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बुद्धिमान सिस्टम बनाएं, तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करें और एल्गोरिदम में महारत हासिल करें।
डेटा से सीखने में सक्षम बुद्धिमान सिस्टम बनाएं। एल्गोरिदम, तंत्रिका नेटवर्क (Neural Networks) और कंप्यूटर दृष्टि में महारत हासिल करें।
पायथन, रैखिक बीजगणित (Linear Algebra), कैलकुलस और संभाव्यता (Probability) सीखें। ये सभी ML मॉडल के निर्माण खंड हैं।
स्किकिट-लर्न (scikit-learn) का उपयोग करके पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित (supervised and unsupervised) लर्निंग एल्गोरिदम लागू करें।
TensorFlow या PyTorch का उपयोग करके जटिल आकृतियाँ बनाएँ। छवियों के लिए CNN और पाठ के लिए RNN के बारे में जानें।
प्लाइड ML या मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग भूमिकाओं के लिए नहीं, हालांकि एक मजबूत गणित पृष्ठभूमि मदद करती है।