Data science

วิธีสร้างพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิงที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้คุณได้งาน

ทำตามขั้นตอนและสร้างพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิงที่จะช่วยให้คุณได้รับการว่าจ้างอย่างง่ายดาย แฟ้มสะสมผลงานเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการแสดงความสำเร็จที่คุณจะระบุในประวัติย่อหรือพูดคุยในการสัมภาษณ์ ผู้คนมักจะเชื่อในสิ่งที่คุณแสดงได้ ไม่ใช่สิ่งที่คุณบอก ในทำนองเดียวกัน เมื่อคุณสมัครงานแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่มีพอร์ตโฟลิโอ มูลค่าของคุณจะลดลง ในระหว่างการหางาน แฟ้มผลงานแมชชีนเลิร์นนิงจะแสดงงานของคุณต่อผู้มีโอกาสเป็นนายจ้าง ในพอร์ตโฟลิโอของคุณ คุณควรพูดถึงโครงการต่างๆ ที่แสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของทักษะการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ แม้แต่มืออาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์ก็สร้างและอัปเดตพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้ทันและสอดคล้องกับทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง รูปแบบของพอร์ตโฟลิโอของคุณ สำหรับพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถใช้ GitHub หรือเว็บไซต์หรือบล็อกส่วนตัวได้ บล็อกส่วนตัวหรือโปรไฟล์ GitHub เป็นตัวบ่งชี้ที่ชัดเจนว่าคุณเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องที่มีศักยภาพ หากต้องการแสดงโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงที่คุณทำงานอยู่ จำเป็นต้องมีบัญชี GitHub ที่ใช้งานอยู่ นอกจากนี้ การมีช่องบล็อกส่วนตัวก็มีประโยชน์เช่นกัน คุณสามารถโฆษณาทักษะแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยการเขียนบล็อกด้วยการนำเสนอโครงการ และเขียนเกี่ยวกับประสบการณ์การทำงานกับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องด้วย หากใช้ GitHub หรือที่เก็บโค้ดอื่น ๆ เป็นพอร์ตโฟลิโอของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับการสนับสนุนเสมอด้วยไฟล์ readme สำหรับแต่ละโปรเจ็กต์ซึ่งมีจุดประสงค์และสิ่งที่ค้นพบของโปรเจ็กต์พร้อมกับกราฟ ภาพจริง วิดีโอ และลิงก์อ้างอิง หากมี นอกจากนี้ ทำให้ผู้อื่นสามารถเรียกใช้โครงการใหม่ได้ง่ายโดยให้คำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีดาวน์โหลดโครงการและทำซ้ำผลลัพธ์ นอกจากการนำเสนอและบล็อกแล้ว สิ่งสำคัญที่สุดที่คุณควรจำไว้เสมอก็คือ เมื่อคุณนำเสนอโครงการและประสบการณ์ คุณต้องอธิบายสิ่งนี้ สิ่งนี้จะดึงดูดความสนใจของผู้สัมภาษณ์ คุณควรอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับโปรเจ็กต์ทั้งหมดของคุณ แทนที่จะเขียนแค่โปรเจ็กต์ โครงการในแฟ้มสะสมผลงานควรบรรยายเรื่องราวการทำงานและประสบการณ์ของคุณ คุณภาพของเนื้อหา เนื้อหาเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับพอร์ตการลงทุน คุณภาพของเนื้อหาสำคัญกว่าปริมาณ คุณไม่สามารถเลือกสุ่มโปรเจ็กต์และทำงานกับมันแล้วเพิ่มลงในพอร์ตโฟลิโอของคุณได้ คุณต้องให้ความสำคัญกับความเชี่ยวชาญในโดเมนของคุณ และทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้อง คุณไม่สามารถเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกสาขาได้ ดังนั้นจงเลือกสาขาของคุณอย่างระมัดระวัง จากนั้นเลือกโครงการของคุณและดำเนินการเพื่อเพิ่มลงในพอร์ตโฟลิโอ ไม่สำคัญว่าคุณจะทำงานสองสามโครงการจนถึงประเด็นหรือไม่ มันคุ้มค่าและอิงจากโดเมนของคุณ ประเภทของโครงการที่จะรวม คุณต้องมีความสับสนเกี่ยวกับประเภทของโครงการที่คุณควรเลือก? ดังนั้น ในบันทึกย่อนั้น พยายามเลือกโครงการที่เป็นนวัตกรรมเพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอของคุณเสมอ นวัตกรรมมักจะสร้างความตื่นเต้นให้กับผู้คน ดังนั้นมันจะทำให้ผู้สัมภาษณ์รู้สึกตื่นเต้นอย่างแน่นอน ทำให้เขาต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงการนี้ คุณไม่ควรทำงานในโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงที่พบได้ทั่วไป เช่น การตรวจจับสแปมหรือการตรวจจับการบุกรุก ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นนักศึกษาวิศวกรรมศาสตร์คนสุดท้ายที่รู้เกี่ยวกับ CNN และ Deep Learning คุณสามารถสร้างระบบการเข้างานอัตโนมัติที่ผู้สัมภาษณ์จะรู้สึกตื่นเต้นที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติม เช่น คุณทำการจดจำใบหน้าได้อย่างไร ต้องการข้อมูลมากน้อยเพียงใด และ มากกว่า. สรุปคือ เลือกโครงการที่มีแอปพลิเคชันที่น่าสนใจและต้องใช้ความพยายามในการรวบรวมข้อมูลด้วย การเตรียมข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การสร้างภาพข้อมูล และการเล่าเรื่องเป็นหมวดหมู่หลักที่คุณควรเน้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพอร์ตโฟลิโอแมชชีนเลิร์นนิงมีอย่างน้อยหนึ่งโปรเจ็กต์ในแต่ละหมวดหมู่เหล่านี้ซึ่งแสดงชุดทักษะการเรียนรู้ของเครื่องที่รอบรู้แก่นายจ้างที่คาดหวัง พร้อมกับการนำโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงแบบ end-to-end ไปใช้อย่างน้อยหนึ่งโครงการตั้งแต่ความเข้าใจในแนวคิดไปจนถึง การประเมินแบบจำลองในโลกแห่งความเป็นจริง

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button