neverending
Junior Member
Chào các bác, em là sinh viên năm cuối ngành Kỹ thuật máy tính, tình hình của e là như này ạ:
E không thích và cũng không có kiến thức về IoT, system hay bảo mật. Hơn một năm gần đây e có mày mò một chút về học máy, học lý thuyết qua trang machinelearningcoban, có làm một số project (thật ra chắc cũng chỉ cỡ assignment) về học máy, học sâu:
1/ dự đoán bitcoin price bằng vallina RNN, LSTM, GRU, 1D CNN: kết quả là biết đc một tí về keras,
2/ scene classification với model KNN, featurizer là visual bag of word (mỗi word là một SIFT feature) : kết quả là biết được một tí về sklearn, opencv
3/ tìm hiểu và viết lại bộ featurize của NFIQ 2 () bằng Python <- cái này e thích và tự hào nhất, kết quả là biết được một tí về numpy
4/ 1, 2 project chưa thực hiện xong liên quan đến graph neural network
E thấy mình thích tìm hiểu các chi tiết về bộ featurizer, chi tiết về model, chi tiết về pipe line chuẩn bị dữ liệu nhưng ko biết cách để tuning một model ngoài việc chọn đại vài hyperparameter rồi grid search, và nhiều trường hợp lúng túng trong chuẩn bị dữ liệu realworld data.
Với những gì đã có như vậy thì e phù hợp với vị trí nào nhất trong nhóm công việc liên quan đến ML ạ? em cần học thêm những gì để xin được vị trí intern, fresher ạ? Cảm ơn các bác rất nhiều
E không thích và cũng không có kiến thức về IoT, system hay bảo mật. Hơn một năm gần đây e có mày mò một chút về học máy, học lý thuyết qua trang machinelearningcoban, có làm một số project (thật ra chắc cũng chỉ cỡ assignment) về học máy, học sâu:
1/ dự đoán bitcoin price bằng vallina RNN, LSTM, GRU, 1D CNN: kết quả là biết đc một tí về keras,
2/ scene classification với model KNN, featurizer là visual bag of word (mỗi word là một SIFT feature) : kết quả là biết được một tí về sklearn, opencv
3/ tìm hiểu và viết lại bộ featurize của NFIQ 2 () bằng Python <- cái này e thích và tự hào nhất, kết quả là biết được một tí về numpy
4/ 1, 2 project chưa thực hiện xong liên quan đến graph neural network
E thấy mình thích tìm hiểu các chi tiết về bộ featurizer, chi tiết về model, chi tiết về pipe line chuẩn bị dữ liệu nhưng ko biết cách để tuning một model ngoài việc chọn đại vài hyperparameter rồi grid search, và nhiều trường hợp lúng túng trong chuẩn bị dữ liệu realworld data.
Với những gì đã có như vậy thì e phù hợp với vị trí nào nhất trong nhóm công việc liên quan đến ML ạ? em cần học thêm những gì để xin được vị trí intern, fresher ạ? Cảm ơn các bác rất nhiều
