Yapay Zekâ Alanında Kariyer Nasıl İnşa Edilir, Bölüm 3: Proje Seçme

Andrew Ng - Çeviri: Ozancan Ozdemir

Merhabalar,

Makine öğrenmesi ve derin öğrenmeye ilgi duyan herkes mutlaka en az bir kere de olsa Andrew Ng adını duymuştur ki birçok kişi de Ng’nin en az bir kez açık ders içerik materyallerinden faydalanmıştır.

Ng geçtiğimiz günlerde The Batch’de yapay zekâ alanında kariyer yapmak isteyen kişilere yönelik kendi düşünce ve tavsiyelerini içeren farklı zaman aralıklarında mektuplar yayınladı.

Ben de bu mektuplardan daha fazla kişinin yararlanması amacıyla Türkçe’ye çevirip, paylaşmak istedim.

Üçüncü mektup öncesi hafıza tazelemek isterseniz, ilk mektup ve ikinci mektubu yerleştirilmiş bağlantılardan okuyabilirsiniz.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

Sevgili arkadaşlar,

Son iki mektupta, yapay zekâ alanında kariyer geliştirme hakkında yazdım ve teknik beceriler kazanmak için ipuçları paylaştım. Bu sefer kariyer inşa etmede önemli bir adımı tartışmak istiyorum: proje çalışması.

Sadece sorumlu ve etik olan ve insanlara fayda sağlayan projeler üzerinde çalışmamız gerektiğini söylemeye gerek yok. Ancak bu sınırlar aralarından seçim yapabileceğiniz çok çeşitli seçenekler bırakıyor. Daha önce yapay zekâ projelerinin nasıl tanımlanacağı ve kapsamlandırılacağı hakkında yazdım. Bu ve gelecek haftaki mektubun farklı bir vurgusu var: kariyer gelişimine yönelik projeler seçmek ve yürütmek.

Verimli bir kariyer, zaman içinde kapsam, karmaşıklık ve etki bakımından umarım büyüyen birçok projeyi içerecektir. Bu nedenle, küçük başlamak iyidir. Öğrenmek için küçük projeleri kullanın ve becerileriniz büyüdükçe daha büyük projelere kademeli olarak adım atın.

Yeni başladığınızda, başkalarının size harika fikirler veya kaynaklar sunmasını beklemeyin. Birçok insan boş zamanlarında küçük projeler üzerinde çalışarak başlar. Kemerinizin altındaki ilk başarılarla (küçük olanlar bile), büyüyen becerileriniz daha iyi fikirler üretme yeteneğinizi artırır ve başkalarını daha büyük projelere adım atmanıza yardımcı olmaya ikna etmek kolaylaşır.

Ya herhangi bir proje fikriniz yoksa? İşte bunları oluşturmanın birkaç yolu:

Mevcut projelere katılın: Fikri olan başka birini bulursanız, projelerine katılmasını isteyin.

Okumaya ve insanlarla konuşmaya devam edin: Okumak, ders almak veya alan uzmanlarıyla konuşmak için çok zaman harcadığımda yeni fikirler üretiyorum. Senin de yapacağına eminim.

Bir uygulama alanına odaklanın: Birçok araştırmacı, yeni nesil transformatörleri icat ederek veya dil modellerini daha da ölçeklendirerek temel yapay zekâ teknolojisini ilerletmeye çalışıyor — bu heyecan verici bir yön olsa da, zor. Ancak makine öğreniminin henüz uygulanmadığı uygulamaların çeşitliliği çok büyük! Otonom helikopter uçuşundan çevrimiçi reklamcılığa kadar her şeye sinir ağları uygulayabildiğim için şanslıyım, çünkü kısmen nispeten az sayıda insan bu uygulamalar üzerinde çalışırken bu konuların içine “atladım”. Şirketiniz veya okulunuz belirli bir uygulamayı önemsiyorsa, makine öğrenimi olanaklarını araştırın. Bu, potansiyel olarak yaratıcı bir uygulamaya ilk bakışınızı verebilir — benzersiz işler yapabileceğiniz bir uygulama — henüz kimsenin yapmadığı bir uygulama.

Bir yan koşuşturma geliştirin: Tam zamanlı bir işiniz olsa bile, daha büyük bir şeye dönüşebilecek veya gelişmeyecek eğlenceli bir proje yaratıcı meyve sularını karıştırabilir ve ortak çalışanlarla bağları güçlendirebilir. Tam zamanlı bir profesörken, çevrimiçi eğitim üzerinde çalışmak “işimin” bir parçası değildi (araştırma yapıyor ve ders veriyordum). Eğitim tutkusu yüzünden sık sık üzerinde çalıştığım eğlenceli bir hobiydi. Evde video kaydetme konusundaki ilk deneyimlerim, daha sonra çevrimiçi eğitim üzerinde daha önemli bir şekilde çalışmamda bana yardımcı oldu. Silikon Vadisi, yan projeler olarak başlayan girişimlerin hikayeleriyle doludur. İşvereninizle bir çatışma yaratmadığı sürece, bu projeler önemli bir şey için bir basamak olabilir.

Birkaç proje fikri göz önüne alındığında, hangisine atlamalısınız? İşte göz önünde bulundurulması gereken faktörlerin hızlı bir kontrol listesi:

Proje teknik olarak büyümenize yardımcı olacak mı? İdeal olarak, yeteneklerinizi germek için yeterince zor olmalı, ancak başarı şansınız çok az olmayacak kadar zor olmamalıdır. Bu sizi giderek daha büyük teknik karmaşıklığa hakim olma yoluna sokacaktır.

Çalışacak iyi takım arkadaşların var mı? Değilse, tartışabileceğiniz insanlar var mı? Çevremizdeki insanlardan çok şey öğreniyoruz ve iyi işbirlikçilerin büyümeniz üzerinde büyük etkisi olacak.

Basamak olabilir mi? Proje başarılı olursa, teknik karmaşıklığı ve / veya iş üzerindeki etkisi onu daha büyük projeler için anlamlı bir basamak haline getirecek mi? (Proje daha önce üzerinde çalıştığınızdan daha büyükse, böyle bir basamak taşı olma ihtimali yüksektir.)

Son olarak, analiz felcinden kaçının. Tamamlanması bir hafta sürecek bir proje üzerinde çalışıp çalışmayacağınıza karar vermek için bir ay harcamak mantıklı değil. Kariyeriniz boyunca birden fazla proje üzerinde çalışacaksınız, böylece neyin değerli olduğuna dair düşüncenizi geliştirmek için yeterli fırsata sahip olacaksınız. Geleneksel “hazır, nişan al, ateş et” yaklaşımı yerine çok sayıda olası yapay zekâ projesi göz önüne alındığında, ilerlemenizi “hazır, ateş et, nişan al” ile hızlandırabilirsiniz.”

Öğrenmeye devam et!

Andrew

— — — — — — — —

Bu yazının orijinal hâline https://read.deeplearning.ai/the-batch/how-to-build-a-career-in-ai-part-3-choosing-projects/ adresinden erişebilirsiniz.