਰੋਗੇ।
-
ਸਿਸਟਮ ਸੋਚ: ਇੱਕ ਡੇਟਾ → ਮਾਡਲ → API → ਮਾਨੀਟਰ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਦਾ ਸਕੈਚ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਿਆਨ ਕਰੋ।
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI: ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਨੂੰ NIST AI RMF ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਰੱਖੋ - ਇਹ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬੁਜ਼ਵਰਡਸ ਦਾ ਨਹੀਂ। [1]
-
ਫਰੇਮਵਰਕ ਰਵਾਨਗੀ: ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਖਤਰਨਾਕ ਬਣੋ। ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਿਰਪੱਖ ਖੇਡ ਹਨ। [4]
ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਕੁੱਕਬੁੱਕ: ਇੱਕ ਵੀਕਐਂਡ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 🍳
-
ਡੇਟਾ: ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਚੁਣੋ।
-
ਬੇਸਲਾਈਨ: ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਾਇਕਿਟ-ਲਰਨ ਮਾਡਲ; ਲੌਗ ਬੇਸਿਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ। [3]
-
DL ਪਾਸ: PyTorch ਜਾਂ TensorFlow ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਹੀ ਕੰਮ; ਸੇਬਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸੇਬਾਂ ਨਾਲ ਕਰੋ। [4]
-
ਟਰੈਕਿੰਗ: ਦੌੜਾਂ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ (ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ CSV + ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਵੀ)। ਜੇਤੂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕਰੋ।
-
ਸਰਵ ਕਰੋ: ਫਾਸਟਏਪੀਆਈ ਰੂਟ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਲਪੇਟੋ, ਡੌਕਰਾਈਜ਼ ਕਰੋ, ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਓ। [5]
-
ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਕਿਹੜਾ ਮਾਪਦੰਡ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਜੋਖਮ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋਗੇ - ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੱਖਣ ਲਈ NIST AI RMF ਤੋਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਉਧਾਰ ਲਓ। [1]
ਕੀ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ? ਨਹੀਂ। ਕੀ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ? ਬਿਲਕੁਲ।.
ਆਮ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਜਲਦੀ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ ⚠️
-
ਆਪਣੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ: ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ, ਪਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਚ ਵੱਲ ਬਦਲੋ।
-
ਮੁਲਾਂਕਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਛੱਡਣਾ: ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਘੰਟੇ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
-
ਡੇਟਾ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ: ਸਕੀਮਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ।
-
ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਡਰ: ਡੌਕਰ ਦਿਖਣ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੋਸਤਾਨਾ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ; ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾ ਬਿਲਡ ਔਖਾ ਹੋਵੇਗਾ। [5]
-
ਨੈਤਿਕਤਾ ਆਖਰੀ: ਇਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬੋਲਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਬੇਕ ਕਰੋ - ਹਲਕਾ, ਬਿਹਤਰ। [1][2]
ਟੀਐਲ;ਡੀਆਰ 🧡
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਗੱਲ ਯਾਦ ਹੈ: ਇੱਕ AI ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ ਇਹ ਥਿਊਰੀ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਚਮਕਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਤੰਗ ਲੂਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸਟੈਕ ਸਿੱਖੋ, ਇੱਕ DL ਫਰੇਮਵਰਕ ਚੁਣੋ, ਡੌਕਰ ਨਾਲ ਛੋਟੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਭੇਜੋ, ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ NIST ਅਤੇ OECD ਵਰਗੇ ਸਤਿਕਾਰਯੋਗ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ, ਪਿਆਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਗੱਲ ਕਰੋ, ਜਾਦੂਗਰ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ। ਬੱਸ ਇਹੀ ਹੈ - ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ।
ਅਤੇ ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਇਹ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਹ ਵਾਕੰਸ਼ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਹੋ: ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਅੱਜ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਿਰਮਾਣ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰੋ।
ਹਵਾਲੇ
[1] NIST. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF 1.0)। (PDF) - ਲਿੰਕ
[2] OECD। OECD AI ਸਿਧਾਂਤ - ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ - ਲਿੰਕ
[3] scikit-learn. ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ (ਸਥਿਰ) - ਲਿੰਕ
[4] PyTorch. ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ (ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ ਸਿੱਖੋ, ਆਦਿ) - ਲਿੰਕ
[5] ਡੌਕਰ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ - ਲਿੰਕ