Yuqoridagi kitobni to'liq holdagi nusxasi.
(5. Practical Natural Language Processing)

@machine_learning_lab

​​2023 yilda ML dunyosida yana bir shov-shuvga sabab bo'lgan DragGAN modelining code lari ommaga taqdim etildi. Quyidagi qisqa videoda DragGAN modelini ishlash jarayoni tasvirlangan.

Maqola: 👉 bu yerda

GitHub code: 👉 bu yerda

HuggingFace: 👉 bu yerda

P.s: HuggingFace ga kirib o'zingiz tekshirib ko'rsangiz bo'ladi. Juda qiziq ekan ☺️.

@machine_Learning_lab

​​Oldinda qiziqarli voqealar kutmoqda.

Garvard universiteti talabalarni samarali o'qitish tizimini yaxshilash uchun o'zining mashhur darsida (CS50) sun'iy intellektdan (AI) foydalanishni rejalashtirmoqda.

Ular ChatGPT-ga o'xshash "CS50 bot" ni joriy etish umumiy savollarga javob berish va kod dizayni va xatolar haqida fikr-mulohazalarni taqdim etish orqali professor va talabalarga yordam berishga qaratilgan.

"Bizning umidimiz shuki, Al orqali biz CS50 da har bir talaba uchun 1:1 o'qituvchi: talaba nisbatga erishamiz, va ularga dasturiy ta'minotga asoslangan vositalar bilan ta'minlash orqali talabalarga eng qulay usulga 24/7 uslubida o'qishni qo'llab-quvvatlaymiz.” dedi CS50 professori Devid J. Malan gazetaga bergan intervyusida.


CS50 boti o'quvchilarni javoblar sari yo'naltirsa-da, u oddiy yechimlarni taqdim etishdan ko'ra muammoni hal qilish ko'nikmalarini rivojlantirishga ustuvor ahamiyat beradi. Garvardning Alni qo’llashi shu o’quv yili boshida kutilmoqda.

@machine_learning_lab

​​#Roadmap #yol_xaritasi

AI muhandisi bo'lish ta'lim, amaliy tajriba va doimiy ravishda o'rganish va sohadagi eng so'nggi yutuqlardan xabardor bo'lishga tayyorlikni talab qiladi. Mana sizga AI muhandisi bo'lishga yordam beradigan batafsil yo'l xaritasi (roadmap) 🗺:

1️⃣ Dasturlash va kompter savodxonligi asoslarini o'rganish
ML muhandisi bo'lish uchun dasturlash va kompyuter savodxonligi asoslarini yaxshi tushunish kerak. Siz Python yoki C++ kabi bir yoki bir nechta dasturlash tillarini o'rganishdan boshlashingiz mumkin, so'ngra boshlang'ich informatika kurslarida ishlashingiz mumkin.

2️⃣Matematika va statistika bo'yicha bilimga ega bo'lish
Matematika va statistika AI ni o'rganishning asosidir. Chiziqli algebra, ehtimollar nazariyasi va statistika haqida kuchli tushunchaga ega bo'lish muhimdir. Siz ushbu sohalarda mustahkam poydevor yaratish uchun onlayn kurslar yoki darsliklarni olishdan boshlashingiz mumkin.

3️⃣ML tushunchalarini o'rganish
Siz nazorat ostida (Supervised Learning) va nazoratsiz o'rganish (Unsupervised Learning), tasniflash (Classification), regressiya (Regression), klasterlash (Clustering) va Deep Learning kabi asoslardan boshlashingiz mumkin. Asoslarni yaxshi tushunganingizdan so'ng, siz AIning ilg'or yo'nalishlaridan Natural Language Processing (NLP) va Computer Vision (CV) kabilarga o'tishingiz mumkin.

4️⃣O'rganganlaringizni amaliyotda qo'llang
Real hayotdagi ma'lumotlar to'plamida ishlash orqali o'rgangan narsalaringizni amalda qo'llash muhimdir. Kaggle - qiziqarli ma'lumotlar to'plamini topish va ML musobaqalarida qatnashish uchun ajoyib platforma. Ushbu maʼlumotlar toʻplamini oʻrganish va tahlil qilish va ML modellarini yaratish uchun 1-3-bosqichlarda oʻrganilgan koʻnikmalardan foydalanishingiz mumkin.

5️⃣Ma'lumotlar to'plami bilan ishlash va vizualizatsiya qilish ko'nikmasini rivojlantirish
Ma'lumotlar to'plami bilan ishlash va vizualizatsiya har qanday ML muhandisi uchun muhim mahoratdir. Siz ma'lumotlarni tozalash va qayta ishlashni va ma'lumotlarni ML modellari uchun mos formatlarga keltirishni o'rganishingiz kerak. Bundan tashqari, siz ma'lumotlarni tushunish va manfaatdor tomonlarga tushunchalarni etkazishda yordam beradigan vizualizatsiya yaratish uchun Matplotlib va Seaborn kabi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalarida malaka hosil qilishingiz kerak.

6️⃣Maxsus frameworklar va platformalarni o'rganish
ML modellarini yaratish uchun ko'plab vositalar va frameworklar mavjud. Ushbu vositalarning bir yoki bir nechtasida malakali bo'lish muhimdir. Mashhur vositalar va frameworklar qatoriga TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn va Pandas kiradi. Shuningdek, AWS, Google Cloud Platform va Microsoft Azure kabi bulutga asoslangan platformalar haqida ham maʼlumot olishingiz kerak boʻlib, ular ML modellarini yaratish, oʻqitish va amaliyotga tadbiq etish xizmatlarini taqdim etadi.

7️⃣Real ML loyihalarini amalga oshirish
Malakali ML muhandisi bo'lishning eng yaxshi usuli bu haqiqiy loyihalar ustida ishlashdir. Image classification, sentiment analysis yoki customer segmentation kabi kichik o'lchamdagi loyihalarni qurishdan boshlashingiz mumkin. Yetarli tajribaga ega bo'lganingizdan so'ng, siz kattaroq va murakkabroq loyihalar ustida ishlashingiz mumkin.

8️⃣Eng so'nggi AI sohasidagi yangiliklardan xabardor bo'lish
AI jadal rivojlanayotgan soha bo'lib, eng so'nggi ishlanmalardan xabardor bo'lish muhimdir. Siz tadqiqot maqolalarini o'qishingiz, konferentsiyalar va uchrashuvlarda qatnashishingiz, so'nggi tendentsiyalar va texnikalar haqida xabardor bo'lish uchun onlayn forumlar qatnashishingiz kerak.


Usbu ma'lumot ko'pchilikka manfatli bo'lishi uchun yaqinlaringizga ham ulashing!


👉@machine_learning_lab

Professor David Malan yangilikni bizdan oldi shekilli 😂😂😂

Xabarni joylaganiga 8 soat bo’libdi. Biz kecha bu haqda post qo’ygan edik😂

P.s: Ko’rdilarmi bizni Garvardda ham bilishadiii.
#bizda_bunyodkor_stadioni_bor rukunidan!

@machine_learning_lab

​​Playground AI haqida eshitganmisiz?

Playground AI - bu sun'iy idrok algorithmlariga asoslangan tasvirlar yaratishga imkon beradigan bepul online website.

Siz undan san'at, ijtimoiy tarmoq postlari, taqdimotlar, plakatlar, videolar, logotiplar va boshqalarni yaratish uchun foydalanishingiz mumkin.

👉 Link bu yerda

👉@machine_learning_lab