Suhbatlarda ko'ryapman: ko‘pchilik AI Engineer sifatida kelmoqda, lekin Classic ML algoritmlaridan deyarli xabari yo'q 🤷‍♂️ Mavjud model va API'lardan foydalanish, RAG yoki fine-tuning qilishni bilishadi. Lekin modelning "kapot tagida" qanday ishlashini tushunish sayoz AI/ML bilan jiddiy shug‘ullanayotgan bo'lsangiz, hech bo'lmaganda quyidagilarni ko'rib chiqishni tavsiya qilaman: * Linear va Logistic Regression * KNN * Naive Bayes * Decision Tree * Random Forest * SVM * K-Means * DBSCAN * PCA * Gradient Boosting * XGBoost, LightGBM, CatBoost Faqat nomini bilish emas qanday ishlashini tushunish va bir-ikkitasini noldan implement qilib ko'rish ancha foydali. Tayyor modeldan foydalanish yaxshi. Lekin uning ichida nima bo‘layotganini bilish undan ham yaxshi)) 🔗 [RoadMap]

Tabriklayman, Ustozlar!