Работайте, не думая о наградах, вы не можете мыслить достаточно масштабно
В своем стремлении стать актуальным я начал изучать науку о данных и получил эту специализацию по глубокому обучению Эндрю Нг в 2017 году.
Наиболее ценной частью специализации был Курс 3 (Структурирование проектов машинного обучения). Профессор Нг рассказывает о множестве стратегий, которые помогут улучшить производительность вашего алгоритма. Я ценю, что этот курс дает знания, которых нет в Интернете, а вместо этого основывается на опыте. Пройдя этот курс, я почувствовал себя таким должником, что написал серию из трех статей об этом здесь, на Medium.
Ровно год назад один из членов команды Эндрю обратился ко мне через это сообщение в блоге. У меня появилась потрясающая возможность стать одним из 20 послов deeplearning.ai по всему миру. Во второй половине прошлого года мы помогли основной команде с нашими предложениями, показали мою фан-девушку во время видеозвонка с Эндрю Нг и написали кое-что для нового сайта deeplearning.ai.
Один из вопросов, который я задал Эндрю, был: «Действительно ли необходимо иметь формальную степень в области науки о данных, чтобы преуспеть в качестве профессионала?»
Он сказал, что это не единственный способ преуспеть, но, безусловно, облегчает задачу. Затем он привел примеры своих коллег, которые не были докторами наук, и как он был удивлен, когда позже обнаружил, что
Когда я писал эти сообщения в блоге на Курсе 3, даже в самых смелых мечтах я не мог представить себе встречу с Эндрю Нг.
Это то, что вы называете интуитивной прозорливостью!
Спасибо за чтение! Не стесняйтесь писать здесь свои комментарии или связываться со мной в LinkedIn / Twitter
