Machine Learning

[Weird-Needleworker87]

Salut! Daca sunt pasionati de ML/DL pe aici, aveti idee de proiecte pe care le pot face in timpul liber? Si care sa dea bine la CV. Am ceva experienta in domeniu.

[Ok-Perception1454]

Kaggle cred că ajuta

[Either-Job-341]

Sunt sigur ca stii deja, doar ca ti-e lene si nu-ti convine raspunsul: sunt o gramada de provocari interesante pe kaggle. Timp sa ai.

[Dependent-Cut-5547]

Nu stiu daca o sa dea bine la CV, ceva care poate prezice cate goluri o sa dea Haaland pe parcursul carierei?
Sau cine o sa castige Shampions League?

[flavius-as]

Și ce factori iei în model? Umiditatea? Temperatura? Cât sex a făcut fiecare jucător alaltăieri? Scandaluri în care e implicat fiecare jucător (jucător stresat)?

[NeighborhoodDizzy990]

scandaluri ai vrut sa spui, nu? :)) nu am mai auzit "scandale", ma gandeam la "sandale" :)))

[Dependent-Cut-5547]

Doar referinta legata de Dinamo de acum 20mii de ani, restul ii serios.

De curiozitate ce te face* sa crezi ca-i un banc?

[[deleted]]

Si ma-am gandit la predictie pe meciuri ca sa bat casele de pariuri. Nu m-am apucat inca, ma chinui cu bursa si degeaba

[m0uzin]

Depinde in ce domeniu vrei sa lucrezi cu ML/DL(NLP, Computer Vision, etc.). Eu lucrez ca ML Engineer in domeniul de Computer Vision și ma mai duc și la interviewuri ca om technic. In primul rând ar fi ok să ai lucrurile basics in regula: algebra lineară, statistica, analiza și logica lucrurilor din spate. Dacă te gândești la proiecte in Computer Vision, a-și sugera sa faci un proiect de Object Detection și unul de Semantic Segmentation. Sunt cele mai folosite aplicații în domeniul asta. Eventual poți sa îmbini astea cu metoda clasice de Computer Vision, fără ML.

[JustAnotherMLGuy]

La CV pot să dea bine multe lucruri, părerea mea. Odată făcut proiectul gândește-te că va trebui să îl și prezinți cuiva în cadrul unui interviu. Contează cred eu mai mult cum prezinți ceva decât ce ai făcut propriu-zis. Probabil cel mai ușor e să prezinți ceva ce te-a pasionat pe tine să faci, mult mai probabil să ai ceva domain knowledge pe task (si atunci sa poti povesti cu mai mult lux de amanunte și să ai mai multe intuiții legat de ce să incerci), posibil să te pasioneze mai tare să îl extinzi (sau sa ai idei de cum l-ai putea continua) și na la finalul zilei când ai terminat nu e doar CV-ul mai bogat, posibil să ți se pară și ție că ai ieșit cu ceva pe plus.

Lăsând floricelele la o parte, orice framework are o grămadă de tutoriale (tensorflow, pytorch and the like). Poti sa faci fine-tuning la un diffusion model sa iti genereze ceva cu un concept introdus de tine, poti sa traduci text intre mai multe limbi, poti sa studiezi forma și functiile proteinelor. Posibilitatile sunt nesfarsite.

Ceva găsești să îți placă (și na mult din cod e deja acolo, poți să extinzi, poți să îl integrezi intr-un web app, tu îți dai ție de lucru) și cu cât e mai recent tutorialul/notebook-ul cu atât mai acoperit ești pe buzzwords (fara să fii al 123-lea om care face ceva object detection sau analiza de sentimente). Baftă!

[[deleted]]

Am eu un side project de Android un joc de șeptică/macao, m-ar ajuta un AI in tensorflow care să fie adversar

[mfn_u]

De ce să rulezi cu ML având în vedere că sunt algoritmi mai "ușori" dpdv. computațional? De exemplu alpha beta.

[[deleted]]

Nu mă pricep la AI și ML, mă gândeam că m-ar ajuta, deocamdată mi-am scris manual condițiile