ما هو ملخص الجملة الواحدة من المقال التالي؟ عندما تبدأ لأول مرة ، حاول فحص وإعادة إنشاء المشاريع الأساسية المقدمة من Scikit-learn و Awesome Machine Learning و PredictionIO وموارد مماثلة. بمجرد أن تكون لديك فهم قوي لكيفية عمل التعلم الآلي في الممارسة العملية، حاول التوصل إلى مشاريعك الخاصة التي يمكنك مشاركتها عبر الإنترنت أو سردها في السيرة الذاتية. لذا لا يجب أن تقضي وقتك في جمع البيانات، حاول استخدام مجموعات البيانات المتاحة للجمهور من أماكن مثل مخزن التعلم الآلي UCI و Quandl. إذا لم تتمكن من التوصل إلى فكرة مشروع، ابحث عن الإلهام على مواقع مثل GitHub. كاجل هي قاعدة بيانات مجموعة البيانات التي تستضيف مجموعة متنوعة من تحديات التعلم الآلي. بعض هذه هي المسابقات الرسمية، والتي تقدم جوائز نقدية، وبعضها مسابقات مجانية التي توفر ببساطة الخبرة. للبدء، حاول إكمال مسابقة المبتدئين تيتانيك: التعلم الآلي من الكارثة. في حين أن المشاريع والمسابقات الشخصية ممتعة وتبدو رائعة في السيرة الذاتية، فقد لا تعلمك مهارات التعلم الآلي المحددة للأعمال التي تتطلبها العديد من الشركات. لذا يمكنك الحصول على هذه الخبرة، والبحث عن التدريب أو وظائف المستوى المبتدئ المتعلقة بالتعلم الآلي الذي يركز على المنتج. ابحث عن التدريب على مواقع مثل Internships.com.  ملخص:
العمل على مشاريع التعلم الآلي الشخصية. المشاركة في مسابقات المعرفة كاغل. تقدم بطلب للتدريب على التعلم الآلي.