习项目对于被最好的公司聘用是必要的

[Habib01]

19. Atari 2600 的强化学习代理
在Atari 26 00 的 MuZero 项目中，您将构建、训练和验证针对 Atari 2600 游戏使用 MuZero 算法的强化学习代理。 阅读教程以了解有关 MuZero 算法的更多信息。

目标是构建一种新的架构或修改现有的架构，以提高全球排行榜上的分数。您将需要三个多月的时间才能了解该算法在强化学习中的工作原理。

这个项目数学性很强，需要你具备 Python 知识。您可以找到解决 泰国手机数据 方案建议，但要达到世界第一的位置，您必须构建自己的解决方案。

雅达利

作者的动图 |抱脸

20. MLOps 端到端机器学习
MLOps端到端机器学。如今，招聘人员正在寻找能够使用 MLOps、数据编排和云计算工具构建端到端系统的 ML 工程师。

在此项目中，您将使用 TensorFlow、Streamlit、Docker、Kubernetes、cloudbuild、GitHub 和 Google Cloud 构建和部署本地化图像分类器。主要目标是使用 CI/CD 在生产中自动构建和部署机器学习模型。要了解方向，请阅读机器学习、管道、部署和 MLOps教程。

定位图像分类器

图片来源：Senthil E

用于作品集创建的机器学习项目
要构建您的机器学习作品集，您需要脱颖而出的项目。向招聘经理或招聘人员证明您可以用多种语言编写代码，了解多种机器学习框架，使用机器学习解决独特的问题，并端到端地了解机器学习生态系统。

21.张量处理单元中的BERT文本分类器
在BERT 文本分类器项目中，您将使用大型语言模型并使用 TPU（张量处理单元）对阿拉伯语言进行微调。您将学习如何使用 TensorFlow 处理文本数据、修改模型架构以获得更好的结果，以及如何使用 Google TPU 对其进行训练。与 GPU 相比，它会将您的训练时间减少 10 倍。

BERT 文本分类器

拥抱脸图片