डाटा वैज्ञानिकों के लिए जनरेटिव एआई कार्यप्रवाह

जैसे-जैसे डेटा की जटिलता बढ़ती जाती है, पारंपरिक विश्लेषण विधियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा काफी तेजी से किया जा सकता है। यह लिखित पाठ्यक्रम आपको अपने डेटा परियोजनाओं में बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाने के लिए आवश्यक बुनियादी ज्ञान और व्यावहारिक कोड पैटर्न प्रदान करता है। आप क्या सीखेंगे: -जनरेटिव एआई, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और बड़े भाषा मॉडल के मूल सिद्धांतों को समझना। - डेटा सफाई, फीचर इंजीनियरिंग और कोड जनरेशन के लिए विशेष रूप से अनुकूलित शीघ्र इंजीनियरिंग तकनीकों का उपयोग करें। - रिट्रीव-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पैटर्न और वेक्टर डेटाबेस का पता लगाएं ताकि कस्टम दस्तावेज संग्रहों को क्वेरी किया जा सके। -डेटासेट को संतुलित करने और मजबूत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले सिंथेटिक डेटा का निर्माण करना। - एपीआई-चालित भाषा मॉडल एकीकरण का उपयोग करके पैमाने पर असंरचित पाठ डेटा का विश्लेषण करें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और भाषा मॉडल के यांत्रिकी के साथ शुरू होता है, इसके बाद एपीआई एकीकरण, प्रोम्ट डिजाइन और डाटा वृद्धि पर चरण-दर-चरण लिखित मार्गदर्शिकाओं में जाता है. आप संरचनात्मक पाठ्य व्याख्याओं और स्पष्ट कोड उदाहरणों के माध्यम से काम करेंगे, जो आपके मौजूदा पायथन पाइपलाइनों में सीधे फिट होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं. यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी और अभ्यासशील डाटा वैज्ञानिकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपने काम में एआई उपकरणों को एकीकृत करना चाहते हैं; जनरेटिव एआई के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि बुनियादी पायथन परिचितता सहायक है। आजकल विज्ञान के विकास के साथ-साथ नए-नए प्रयोग भी होते जा रहे हैं।