डज जीपीए मैटर आई वुड से जो करियर के स्टार्ट में कुछ कंपनीज क्योंकि उसमें देखि दे लॉट ऑफ स्टूडेंट्स ट आर प्लाइंग और आपका जो पोर्टफोलियो होता है किसी बंदे का वो जनरली स्टार्ट में कुछ नहीं होता इट्स जनरली एफवा पी बट यू थिंक के कि इट इज एन अपवर्ड ट्रेंड या मतलब आपको लगता है कि 2025 में अभी से ज्यादा जॉब्स होंगी पाकिस्तान अलाम वालेकुम एंड वेलकम टू अनदर एपिसोड ऑफ द अहमद जुबैर शो आज के एपिसोड में हम स्पेसिफिकली बात करेंगे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के टॉपिक के ऊपर हम बात करेंगे कि एआई एमएल के अंदर करियर डेवलप करने के लिए क्या-क्या ट्रेट्स होने चाहिए डिस्क्रिप्टिव एआई क्या डिस्क्रिमिनेटिव एआई क्या होती है और जेनरेटिव एआई क्या होती है और जनरली किस तरह के लोगों को इस फील्ड में जाना चाहिए एंड फॉर दैट वी गट सम बडी हु बीन वर्किंग इन दिस फील्ड फॉर द लास्ट सेवन टू ट इयर्स तो हम उनसे ही पूछते हैं कि उनका क्या ख्याल है इसके बारे में अलाम नन वालेकुम सलाम अहमद एंड थैंक यू फॉर हैविंग मी य वेलकम नया रियली हैप्पी के यू आर हियर फाइनली आ एम गोइंग टू जंप स्ट्रेट इन टू इट ठीक है आप मुझे बताए सबसे पहले के किस तरह के लोगों को एआई के अंदर आना चाहिए आपके ल से सो लाक देर लट ऑफ डिबेट के ट्रेंड फॉर एपल काफी जॉब्स आजकल जो एआई की आती है दे शाइनी एस्पेक्ट ट इट के वो काफी हाइपिंग जॉब्स होती है बट आई वड स्टिल से कि इफ सम और इफ यू आर इंटरेस्ट रियली इंटरेस्टेड रियली रियली इंटरेस्टेड इन सॉल्विंग प्रॉब्लम्स अ विद यूज ऑफ एआई और विदाउट यूज ऑफ एआई और आप अगर आपकी एनालिटिकल स्किल्स है इफ यू आर वेरी गुड न दोस थिंग्स तो आई वुड से दैट यू आर सम दैट शुड बी वर्किंग इन ए ऑन टॉप ऑफ दैट आई वड से इफ यू आर इंटरेस्टेड इन लाइक सॉल्विंग मैथमेटिकल इक्वेशंस या इफ यू हैव गुड अंडरस्टैंडिंग ऑफ लीनियर अलजेब्रा एंड कैलकुलस सो ए इ समथिंग दैट यू शुड बी वर्किंग इन आ ल् स्टेटिस्टिक्स भी इंपोर्टेंट है ए के लिए अ एट सम एक्सटेंट लेकिन इतनी ज्यादा एक्सटेंसिव नहीं लाइक इफ यू आर वर्किंग स्टिकल मॉडल सो इट शुड बी अदर वाइज इतना वो जर म अच्छा ठीक है ग्रेट लराट सो आई थिंक इट इ वेरी वेरी वेरी इजली कंप्रिहेंसिबल क्राइटेरिया के ये दो तीन चीज होनी चाहिए मुझे मुझे लेकिन यह बताए कि यह तो क्राइटेरिया हो गया मुझे बताए मैं अपना एप्टिट्यूड कैसे गेज कर सकता मेरा एप्टीट्यूड भी है एई के लिए के नहीं है सो उसम इट वड बी अन इट बी मा एशन इज लाइक फॉर एग्जांपल इफ यू आर इन अ यूनिवर्सिटी आप डिफरेंट चीजों को एक्सप्लोर करें मे बी टेक वन कोर्स ऑन मशीन लर्निंग टेक अ कोर्स ऑन वेब डेवलपमेंट टेक अ कोर्स ऑन ऑन मोबाइल एप डेवलपमेंट इन तीनों चीजों को मे बी इन पैरेलल यान डिफरेंट टाइम्स ऑफ योर सेमेस्टर उसको चीजों को एक्सप्लोर करें आप हैंड्स ऑन डेवलपमेंट करें एंड इन तीनों को देन इट कम्स टू यू कि आप उन तीनों को देख ले वैल्युएट कर ले व्हिच थिंग्स कम नेचुरली टू यू फॉर एग्जांपल जब मैं यूनिवर्सिटी में था उस उस टाइम तो खैर एआई प इतना ज्यादा काम नहीं हो रहा था लेकिन इनिशियली आई थॉट कि वेब डेवलपमेंट वुड बी समथिंग दैट आई वुड बी मोर इंटरेस्टेड इन लेकिन जब आई गॉट इन टू द इंडस्ट्री आई वाज एबल टू लाइक मेक कपल ऑफ एप्स मैं लोग मैं काम कर र था लेकिन आई डिंट एंजॉय इट एज मच एज आई एम एंजॉयिंग एआई सो इट एट द एंड ऑफ द डे इट कम्स टू यू के वो एक चीज नेचुरली आप कितने उसको अच्छी तरह ग्राप करते हैं एंड हाउ अ ओपन वुड यू बी टू वर्क ऑन इट ऑन तो योर एडवाइस इज कि सब कुछ टेस्ट करें और फिर आप फिर ही आप बता सकते हैं आपका एप्टिट्यूड है कि नहीं राइट दैट मेक्स सेंस अच्छा मुझे बताए कि सो स लाक बिल्कुल सुपरफिशियल लेवल पे एआई मॉडल्स ट्रेन करना लाइक टेंसर फ्लो के मॉडल्स इंपोर्ट कर लिए कर लिए एज यू मेंशन पाय टर्च के मॉडल्स कर लिए ऑफ कैमरा एज वेल वो वो तो वो तो मैं ये जा सकता हूं मैं टुटोरिअल देखा मैंने मैं मैंने निकाला मैंने एनेस्ट की डेटाबेस पकड़ी मैंने उसको ट्रेन कर दिया वगैरह सारा कुछ आई कैन डू दैट ठीक है लेकिन जैसे ही आप थोड़ा सा डीप जाते हैं तो इट स्टार्टस टू गेट रियली हार्ड रियली फास्ट राइट सो अगर मैं कहता हूं कि ये तो नोन प्रॉब्लम है एनेस का डेटा सेट है या आई डोंट नो के इमेज का डेटा सेट है और उसमें से आई डों नो स्किटल्स काउंट करनी है व्हाट एवर ये सॉल्व प्रॉब्लम्स है उनके ऊप टोरियल बने होंगे कि यार इतनी न्यूल नेटवर्क की लेयर्स है इतने पैरामीटर्स है इस तर कर द रियल वर्ल्ड एआई पे या या ला प्रैक्टिकली एप्लीकेबल एआई पे व्हेन यू फर्स्ट स्टार्टेड वाज इट वाज इट वेरी वेरी हार्ड एंड वेरी डॉटिंग फॉर यू इन द स्टार्ट एज वेल या सो सो मेरी भी जो इंट्रोडक्शन टू एआई वाज सॉर्ट ऑफ सिमिलर जो कि आजकल लोग कर रहे होते हैं इट वाज के मे बी आई टूक कपल ऑफ कोर्सेस उसको मैंने सिर्फ पास थ्रू किया कुछ असाइनमेंट्स की कुछ रग लेकिन एट द एंड ऑफ द डे आई थॉट कि मुझे एआई पे सारी चीजें जो आई फेल्ट लाइक आई फेल्ट ओवरकॉन्फिडेंट कि या जो एआई की चीजें उसने बताई है दैट एवरीथिंग दैट आई शुड नो अबाउट एआई बट व्हेन आई स्टार्टेड वर्किंग ऑन एक्चुअल प्रोजेक्ट्स इट वाज एनटायर डिफरेंट लाइक फॉर एग्जांपल इफ यू गो थ्रू ट्यूटोरियल्स उसमें येय होगा कि मे बी यू हैव अ वेरी क्लीन डेटा सेट जि आपने एनेस का कहा एंड यू बेसिकली इंपोर्टेड इट गिव इट टू द मॉडल ट्रेन कि और बड़े अच्छे रिजल्ट्स आ गए फॉर समबे दैट्ची को डिस्कस नहीं कर रहा लेकिन व्हेन यू वर्क विद एक्चुअल प्रॉब्लम्स तो उसमें आई वुड से कि 80 पर ऑफ द टाइम यू हैव टू ओनली लुक एट द डेटा समथिंग दैट रियली बोरिंग लेकिन एट द अगर इफ यू हैव एन अंडरस्टैंडिंग कि डाटा कैसे क्लीन किया जाता है व्ट डाटा वुड बी गुड फॉर माय मॉडल वुड नॉट बी गुड फॉर माय मॉडल वो एक इंपोर्टेंट चीज है एंड एट टाइम्स जो ग्रेजुएट्स होते हैं या जो नए लोग होते हैं दे डोंट रिलाइज द इंपोर्टेंस ऑफ इट उनको लगता है बस मैंने मॉडल बना लिया मैंने ट्रेन कर लिया दैट्ची जॉब डन लेन एक्चुअली ऐसा होता नहीं है हमने एट टाइम्स ऐसे होता है कि पूरे पूरे प्रोजेक्ट बन जाते हैं और लेट्स सपोज आपने फॉर गिवन डटा मॉडल बड़ा अच्छा काम करर लेकिन व्हेन यू पुट इट इन द प्रोडक्शन वो बिल्कुल काम नहीं करता देर कुड बी अ लॉट ऑफ रीजंस टू इट हम उसको उसपे नहीं जाएंगे लेकिन द मेन इंपोर्टेंट थिंग इन एआई इज द बोरिंग थिंग कि आपने डाटा को देखना है एंड मे बी पूरा पूरा दिन लग जाता है आप डाटा को देख रहे हैं देख रहे हैं यू कैन नॉट फिगर आउट कि वो मसला क्या आ रहा है पाइपलाइन में सो इट्स मोर अबाउट एक्चुअल एआई में ये कि आप यू हैव टू अंडरस्टैंड द बेसिक्स कि वो फॉर एग्जांपल मेरा मॉडल क्यों नहीं काम कर रहा सो दीज आर फ्यू क्वेश्चंस जो कि मे बी आपको ट्यूटोरियल नहीं सिखाते मे बी आपको वो चीजें एक एक ब्लॉग नहीं सिखाता है इट्स मोर अबाउट एक्सपीरियंस इट्स मोर अबाउट द बेसिक्स जो आपको सीखनी होती है मे बी रीड रिसर्च पेपर्स मे बी रीड वेरी गुड बुक्स अराउंड एआई जो कि आपको ये चीजें सिखाती है और आर मोर इंपोर्टेंट एस्पेक्ट ऑफ तो शुरू में जब आपने किया था व्हेन इट वाज लाइ इट माइट माइट हैव बीन हार्ड फॉर यू तो हाउ डिड यू पावर थ्रू मतलब व्हाट केप्ट यू गोइंग कि यार नहीं ठीक है ये मुश्किल तो है है बोरिंग भी हो सकता है हो जब आई थिंक वो जो डेटा वाली बात आपने की ट्स वेरी अप्रोपो सेसिंग का भी तो स्टेप होता है उससे पहले कि यार सारे को एक दफा एक द नॉर्मलाइज हो करने एंड ऑल दैट इंप्यूट करना है आउटलायर डिटेक्शन करनी है वैल्यूज ड करनी है सो ऑल ऑफ दैट तो हाउ डिड यू गो थ्रू दैट फेज वो वो बैरियर कैसे क्रॉस किया सो उसमें जो इनिशियल मेरा स्टार्ट था वाजन ऑन एक्चुअल प्रोजेक्ट्स इट वाज अ रिसर्च बेस्ड प्रोजेक्ट वो मेरा थीसिस ही था उसमें ये था कि आई हैड टू बिल्ड द होल पाइपलाइन फ्रॉम स्क्रैच इसमें यह था कि वो क्लीनिंग पाइपलाइन भी मेरी है मुझे मॉडल भी बनाना था अ बज वो पेपर एक लिखा हुआ था लेकिन उसकी ओपन सोर्स इंप्लीमेंटेशन नहीं थी तो बेसिकली वो मुझे फ्रेमवर्क को भी देखना था पेपर को भी पढ़ना था चीजों को आपस में मैप करना था सो इनिशियली पाइपलाइन मुझसे काफी देर से बनी बिकॉज ऑफ 2016 2017 वो इनी चीजें मैचोर नहीं थी लेकिन बाय द टाइम वो चीज पूरी बनना शुरू हो गई आई वास सीइंग आइ टिव इंप्रूवमेंट्स इन माय रिजल्ट्स तो आई वुड से कि मी ी पिक अ वेरी बोरिंग प्रोजेक्ट और मे बी मेनी अ लॉट ऑफ चैलेंजिंग थिंग्स जिसको आपने इटरेटिवली इंप्रूव कर रहे हैं और देख रहे हैं कि हाउ डज मेकिंग वन चेन इंप्रूव माय पाइपलाइन माय रिजल्ट्स तो इफ यू आर एबल टू डू इट ऑन अ कपल ऑफ प्रोजेक्ट्स तो वो आपके लिए चीजें काफी हेल्पफुल होती है इट हेल्प्स यू ग्रो एस ए एन इंजिनियर टिपिकली फॉर एन एई डोमेन ठीक है बिल्कुल सही है ओके हम इसके जो रोड मैप है उसपे हम अभी थोड़ी देर में आते हैं लेकिन उससे पहले मुझे एक ये बात बताए कि क्या एआई सुपर स्मार्ट लोगों के लिए है सिर्फ या हर कोई कर सकता है सो इन टर्म्स ऑफ अगर आजकल जो चीजें है थोड़ा एआई पे काफी ज्यादा कामो द वे आई सी इट इज लाइक दो स्ट्रीम्स है एक एंटायस स्ट्रीम है एक इज लाइक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एप्लीकेशन स्ट्रीम है हां सो फॉर आई वुड से कि अगर आप सॉफ्टवेयर इंजीनियर है एंड दे हैव एन अंडरस्टैंडिंग कि एआई कैसे काम करती है दे कैन स्पे सम टाइम ऑन वर्किंग और लुकिंग इनटू एआई मॉडल्स तो वो लोग भी कर सकते हैं अपार्ट फ्रॉम दैट नए ग्रेजुएट्स अगर आ रहे हैं इफ दे हैव अंडरस्टैंडिंग ऑफ मशीन लर्निंग और थोड़ी बत सॉफ्टवेर इंजी तो वो भी कर सकते हैं द एरिया ऑफ रिसर्च उसमें मैं थोड़ा डिस्क तो नहीं करूंगा लेकिन ये कहूंगा इट्स नॉट एनटायर फॉर पीपल जो कि म उसमें ये होता है कि आपके आजकल जो मॉडल्स आ रहे हैं उसके लिए आपको काफी कंप्यूट चाहिए होती है सो जो काफी स्टेट ऑफ द आर्ट मॉडल्स आते हैं रिसर्च होती है वो उस तरह की लैब्स में होती है जहां पर काफी ज्यादा कंप्यूटर अवेलेबल और नंबर ऑफ जीपीयू हो और वो अनफॉर्चूनेटली उस तरह का वहां पर सिनेरियो होता है कि दे हायर और वर्क विद पीपल दैट आर लाइक टॉप 10 पर टॉप 5 पर सो इट्स नॉट समथिंग कि एक बंदा आम बंदा रिसर्च या जो एक एवरेज स्टूडेंट है वो नहीं कर सकता इट्स मोर अबाउट जो क्राइटेरिया ओवर द इयर्स वो इस तरह स्ट्रिक्ट होते जा रहे हैं कि फॉर सम बडी ट्स एवरेज लेकिन बाद में उसका इंटरेस्ट डेवलप हो जाए तो उसके लिए एट टाइम्स इट गेट्स वेरी हार्ड ठीक है इफ आई अंडरस्टैंड करेक्टली तो एप्लीकेशन में बार उतना हा नहीं है लाक सॉफ्टवेर इंजीनियरिंग के करियर में बाहर उतना है नहीं जितना कि रिसर्च बेस्ड या अमिया के अंदर बाहर होगा राइट ओके इंटरेस्टिंग ठीक है सो मुझे बताइए व्हाट काइंड ऑफ पर्सन वर यू इन दिस सो वर यू लाइक सुपर स्मार्ट वन यू र इन र य सटी क्या था कस्ट वकस थ्रू दैट सो आई वाजन रियली अ वेरी हाई परफॉर्मिंग स्टूडेंट आई वड से अब एवरेज था आई गस इट वास 2.8 फ्रॉम फास्ट यूनिवर्सिटी च आई बिलीव इ डिसेंट लेकिन आई वास गुड इन कोडिंग फ्रॉम द स्टार्ट उसम मेरा नेचुरली इंटरेस्ट था क्योंकि मैंने यूनिवर्सिटी से पहले भी थोड़ी बहुत जी डब् बेसिक और इन चीजों पे काम किया हुआ था सो उस पर मेरा इंटरेस्ट था लेकिन यह कि जब मैं ग्रेजुएट हुआ तो उस टाइम पे इतना फोकस भी नहीं था तो मैंने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए जॉब की एज आ सेड के उसमें मेरा इंटरेस्ट था वेब एप्स में और इन चीजों में जब मैं इंडस्ट्री में गया तो आई डिंट एंजॉय इट एज मच जितना मुझे करना चाहिए था मे बी कि वो इट वाज एनटायर डिफरेंट फ्रॉम अ यूनिवर्सिटी प्रोजेक्ट लेकिन व्हेन आई वाज इन माय मास्टर्स मैंने चीजों पे काम स्टार्ट किया तो उसमें ये था कि फॉर एग्जांपल यू आर गिवन एन इमेज अ वो इमेज था वो बेसिकली आई वुड से ब्रेन के एमआरआई स्कैंस थे अ या एमआरआई स्कैंस थे एंड आई वाज सीइंग कि वो ब्रेन में मॉडल कुछ ना कुछ प्रिडिक्ट कर रहा है ट्यूमर कहां है इस तरह की चीज तो वो मेरा नेचुरली सॉर्ट ऑफ उसपे इंटरेस्ट डेवलप हो गया एआई इज कैपेबल इनफ टू टेल यू कि कहां पे ट्यूमर है क्या ग्रेड है और इस तरह की चीजें सो वो उसम मेरा इंटरेस्ट डेवलप हुआ एंड आ इटरेटिवली आई टूक अ लॉट ऑफ कोर्सेस अ उसको सीखने के लिए क्योंकि इतनी ज्यादा चीजें अपॉर्चुनिटी उस टाइम अवेलेबल नहीं थी यूनिवर्सिटीज में उस तरह पढ़ाया नहीं जा रहा था एआई को जो कि इंडस्ट्री में उसके कुछ स्टैंडर्ड जो चीजें फॉलो हो र थी सो इट वा इट इवॉल्वड अ लॉट ऑफ आई वुड से सेल्फ लर्निंग अ टू गेट द राइट जॉब एंड टू लर्न लॉट ऑफ थिंग्स क्योंकि उस टाइम एक इशू यह था कि लेट आपने एआई एमएल काम कर लिया अपॉर्चुनिटी बहुत कम थी एंड दे र हायरिंग पीपल ट हैड वेरी गुड जीपीएस उसम मुझे आईस एप्लीकेशन में पहले लेवल प फिल्टर हो जाता था कि जीपीए है तो र उस काफी कोर्सेस लिए काफी चीजें की वेंच आई वास गिवन एन अपॉर्चुनिटी टू वर्क विद एई ए एमल ऑन गुड प्रोजेक्ट एंड ट्स हाउ आई गट स्टार्टेड ठीक है तो जीपीए की बात होई रही है तो थोड़ा सा टेंज चले जाते हैं लेकिन आप मुझे बताए कि ड जीपीए मैटर आई वुड से जो करियर के स्टार्ट में कुछ कंपनीज क्योंकि उसमें देखें देर लॉट ऑफ स्टूडेंट्स दैट आर प्लाइंग और आपका जो पोर्टफोलियो होता है किसी बंदे का वो जनरली स्टार्ट में कुछ नहीं होता लाक इट्स जनरली एफ आईपी आपका पोर्टफोलियो आपका जीपीए ही होता है राइट और य एफ आईपी होता है तो अट अनलेस आपने बहुत कोई अच्छा एफ आईपी किया है तो इट डजन मैटर लेकिन जनरली कंपनीज ये होता है जीपीए एंड एफ आईपी पूछते हैं तो आई वुड से के फोकस होना चाहिए जीपीए पे थोड़ा बहुत लाइक इट शुड बी सम वट डीसेंट अ तो वो कुछ मैटर करता है लेकिन कुछ यूनिवर्सिटीज में इस तरह अच्छी यूनिवर्सिटी उसमें जीपीए इतना मैटर नहीं करता लोग हायर कर लेते हैं लेकिन फॉर थोड़ा डीसेंट जीपीए हो तो इ इट मेक्स थिंग्स इजियर फॉर यू इनिशियली ठीक है बिल्कुल सही है ऑलराइट सो मुझे राइट हम हम अगेन लाइक आई थिंक वी विल गो टुवर्ड्स द रोड मैप इन अ बिट बट बिफोर दैट थोड़ा सा मुझे ये फॉर एवरी बडी हु इज लिसनिंग हियर आप एक्सप्लेन कर सकते हैं यार एआई का ये लैंडस्केप है पूरा ठीक है लेट्स से पूरी एआई की डोमेन है तो इसके अंदर क्या-क्या फील्ड्स है क्या-क्या सब डोमस हैं जो के कोई भी जब करियर अपना एनविजन करता है तो उसके अंदर क्या-क्या डोमस है जिसके अंदर लोग जा सकते हैं कन यू ब्रेक इट डाउन फॉर अस या सो उसमें सो देर लॉट ऑफ डाइवर्सिटी के फॉर एग्जांपल अगर पाकिस्तान में बात की जाए सो देर आर रोल फॉर डेटा साइंटिस्ट मशीन लर्निंग इंजीनियर्स एमएल ऑप्स इंजीनियर्स लेकिन उसमें अगर इन टर्म्स ऑफ बात की जाए तो वो काफी ओवरलैपिंग चीजें होती है मे बी सम इफ सम कंपनी इ हायरिंग फॉर मे बी मशीन लर्निंग और अगर वो सर्विसेस पे काम करती है तो हो सकता है रिसर्च में भी आप काम करा रही हू हो सकता है सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एस्पेक्ट ऑफ मशीन लर्निंग में काम करा र आईड लव टू डीप डाइव इन टू दिस कि डेटा साइंटिस्ट डेटा इंजीनियर एमल ऑप्स या डेटा एनालिस्ट ये सारे रोल्स आप कैन यू जस्ट ब्रीफ एक्सप्लेन दिस टू सो वैसे ग्लोबली होता है डेटा साइंटिस्ट का जो मेन रोल होता है इज मेनली अराउंड लुकिंग एट द डेटा उस परे कोई स्टेटस्ट कल मॉडल या कोई राइट मॉडल फिगर आउट करना होता फॉर अ गिवन प्रॉब्लम सो उसका मेन काम इसके अराउंड रिवॉल्व करता मे बी डाटा क्लीनिंग का थोड़ा एस्पेक्ट आता है कि मे भी इसमें क्या नॉर्मलाइजेशन टेक्नीक होनी चाहिए किस तरह का डाटा है मॉडल कौन सा यूज होना चाहिए क्या पैरामीटर्स यूज करने चाहिए वैल्युएशन क्राइटेरिया क्या होता है इन टर्म्स ऑफ मशीन लर्निंग इंजीनियर इसमें अ सॉर्ट ऑफ आई वुड से ओवरलैप आता है खैर मैं एमएल ऑफ से स्टार्ट कर एमएल ऑस इज मोर अबाउट के किसी ने मॉडल बना दिया इट वर्क्स ऑन अ नोटबुक या कोई एक एक छोटी स्टेटिक एनवायरमेंट में बड़ा अा काम कर र है लेकिन पीपल वुड वांट टू सी दोज एप्लीकेशंस इन प्रोडक्शन मे बी कस्टमर्स उसको यूज करना चाहेंगे सो वो जो एक लैब एनवायरमेंट से एक स्टैटिक नोटबुक से स्टिक नोटबुक हो गई या पाइथन का एक फाइल थी वहां से प्रोडक्शन में लाने का जो रोल होता है इ फॉर एमल उसम दे कुड बी लट ऑफ थिंग्स मे बी अगर उसने ऑन प्रेम में डिप्लॉयड अप करना है तो दे आर डेफिनेट टूल्स फॉर इट क्लाउड एनवायरमेंट है मल्टीपल यूजर्स पर स्केल करना है मल्टीपल रीजस में करना है सो देरर क्लाउड टूल्स तो वो एक एमल ऑप्स इंजीनियर का रोल होता है टू मूव मॉडल्स दैट आर इन नोटबुक्स और एक्सपेरिमेंट एमेंट टू प्रोडक्शन ट कुड स ऑ कंज्यूम बाय कस्टमर्स एंड आ थिंक प्रोडक्शन के बाद भी मॉनिटरिंग वगैरह करना इवेलुएशन करना फीडबैक लूप्स वगैरह डिप्लॉयड कम्स अंडर एमल बिलकुल ये एमल वाला वो बंदा है जो सबसे एंड पे आता है वो सबसे ए आता लाक एआई या मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के अंदर उसके अलावा जो दे दे अ डिफरेंट आई वुड से रोल डेटा इंजीनियरिंग का प्रीवियसली इट वाज नॉट एसोसिएटेड विद एमएल उसमें य होता वेयर हाउसिंग या उसको ईटीएल इंजीनियर कहते थे अभी ये कि इट्स मोर अबाउट एमल में काफी ज्यादा डटा आ रहा होता है सो उसमें इसमें एक इनको ऐसी पाइपलाइंस डाटा इंजीनियरिंग की टूल्स यूज करने होते हैं जिसमें आपका जो एमएल मॉडल व्हेन इट्स गोज इनटू प्रोडक्शन तो डाटा को जो एक प्रीवियस पहला स्टेप होता है मे बी डेटा क्लीन करना या लार्ज अमाउंट ऑफ डेटा को एक नॉर्मलाइज करना एक स्टैंडर्डाइज करना मे बी स्टोरिंग इट सम वेयर इन टू स्टेजिंग डेटाबेस या वेयरहाउस तो उसको एक तरह डाटा को ऑर्गेनाइज करने के लिए रोल होता है डाटा इंजीनियर का राइट सो आईड लव टू ड ड एन एग्जांपल हियर सो फॉर एवरी बडी हुज लिसनिंग सो फॉर एग्जांपल जैसे मैं आप मैं बात करें ठीक है सो तो मे बी दिस पॉडकास्ट गेट्स अपलोडेड और वहां पे एक ट्रांसक्रिप्शन सर्विस है जो इसको जो हम सारी बात करें उसको ट्रांसक्राइब कर देती है इंग्लिश में करती है और ट्रांसलेट भी कर देती है सो फर्स्ट स्टेप है कि यार उस सारी ट्रांसक्रिप्शन को मैंने किसी वेब सर्वर से लेके आना है सो ये मैं डटा इंजीनियर का रोल बता रहा हूं मैंने लेके आना है उसे नेक्स्ट स्टेप शायद हो कि यार इसमें से जो अ वो या फिर कोई नॉज आ रही है मैं खांसी कर रहा हूं बीच में उसको क्लीन करना है एंड देन प्रोबेबली ट्रांस ट्रांसलेटिंग इट टू अ सिंगल लैंग्वेज वो काम होगा उसके बाद एंड प्रोबेबली उसके बाद शायद आई थिंक डेटा इंजीनियरिंग की डोमेन में ये तो नहीं आएगा ना कि इसके स्टॉप वर्ड्स वगैरह रिमूव करना तो उसके अंदर नहीं आएगा राइट सो वो दैट गोज इन टू द प्रीप्रोसेस पाइपलाइन सो इस डेटा को किसी वेब सर्वर से उठा के एक डेटा साइंटिस्ट के लिए अवेलेबल करना आई थिंक वो डेटा इंजीनियर का काम है करेक्ट करेक्ट और ये भी के मतलब एक दफा आपने कर दी है अब आपके पास ऐसी पाइपलाइन होनी चाहिए कि अगली दफ जब भी कोई पॉडकास्ट अपलोड हो तो वो खुद ही जाए उसको फेच करे और आपके मॉडल के लिए दोबारा उसे रेडी कर दे बिल्कुल ठीक है सही हम एग्जांपल्स में ही लेके चलते हैं ठीक है सो फर्स्ट हमने एग्जांपल कर डेटा इंजीनियर की और कौन से रोल्स होते हैं उसके अलावा सो मशीन लर्निंग इंजीनियर का रोल होता है लेकिन अगेन इट्स इट्स सॉर्ट ऑफ ब्लेंड ऑफ एन एमएल ऑप्स इंजीनियर और डेटा साइंटिस्ट के अगर इफ यू वांट उसमें य होता है कि अगर आपको दो रोल्स या दो डिफरेंट टाइप ऑफ काम कराना सो दे कम्स इन एमएल इंजीनियर वि हु हैज एन अंडरस्टैंडिंग ऑफ हाउ मॉडल्स वर्क्स पाइपलाइन कैसे बनाई जाती है वंस तो वो पाइपलाइन फाइनल हो जाती है हाउ डू यू प्रोडक्शनाइज इट यूजिंग एमल ऑफस टूल्स और इस तरह की चीजें सो इट्स अ कॉमिनेशन ऑफ आई वुड से एन एमएल ऑप्स इंजीनियर एंड डेटा साइंस तो वो एक एमएल इंजीनियर उसको कहा जाता है ठीक है इसकी एग्जांपल सो इसकी एग्जांपल क्या होगी सो इसकी अगर सिंपल एग्जांपल दूं अ मे बी अ लॉट ऑफ पीपल वुड डिसएग्री सो इट्स इट्स सॉर्ट ऑफ अ फुल स्टैक मशीन लर्निंग एंजन है ठीक है सही है तो उसमें लाइक वो ही नोज अ लॉट ऑफ टूल्स जो कि मे बी मॉडल बनाने के भी होते हैं उसके अलावा ही नोज लट ऑफ के प्रोडक्शन में चीजें कैसे मूव की जाती हैं डेप्लॉयमेंट कैसे होती है मॉनिटरिंग कैसे होती है डॉकराइजेशन एंड स्टफ लाइक दैट सोठीक है इट्स सॉर्ट ऑफ अ फुल स्टैक मशीन लर्निंग ए ठीक है सो रियल वर्ल्ड एग्जांपल अगर मैं कहूं तो इट वुड बी समथिंग लाइक फॉर एग्जांपल पार्क वल्स है राइट डेटा इंजीनियर ने उसका सारा डाटा आपको लाके दे दिया एक ह्यूज पिकल फाइल के अंदर या जेसन फाइल के अंदर उन्होंने आपको दे दिया सो यहां से डटा साइंटिस्ट ने अब क्या करना है यहां पे इस इस डाटा का क्या करना है आगे सो डटा साइंटिस्ट सॉरी सॉरी लेट्स से हम हम बिल्ड कर रहे हैं अ सेकंड हैंड कार्स मार्केट में हम प्राइस प्रेडिक्शन बिल्ड कर रहे कि मैं कहता हूं कि अगर मुझे 17 मॉडल वाइट कलर में 9 आउट ऑफ 10 कंडीशन है तो प्रिडिक्ट करते कि इसकी आस्किंग प्राइस क्या होगी तो इस केस में डेटा साइंटिस्ट क्या करेगा सो फॉर एग्जांपल जो आपने बताया पिकल फाइल डेटा इंजीनियर प्रोवाइड कर दी फॉर डेटा साइंटिस्ट सर्ट ऑफ परफॉर्म एनालिसिस उस मॉडल बनाने के लिए तो फर्स्ट स्टेप वो ये होगा कि उसको मे भी उसपे ईडी कह र च चच बेसिकली स्टैंड्स फॉर एक्सप्लोरेट्री डेटा एनालिसिस उसमें ये कि वो डेटा को सॉर्ट ऑफ एनालाइज करेगा चार्ट्स में व्यू करेगा देखेगा लेट्स सपोज फॉर डिफरेंट गिवन फीचर्स मे बी मॉडल क्या है ईयर क्या है मॉडल है उसकी मेक क्या है वेरिएंट क्या है मे बी कलर कंडीशन और जो भी ट्रिब्यूट्स कहीं पे कोई ऐसा कलर तो नहीं है कि जो बिल्कुल गलत दिया हुआ है एन ए तो नहीं है कलर बना दिया वगैरह वगैरह तो वो डेटा को सॉर्ट ऑफ एनालाइज करता है मे बी य वाय ग्राफ स्टेटिस्टिक्स निकाल के कि मे बी उसमें मीन क्या है स्टैंडर्ड डेविएशन क्या परसेंटाइल्स और इस तरह की चीजें सो इनिशियल जो स्टेप होगा वास वुड बी बेसिकली एनालाइज दो डेटा फीचर्स को देखेगा कि क्या चीजें वुड बी मीनिंगफुल फॉर देम मे बी कुछ ऐसे फीचर्स होते हैं जो कि बिल्कुल इरेलीवेंट है मे बी के ओनर का नाम क्या है आई डोंट थिंक कि वो ओनर का नाम वुड मैटर इन द प्राइस और उसकी चीजों तो उन चीजों को थोड़ा देख लेगा उनको निकालता जाएगा साइ सा या उनको मार्क करता जाएगा कि यार इनको मैंने यूज नहीं करना हां मार्क कर लेगा मतलब जनरली एट टाइम्स वो बाद में यूज हो जाती है लेकिन फॉर फॉर द मॉडल वो उनको मार्क कर देगा कि यूज नहीं करनी सो वंस ही इज डन विद द एनालिसिस तो द नेक्स्ट स्टेप वुड बी टू प्री प्रोसेस द डाटा कि लेट्स सपोज आपके डिफरेंट फीचर्स हैं डिफरेंट स्केल्स है उसमें स्केल से मुराद है कि लेट्स सपोज एक आपके पास उसका है कि अगर कौन सा रहा है तो हो सकता है 1990 से लेकर 2020 की गाड़ी भी हो सो वो एक डिफरेंट स्केल है कि आपके 20 या 30 रेंज आ जाती है सो उसके अलावा अगर माइलेज है तो हो सकता है कोई गाड़ी 20000 किलोमीटर चली है कुछ क्या नाम है 10 मिलियन या कोई भी नंबर हो सकता है तो वो डिफरेंट स्केल्स में आपके फीचर्स होते हैं सो उसमें एक इंपोर्टेंट स्टेप होता है टू स्केल योर फीचर्स एंड टू गेट इन मोर टेक्निकल टर्म्स तो अगर वो स्केलिंग इज इंपोर्टेंट टू सॉर्ट ऑफ इन ट्रेनिंग वाले स्टेप में कि आपका मॉडल कन्वर्ज होता है अगर आपके फीचर्स स्केल्ड हो इस तरह कीला या सो वो नॉर्मलाइजेशन स्केलिंग य स्टेप होता है फिर उसमें ये देखना होता है कि आपके कुछ वेरिएबल होते हैं मे बी आपने अगर कैटेगरी हैं तो उसको किस कि तर ट्रांसफॉर्म करना है क्योंकि जनरली आपका जो मॉडल है इट अंडरस्टैंड्स सॉर्ट ऑफ नंबर्स एगजैक्टली सो मशीनस तो नंबर्स समझ सकती है तो अगर मैंने कोई कैटेगरी लेट्स से सेडान लिखी हुई है तो वो उसको समझ नहीं आएगी वो समझेगी नहीं सो यू हैव टू कन्वर्ट दोज इन टू सर्ट नंबर्स एक डिफरेंट रिप्रेजेंटेशन मिलाना होता है सो वो अगेन इज जॉब ऑफ अ डेटा साइंटिस्ट टू फिगर आउट कि आई वुड से आल्सो कि आउटलायर डिटेक्शन भी बड़ी इंपोर्टेंट चीज है राइट कि हो सकता है किसी ने गलत वैल्यू डाली मेक ईयर 2020 लिख दिया हो लेकिन मॉडल लाइक 2014 लिख दिया हो चीज पिक करनी है उसको या किसी ने मॉडल ईयर 2050 लिख दिया या तो वो भी शायद पिक करना मतलब ये कुछ चीजें आउट लायर्स देखने होते हैं नॉर्मलाइजेशन करनी होती है सो इट ऑल कम्स इन इन दिस स्टेप के वो डाटा को आपने देखना है उसको क्लीन करना क्लीन करना है आपने उसको इतना रेडी करना है कि वो किसी भी मॉडल के ऊपर जाके फिट हो सके एटली एगजैक्टली सो वंस सम द मॉडल द डेटा साइंटिस्ट इज कॉन्फिडेंट के मेरे पास ये डेटा आ गया एंड दे आर कॉन्फिडेंट कि ये ठीक है सो द नेक्स्ट स्टेप कम्स इन इज इज द मोस्ट एक्साइटिंग पार्ट फॉर मोस्ट इंजीनियर्स इसके वो मॉडल इंपोर्ट किया आपने उसको ट्रेन किया एंड ड फिट डि किया दे हां पर सारा मैजिक होता है तो वो ये है कि आपने मॉडल इंपोर्ट किया यू यू ट्राई टू ट्रेन दैट मॉडल ऑन अ गिवन ट्रेनिंग डाटा उस पर ट्रेन करते हैं एंड उसके बाद वो वैलिडेट करता है कि लाइक फॉर अ गिवन मैट्रिक्स जि आपने कहा कि प्राइस प्रेडिक्शन करनी है सो देर कुड बी अ लॉट ऑफ मैट्रिक्स इफ सम बडी डजन नो कि वो क्या इवेलुएशन मैट्रिक हो सकता है उसपे क्लासिफिकेशन स्कोर लगा दे एक्यूरेसी निकाल ले एक्यूरेसी इज नॉट अ वेरी गुड मेट्रिक फॉर रिग्रेशन या वैल्यूज प्रेडिक्शन तो उसमें डिफरेंट रिलेवेंट मैट्रिक्स होते हैं ट डेटा साइंटिस्ट हैज टू फिगर आउट के फॉर अ गिवन प्रॉब्लम फॉर गिवन आउटपुट कौन सा एक अच्छा वैल्युएशन मेट्रिक होगा दे हैव टू यूज इट उस परे सॉर्ट ऑफ फिर वो इवेलुएट करता कि ला फॉर एग्जांपल मैंने इनिशियल पाइपलाइन बनाई है इनिशियल जो सेटअप बनाया व्ट स्कोर्स वाज आई गेटिंग क्या वो एक्यूरेट थे नहीं एक्यूरेट थे अगेन यू कैन डिसाइड 10 मशीन 10 वाली 10 कार्स को प्राइस प्रिडिक्ट कर रहा हूं तो मैं सही भी हूं कि नहीं या उसको फिर आप वो प्रिडिक्ट करते हैं यू सी कि हो सकता है पहली दफ रिजल्स बहुत ऑफ हो सो वो उसको रिविजिट करता है पाइपलाइन को मेबी मॉडल के हाइपर पैरामीटर्स देखता है डाटा को देखता है कि कहां मैं मजीद इंप्रूव कर सकता हूं कहां मैं नए फीचर्स बना सकता हूं विद द कॉमिनेशन ऑफ कपल ऑफ फीचर्स तो वो एक इटरेटिव प्रोसेस होता है इन विच वो उसका गोल ये होता है कि जो लॉस है या जो अपना वैल्युएशन मेट्रिक है उस है एटली वो उसको रिड्यूस कर सके बिल्कुल ठीक है सो यहां पे डटा साइंटिस्ट की जॉब खत्म हो जाती है या करे करेक्ट ठीक है सही है सो अभी आई थिंक उसके बाद इटरेटिव है आप बार-बार हाइपर पैरामीटर्स ट्यून कर रहे हैं आप वापस जा रहे हैं आप दोबारा डाटा को देख रहे हैं आप कह रहे हैं शायद मैंने कुछ गलत कर दिया यू डू दैट ओवर एंड ओवर अप अनटिल कि आप इतना कंफर्टेबल हो गए हैं कि यार हां मेरे ख्याल से 80 पर तक मैं सही कर रहा हूं या वो उसमें एक्सपेक्टेशन अगेन वो आपके क्लाइंट या जो आपका स्टेकहोल्डर होता है उसकी तरफ से सेट अप होती है कि व्ट मेट्रिक दे आर ट्राइम टू अचीव तो वो अल्टरनेटिवली फिर उसको बेहतर करता है स्टेप बाय स्टेप टू अचीव द गोल दैट सम बडी इज लुकिंग फॉर ठीक है बिल्कुल सही है ओके सो डेटा साइंटिस्ट काम यहां पे खत्म हो गया अब किसका काम आएगा यहां पे सो उसमें इंटाली डिपेंड्स ऑन द ऑर्गेनाइजेशन स्ट्रक्चर और लेट्स सपोज उसके एमएल ऑप्स इंजनर होता है सो जो डेटा साइंटिस्ट ने हैंड ओवर करना हो द कोड वुड बी जनरली करंट स्टेट में य होता है कि वो एक जुपिटर नोटबुक होती है व्हिच वर्क्स विद ओनली स्टेटिक डाटा उसमें ये होता है कि मे बी वो नोटबुक हैंड ओवर कर डेटाबेस कोई नहीं है पीछे फाइल्स पड़ी हुई है सिंपल बकुल सो एमल ऑप्स इंजीनियर का वुड बी उसका रोल ये कि पूरी एक तो पाइपलाइन बनाना पूरा इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप करना लाइक फॉर एग्जांपल उसको कनेक्ट ये करना कि डेटा इंजीनियरिंग की पाइपलाइन की आउटपुट आएगी उसने उसको कंज्यूम करना है उसके मॉडल ने जो प्रोडक्शन में प्लेस हुआ हुआ है और उसपे आउटपुट देनी है ऑन टॉप ऑफ दैट एक कांसेप्ट होता है डटा ड्रिफ्ट या डोमेन शिफ्ट का वो ये होता है कि लेट्स सपोज मैं मैंने मॉडल ट्रेन किया हुआ है एंड इट्स वर्किंग वेल फॉर फॉर अ गिवन डटा या फॉर अ गिवन डिस्ट्रीब्यूशन ऑफ डाटा लेकिन दे वो कहीं और लाय कर रहा था लेकिन ओवर द टाइम वो चेंज होता रहा उसकी डाउनसाइड ये होती है कि आपका मॉडल जो है प्रोडक्शन में फिर वो गलत आउटपुट देने लग जाता है सो वेन अ मॉडल्स इन प्रोडक्शन यू वुड नॉट वांट टू हैपन कि वो गलत प्रेडिक्शन दे रहा बिकॉज कल तक तो सही चल रहा था यार आज नहीं सही चल रली उसमें ये मे बी पार्क व्हील्स वुड वो एक बड़ा सिंपल यूज केस हो या कस्टमर्स इतने अफेक्ट ना हो र कि गलत प्राइस अगर प्रिडिक्ट भी हो लेकिन फर देर आर अ लॉट ऑफ यूज केसेस जहां एमएल यूज हो रही है एंड कस्टमर्स आर वेरी क्रिटिकल कि वो जो आउटपुट आ रही है इज स्टॉक प्राइस स्टॉक प्राइस लेट सपोज कि सम बडी इ वांट टू इ वेस्ट इन अ स्टॉक तो अगर वल प्राइस आ तो नुकसान हो सकता है दे डोंट वांट दैट टू हैपन तो जो इंजीनियर्स हैं या जो स्टेकहोल्डर्स डू अंडरस्टैंड दैट उन्होंने कुछ ऑटोमेटिक ट्रेनिंग पाइपलाइंस भी लगाई होती है लाइक फॉर एग्जांपल वो डाटा में उसम मॉनिटरिंग लगाई ती है कि पाइपलाइन मॉनिटर हो रही है डेटा के वो देखते हैं क्या मींस चल रहे हैं डाटा को मॉनिटर कर रहे हैं एंड इफ दे सी कि अगर डाटा में ड्रिफ्ट आ रहा है तो वो री ट्रेनिंग पाइपलाइन ऑटोमेटिक ट्रिगर हो जाती है और वो नया मॉडल ऑन द गिवन बेसिस ऑफ न्यू डाटा वो प्रोडक्शन में आ जाता है एसेंशियली यू स्टार्ट गेटिंग न्यू रिजल्ट्स जो कि अच्छे होते हैं एक्यूरेट होते हैं और उसमें य डिफरेंट वैलिडेशन टेक्निक्स भी होती हैं सो अ लॉट ऑफ इकोसिस्टम यह पूरा जो पाइपलाइन है इज द रिस्पांसिबिलिटी ऑफ एमएल इंजीनियर स्टार्टिंग फ्रॉम के डाटा इंजीनियरिंग की पाइपलाइन से इनपुट आई प्रोडक्शन में मॉडल को गई मॉडल ने प्रेडिक्शन दी एंड देन वो एंड कस्टमर को मे बी एपीआई कॉल के फ्रंट एंड पे वो डाटा शो होना शुरू हो गया उसके अलावा ये होता है कि आपने मॉनिटरिंग पाइपलाइन लगाई होती है कि आपका मॉडल प्रोडक्शन में सही काम कर रहा है डाउन टाइम तो नहीं आ रहा कस्टमर्स को वेट तो नहीं करना पड़ा उसमें ये भी चीजें होती है लाइक देयर इज लॉट ऑफ दिस एलस इ बहुत बहुत बड़ी इवन ये कि हम जो बात करें हो सकता है जब पॉडकास्ट पब्लिश हो तो कोई ऐसी नई चीजें आई है जो कि आज जिसके बारे में हम डिस्कस करें वो आउ अपडेट हो चुके ह तो इट्स अ होल न्यू वर्ल्ड कि जो इसमें चीजें इटरेटिवली इंप्रूव हो रही होती है ऐड हो रही होती है और उस इवन ये कि अभी तक बाउंड्रीज डिफाइंड नहीं है कि कहां तक एमएल ऑप्स एक्सपेंड कर सकती है सो ये एक एक जनरल जिस्ट है कि इफ यू वांट टू मूव एमएल मॉडल्स इन टू प्रोडक्शन सो एमएल ऑप्स इ समथिंग जो कि यूज किए जाते है टूल्स होते हैं व्हिच हेल्प्स यू सॉर्ट ऑफ डू दैट और जस्ट टू क्लेरिफाई इट फॉर एवरी बडी वाचिंग ज हमारे पहले हमने डेप्स प भी एक एपिसोड की थी सो डेप्स जैसे वेब एप्लीकेशन के लिए होता है डेवलपमेंट ऑपरेशन होता है इस एलस इ काइंड ऑफ द सेम पर्सन फॉर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स ठीक है बिल्कुल सही है आई थिंक इज देर एनी अदर रोल जो हमने मिस तो नहीं किया अभी एक एक एआई एक एक आई डों नो लाइक फुल सर्विस एआई टीम जो है जो एंड टू एंड एक बंदे के आईडिया से लेकर उसको प्रोडक्शन तक सलूशन दे सकती है इसमें हमने कुछ और मिस तो नहीं किया सो उसमें रोल्स थोड़े ये होते हैं कि मे बी लीड्स हो मे बी प्रोजेक्ट मैनेजर्स हो दे आर सॉर्ट ऑफ सिमिलर टू जो आपकी फुल स्टैक डेवलपमेंट होती है बाकी होती है लेकिन इसमें थोड़ा ये होता है कि जो प्रोडक्ट मैनेजर है उसको थोड़ा नॉलेज होगा अबाउट हाउ एमएल वर्क्स क्या चीजें इंपोर्टेंट होती है अ टेक लीड का भी हो कोई हैंड्स ऑन एक्सपीरियंस होगा टू अंडरस्टैंड कि पाइपलाइंस कैसे बनती हैं क्या कंपोनेंट्स इंपोर्टेंट है क्या चीजें नहीं है सो दे डू हैव एन अंडरस्टैंडिंग ऑफ द होल वर्क वो प्रोजेक्ट मैनेजमेंट की बेसिक चीजें हैं जो कि सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट में भी चलती है राइट नॉट स्पेसिफिक टू ए ओके ग्रेट सही है ओके वेरी इंटरेस्टिंग वेरी गुड ब्रेक डाउन आई थिंक और आई थिंक एग्जांपल्स वुड रियली हेल्प पीपल अंडरस्टैंड अब अब मुझे आप बताए कि मुझे ना सेल्फिश अंडरस्टैंड करना है आपसे कि मैं स्टूडेंट हूं थर्ड ईयर का ठीक है मुझे आपने ना थर्ड ईयर से लेके ना मुझे पहली एआई की जॉब लेके देनी है ठीक है ठीक है तो आप मुझे बिल्कुल जितनी मर्जी एक्सक्रूसिएट डिटेल में आप जा सकते हैं गो इन टू दैट और मुझे आपना बस आप मुझे सारा बताए कि मैंने क्या करना है थर्ड ईयर में हूं मैं मैंने अपना एप्टीट्यूड भी डिसाइड कर लिया है मुझे मुझे मजा भी आता है मैं तैयार हूं अपनी जिंदगी तबाह करने के लिए मैथ्स के अंदर ठीक है ठीक है अब आप मुझे बताए कि मुझे क्या करना है सो लेट्स सपोज आप जिस तर हमने बताया कि आप थर्ड सेमेस्टर थर्ड ईयर के स्टूडेंट हैं एंड यू वुड वांट लाइक जब आप ग्रेजुएट हो तो आपको चाहिए कि आपको एमएल में जॉब मिल जाए सो माय फर्स्ट सजेशन टू यू वुड बी के अ आपने सॉर्ट ऑफ इंपेशेंट नहीं होना इन टर्म्स ऑफ कि मैं एमएल के कोर्सेस ले लूं या उस तरह की चीजें जो ऑनलाइन कोर्सेस या काफी फेसिनेटिंग चीजें होती है लद दे आर अ लॉट ऑफ वैल्युएबल काफी उसमें सीखने को मिलता है लेकिन आई वुड सजेस्ट कि अगर थर्ड तीसरा साल चल रहा है उसमें आप लीनियर अलजेब्रा का कोर्स होता है जनरली हर यूनिवर्सिटी में इफ यू आर टेकिंग अ कंप्यूटर साइंस कोर्स या कंप्यूटर साइंस का प्रोग्राम है सो आई वुड वांट कि उसको आप थोरली करें आप जो एग्जांपल्स हैं जो एक्सरसाइज हैं उसको हैंड्स ऑन हाथ से प्रॉब्लम्स को सॉल्व करें मे बी उसमें एक जो डाउनसाइड होगी मे बी आपको वो इंटरेस्टिंग ना लगे लेकिन व्हेन आपका जब तीसरे सेमेस्टर जो थर्ड ईयर का जो सेकंड सेमेस्टर होगा उसमें एमएल का कोर्स ऑफर होगा तो यू वुड स्टार्ट टू सी कि देयर आर लॉट ऑफ डॉट्स दैट आर कनेक्टिंग क्योंकि लीनियर अल में अलजेब्रा में जो अगर आप वो देखें एमएल में यूज होती है मे बी न्यूरल नेटवर्क्स में जो मेन ऑप्टिमाइजेशन टेक्नीक है व उसमें लीनियर अलजेब्रा के थ्रू ही उसको सॉल्व करता है ग्रेडिएंट डिसेंट तो आई वुड वांट कि इनिशियली समबे आर टेकिंग लीनियर अलजेब्रा कोर्स उसको काफी अच्छी तरह अंडरस्टैंड करें एमएल का जो बेसिक कोर्स ऑफर होगा इट वुड बी वेरी बेसिक लेकिन आई वुड स्टिल वांट समबे थ्रू ऑल ऑफ इट जो भी एग्जांपल्स हैं जो एक्सरसाइजस हैं जो असाइनमेंट्स हैं उन चीजों को हैंड्स ऑन जितना करेंगे लद आई नो कि देर चैट जीबीटी लोग असाइनमेंट उसमें देते हैं वो सॉल्व हो जाते हैं वो तो अगर तो मैं सीरियस हूं अपने करियर के बारे में तो फिर तो आई शुड बी डूइंग दैट ठीक है ना मुझे बताइए कि अगर लेट्स से मेरी यूनिवर्सिटी में लीनियर अलजेब्रा इतना अच्छा नहीं पढ़ाया गया तो मैं कहां से कोई कोर्सेस हैं ऑनलाइन लाइक कोई ओपन कोर्स वेयर की कोई है जो आप रिकमेंड करेंगे या सो उसमें जनरली मैं खुद भी जो चीजें सीखनी मैं कसरा पे जाता हूं deeplearning.ai ऑर्गेनाइजेशन है सो उनके काफी अच्छे कोर्सेस होते हैं कस कोर्स मैथमेटिक्स फॉर मशीन लर्निंग आई वुड वांट के इफ यू आर इंटरेस्टेड तो आप उसको बेशक बहुत ज्यादा डिटेल में ना चाहे लेकिन ट्राई टू अंडरस्टैंड कि मेन मेन कांसेप्ट क्या हैं हाउ डू दे वर्क हाउ आर दे एप्लीकेबल इन मशीन लर्निंग अ उसमें ये होगा कि जितनी बेसेस आपकी स्ट्रांग होती है लाइक फॉर एग्जांपल इफ यू आर बिल्डिंग अ कार उसकी बेस जितनी स्ट्रांग होगी जितनी चीजें अच्छी होंगी उतना तेज आप उसको इवेंचर चला सकते हैं सो ट्राई टू फोकस ऑन द बेसिक्स कि वो जो बेसिक्स है लीनियर अलजेब्रा की मे बी कैलकुलस अगर वो ऑफर हो रहा है मे बी इन द लेटर पार्ट ऑफ द डिग्री तो उसको जितना अच्छा अंडरस्टैंड कर सकते हैं एंड ट्राई टू लिंक इट विद मशीन लर्निंग के ये चीजें मशीन लर्निंग में कैसे इस्तेमाल स्ल हो सकती हैं आई नो कि यूनिवर्सिटी में जो मैथमेटिक्स के टीचर्स होते हैं लीनियर अलजेब्रा य पढ़ाते हैं दे ट्राई टू टीच मैथ लेकिन वो यह नहीं बताते कि इसकी एप्लीकेबल कहां पर होग कहां आपको इसको यूज कर सकते हैं सो मा मेरे केस में भी ये था कि मैंने लीनियर अलजेब्रा पढ़ ली थी आई डिड अंडरस्टैंड कि हां ठीक है कैसे होती है लेकिन आई वाज नॉट एबल टू मैप इट टू मशीन लर्निंग अगर मुझे किसी ने बताया होता कि यार दिस इज समथिंग दैट गोइंग टू बी ऑफ यूज टू यू इन इन फ्यूचर तो हो सकता है मैं उसको ज्यादा बेहतर तरीके से करता सो माय सजेशन वुड बी के लीनियर अलजेब्रा और कैलकुलस का जो भी अगर सेकंड पार्ट है ट्र कैलकुल ट कैलकुलस टू एंड वन दोनों उसको उस तरह अगर लेके चले कि यू नो कि इट्स गोइंग टू बी ऑफ योर लाइफ इज गोइंग टू डिपेंड ऑन इट या तो उसको अगर करें तो इट्स गोइंग टू बी ऑफ हेल्प अ लॉट और अगर जब व्हेन यू कम इन टू फोर्थ फोर्थ ईयर तो उसमें आपका एफ आईपी वन एंड टू होता है सो माय सजेशन वुड बी कि एक होता है जनरली ट्रेंड चल रहा था कि लेट सपोज सर्टेन टॉपिक्स होते हैं कि मैंने कोई चीज डिटेक्ट कर ली कंप्यूटर विजन से वो बेसिक प्रोजेक्ट्स होते हैं इस तरह वो बहुत लो हैंगिंग फ्रूट्स होते हैं आई वड या तो वो उसमें वो आपको इवन ये कि हो सकता है टू वीक्स की एफर्ट लगा एंड यू वुड बी एबल टू रैप अप योर एफ आईपी लेकिन दैट नॉट हाउ आई वुड रिकमेंड इट टू समवन आप उसको ये कि थोड़ी सी आपको एफर्ट डालने की जरूरत है मे बी रीड कपल ऑफ रिसर्च पेपर्स आप देखें प पहले आप ये आइडेंटिफिकेशन अ आ वट से सर्वे पेपर सर्वे पेपर में होता है कि आपको पिछले दो-तीन सालों की एडवांसमेंट्स पता लग जाती है किन चीजों पे काम हो रहा है लोग क्या कर रहे हैं और मे बी यू वुड बी एबल टू फिगर आउट कि वे कहां पर गैप कहां है मैं कहां काम कर सकता हूं लेक अगेन इट एंटायस कि आप कितने इंटरेस्टेड है सो फिगर आउट अनीश या एन एरिया के आपको एआई में क्या इंटरेस्टेड लगता है इंटरेस्टिंग लगता है एक मे भी सर्वे पेपर पढ़ ले उसपे देख लें कि क्या काम हो रहा है एंड हाउ कैन यू कंट्रीब्यूट इट इन टू योर एफ आईपी ओबवियसली व इट्स गोइंग टू टेक अ लॉट ऑफ एफर्ट मे बी आपको एक अच्छा सुपरवाइजर ढूंढना पड़ेगा ट्स आल्सो कीन के मशीन लर्निंग में लोग काम करें तो वो इन सारी चीजों को यू हैव टू कनेक्ट एवरीथिंग कि एक अच्छा सुपरवाइजर ढूंढे एरिया फाइंड करें मे बी एक जो है कौन वो सर्वर पेपर पढे एंड देन ट्राई टू बिल्ड समथिंग लेकिन अगेन उसमें भी ये कि बहुत सारी चीजों को ना फिगर आउट करें बहुत सारी चीजों को इंप्लीमेंट एक साथ करने की कोशिश ना करें एक कॉम्प्लिकेटेड यूज केस में से छोटी चीज पकड़े जो कि व्हिच यू थिंक इ इज डूबल इन मे बी वन यर ऑफ योर एफर्ट उस परे एक सलूशन बनाए इट शुड बी इट शुड बी वेरी सिंपल और इट कुड बी कोई बहुत ज्यादा कॉम्प्लिकेटेड चीज बनाक या इट शुड वर्क इट शुड बी इन अ मैनर कि आपको पता हो कि यार ये मैंने चीज बनाई है क्यों बनाई है क्या थ ड नी टू बी 95 एक्यूरेट इट नीड्स टू फंक्शन अच्छा ठीक है सही है सो ये मैं अभी मतलब अपनी ग्रेजुएशन के करीब आ गया हूं अब ग्रेजुएशन के करीब मुझे अब इंटरव्यू की तैयारी कैसे करनी है एटली सो इंटरव्यू के लिए ये होता है कि इफ यू वांट टू प्रिपेयर फॉर इंटरव्यू सबसे पहली जो इंपोर्टेंट चीज है इ टू प्रिपेयर अ वेरी गुड रिज्यूमे सीवी जो है ना सीवी मैं जनरली खुद में सीवी बनाता नहीं हूं उसमें य वो काफी ज्यादा पेजेस होते हैं एंड बीइंग अ रिक्रूटर आप इसको देखें सीवी एक रिक्रूटर के पास जाएगा लेट सो आपने तीन चार पेजेस भर तो दिए लेकिन जो पांच छ पाच तो नहीं र काफी ज्यादा ग्रेजुएट्स होते हैं जो आपके साथ ग्रेजुएट हो रहे हैं सो ऐसी आपकी चीज क्या सीवी में है जो कि च विल मेक यू स्टैंड आउट फ्रॉम द क्राउड तो पहली तो चीज य बनाए लाइक इट वुड सेव द टाइम फॉर रिक्रूटर कि उसने एक पेज में उसको सारा कुछ नजर आ जाएगा कि आपने क्या किया हुआ है उसके अलावा यह है कि आपने जिस तर एआईपीपी उठा लिया आपने बहुत अच्छा एक प्रॉब्लम सॉल्व कर रहे हैं एंड यू हैव एन अंडरस्टैंडिंग कि क्याक कंपोनेंट्स है मैं क्यों यूज करर तो उसको बड़ी अच्छा राइट अप पिक द राइट वर्ड्स के वो क्या है मे बी कोई इमर्जिंग टेक्नोलॉजी लेट से अगर मैं कंप्यूटर विजन प काम करर हं या जेनरेटिव वई प काम कर रहा हूं तो यू शुड मेंशन के स्टेबल फ्यूजन का मॉडल यूज किया है क्या पाइपलाइन बनाने के लिए टूल्स यूज किए हैं सो हायरिंग मैनेजर या जो रिक्रूटर्स है उनको एटलीस्ट कीवर्ड्स दे डू अंडरस्टैंड कि यार इस बंदे ने ये ये चीजें कि तो एटलीस्ट आपको उसको पता लग जाता है हां इस बंदे ने कोई चीज की है जो कि माइट बी फॉर यूजफुल फॉर मी तो वो एक तरह से एक एक फिल्टरिंग प्रोसेस यसे आप गुजर जाते हैं उसके अलावा ये कि इंटरव्यूज के लिए आपको थोड़ा ये देखने की जरूरत है कि मे बी स इट्स मोर अबाउट कि आपने जो काम किया उसको किस तरह डिलीवर करें एट टाइम्स लोग वो होते हैं नर्वस हो जाते हैं कि अपनी चीज प्रॉपर्ली बता नहीं पाते काम किया होता है लेकिन उसको वो एक्सप्लेन नहीं कर पाते और उसका हल सिर्फ प्रैक्टिस ही है शो अप फॉर मोर इंटरव्यूज एगजैक्टली वो जितनी आप उसकी प्रैक्टिस करेंगे ओबवियसली इट्स नॉट गोइंग टू हैपन कि आपने पहला इंटरव्यू दिया यू गेट सिलेक्टेड फॉर योर ड्रीम जॉब इट्स एन आइट प्रोसेस आप यू वड फिगर आउट के इंटरव्यू में क्या सवाल इंटरव्यू करते हैं क्योंकि एक आप रेगुलर इंटरव्यूज दे रहे हैं यू फिगर आउट कि देर इज अ पैटर्न देर आर फ्यू क्वेश्चंस जो कि पूछे आते हैं एंड यू यू वुड बी एबल टू अंडरस्टैंड व्हाट्स द राइट आंसर्स दैट यू शुड बी एबल टू गिव फॉर दोज इंटरव्यूज बिल्कुल ठीक है तो आई थिंक एक प्रो टिप ये हो सकती है कि अगर आप जिस भी इंटरव्यूअर के पास जाते हैं आप इंटरव्यू देने जाते हैं जब वो एंड पे आपसे पूछते हैं डू यू हैव एनी क्वेश्चंस तो आप उनसे उनसे ऑनेस्ट फीडबैक भी ले सकते हैं उस वक्त उसी इंटरव्यूअर से राइट के वैसे तो आई थिंक आपको पता चल ही जाता है कि आपका इंटरव्यू क्लियर हुआ है कि नहीं मोर और लेस ठीक है लेकिन आई थिंक टुवर्ड्स द एंड आप उनसे जेनुइनली यू कैन आस्क फॉर फीडबैक आपको मिल सकता है एंड देन यू कैन इंप्रूव दैट इन द नेक्स्ट वन या डेफिनेटली अबाउट दैट सो जनरली जब मैंने भी इंटरव्यू स्टार्ट किए थे टिपिकली इन मशीन लर्निंग एन एआई तो ओबवियसली वो काफी अच्छे नहीं हुए बिकॉज मेरा उतना बैकग्राउंड नहीं था आई वाज स्टिल लर्निंग तो इनिशियली कुछ इंटरव्यूज के बाद आई रिलाइज्ड कि अगर मैं लोगों इंटरव्यूअर्स से जो जो टेक्निकल इंटरव्यूअर है उससे पूछ लू कि इफ यू आर एबल टू सॉर्ट ऑफ गिव मी फीडबैक कि मैं किन चीजों में इंप्रूव करूं एंड ऑनेस्टली काफी लोगों ने अच्छा फीडबैक दिया और उसकी वजह से मैंने उन चीजों पे फोकस किए एंड मुझे डिफरेंस फील होता है कि हो सकता है अगर मैंने फीडबैक ना मांगा होता इन चीजों प फोकस ना किया होता तो स्टिल आई वुड बी लुकिंग फॉर डिफरेंट अपॉर्चुनिटी जो कि ना अभी मिली हुई है तो बिलकुल ठीक है ऑलराइट और इंटरव्यू के इंटरव्यू में जाने के लिए मुझे किन-किन मेन एरियाज पे फोकस करना है कैन यू टेल मी दैट जैसे हम अगर किसी ने बैक एंड इंजीनियर के लिए जाना तो आई कैन टेल देम कि यार यू नीड टू फोकस ऑन डेटा बेसेस य नीड टू फोकस ऑन कैशिंग कैसे होती है फोकस ऑन एपीआई क्या होती है फोकस ऑन ऑप्टिमाइजेशन वगैरह कैसे हो सकती हैं आर्किटेक्चर कैसे बना सकते हैं वगैरह वगैरह तो एक फ्रेश ग्रेजुएट से किस तरह सवाल पूछे जाते हैं सो एक फ्रेश ग्रेजुएट प ये होता है कि जो सबसे इंपोर्टेंट चीज है कि हाउ दे इंट्रोड्यूस दे सेल्फ कि अपने बारे में इंट्रोडक्शन कैसे देते हैं उनका बैकग्राउंड क्या है उन्होंने मे बी एफ आईपी इज द मोस्ट इंपोर्टेंट थिंग कि लेट्स सपोज आपने अभी तक लेट्स सपोज अगर कोई इंटरव्यू आपका इंटरव्यू ले र तो आपने द एक्चुअल प्रोजेक्ट दैट यू हैव वर्क्ड ऑन इज योर एफ आईपी एंड वो आप उसको कितना अच्छा प्रेजेंट करते हैं कितना अच्छा एक्सप्लेन करते हैं इज मोस्ट इंपोर्टेंट थिंग उसके जो सेकेंडरी चीज फिर वो आ जाती है कि आपकी बेसिक्स कितनी स्ट्रांग है लाइक फॉर एग्जांपल अगर कोई इंटरव्यूअर आपका इंटरव्यू ले रहे एंड यू आर अ फ्रेश ग्रेजुएट तो दे वुड नॉट बी वेरी इंटरेस्टेड इन के द फैंसी मॉडल्स दैट यू हैव यूज या कोई फैंसी टेक्निक्स दे वुड बी मोर इंटरेस्टेड इन द बेसिक्स दैट यू हैव तो वो बहुत बेसिक्स में पूछेगा कि मे बी रिग्रेशन क्या होती है रेगुलराइजेशन क्या होती है मतलब वो बेसिक्स के अराउंड ज्यादा रिवॉल्व करेगा ही वुड नॉट बी वेरी इंटरेस्टेड कि वो बहुत फैंसी चीजों में पूछे सो ट्राई टू कीप फोकस या रिवाइज योर बेसिक्स बिफोर गोइंग इन टू एन इंटरव्यू ठीक है और एक एक बड़ी कॉमन एडवाइस जो जो मल्टीपल लोग देते भी हैं मेरे लाइक हम लोग भी यही देते हैं लोगों को कि यार जितना आप अपने एफ आईपी को फ्लफ अप करते हैं या फिर आप बज वर्ड यूज करते हैं ना तो य यू काइंड ऑफ बिकम अ वेरी इजी टारगेट फॉर द अदर पर्सन मैंने कहा जी मैंने ये मैंने कन्वो नल नेटवर्क यूज करके मैंने ये कर दिया सो देन यू आर ओपनिंग द ओपनिंग योरसेल्फ अप फॉर फायर राइट कि ठीक है अब आपने सीएनए बोल दिया है तो आप बताए फिर सीएनए कैसे काम करता है राइट सो कीप इट वेरी कीपिंग इट वेरी सिंपल इज वेरी इंपोर्टेंट ठीक है सो मेरे एफ आईपी के अलावा क्या सवाल पूछे जाएंगे मेरे से इंटरव्यू के अंदर सो उसमें अ जो इंटरव्यूज इंटरेस्टेड होते हैं ना फॉर एग्जांपल कि एक तो होता है ना कि टेक्स्ट बुक आपने यूनिवर्सिटी में क्या पढ़ा हुआ है मे बी एफ आईबी में क्या दे वुड बी आल्सो इंटरेस्टेड कि आप प्रोएक्टिवली क्या चीजें खुद भी सीखते हैं मे बी कोई इमर्जिंग टेक्नोलॉजी है लेट्स सपोज अगर स्टेबल डिफ्यूजन का मॉडल आ गया एलएलएम आ गए हैं सो आपने उसको कितना स्टडी किया आपने एंड से किस तरह एक्सप्लोर किया सो उसमें एक द द यूनिक पॉइंट इन दिस इज कि वो वो ये जानना चाहता है कि मे बी आपको कोई काम नहीं दिए गया लेकिन आपने उसको कितना एक इंटरेस्टिंग टेक्नोलॉजी उसको खुद आपने किस तरह एक्सप्लोर किया उसको किस तरह सीखने की कोशिश की तो दे वुड बी इंटरेस्टेड इन के वो नई चीजों को आप खुद कितने एंड पे अपना देखते हैं ठीक है सही है एंड एंड अ प्रॉब्लम सॉल्विंग भी गेज करते हैं इस इंटरव्यू में डेफिनेटली प्रॉब्लम सॉल्विंग इज एन इंपोर्टेंट थिंग वो आई गेस सारे इंजीनियरिंग के जो होते हैं उसमें तो वो एक सॉर्ट ऑफ प्री रिक्विजिट ही होता है ठीक है सो फुल स्टैक डेवलपमेंट के लिए मैं कहता हूं कि यार चार चीजें बड़ी इंपोर्टेंट होती है राइट सो डेटा बेसस डेटा स्ट्रक्चर्स एल्गोरिथम्स एंड ऑब्जेक्ट टेड प्रोग्रामिंग ठीक है एमएल के इंटरव्यू में भी ये चारों चीजें इंपोर्टेंट होती है नॉट सो मच राइट सो डेटा बेसेस यू प्रोबेबली डोंट नीड हां जनरली वी डोंट नीड इट लेकिन ये अगर किसी ने कैंडिडेट के सो कैंडिडेट ने अगर इस पे काम किया हु उसको अंडरस्टैंडिंग है तो दैट समथिंग एन एडिशनल बेनिफिट या एडिशनल पॉइंट जो कि हम उसके वो उसको एक अच्छा वेट रखता है और डेटा स्ट्रक्चर्स अ डेटा स्ट्रक्चर्स नॉट रियली लेकिन अगेन ये चीजें वो है कि अगर किसी कैंडिडेट में है तो दैट समथिंग अ बोनस लेकिन जनरली मेन जो हमारा था कि उसकी अंडरस्टैंडिंग ऑफ मेन कांसेप्ट क्या है प्रॉब्लम सॉल्विंग कितनी अच्छी है मॉडल्स या न इमर्जिंग चीजों को कितना अच्छा समझता है इट डजन हैव टू बी कि नहीं मुझे सारा आता है इट्स मोर अबाउट कि वो कितनी बेसिक्स उनके इंटरनल डिटेल्स को अंडरस्टैंड करते है एंड ओबवियसली डेटा बेसेस डेटा स्ट्रक्चर की अगर अंडरस्टैंडिंग है तो ट्स एन एडिशनल प्लस पॉइंट ठीक है और एल्गोरिथम्स और ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग वो भी उसमें जो एक चीज है फॉर एग्जांपल अभी जो एआई के प्रोग्राम्स लाच हुए हैं ना तो उसमें वो इन चीजों को कवर कर ते हैं ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग या डेटा स्ट्रक्चर को लेकिन वो इतना वो मेन फोकस नहीं होता तो कुछ कैंडिडेट्स ऐसे होते हैं वो दे आर नॉट गुड एट इट सो वी डोंट सर्ट ऑफ कीप इट अटरी ठीक है लेकिन आप आप सो डू यू गिव देम कोडिंग प्रॉब्लम्स इन द टेस्ट यस वी डू गिव सिंपल एल्गोरिथम लिख दिया कोई सिंपल होता जस्ट टू चेक कि वो प्रॉब्लम सॉल्विंग कैसे कर सकते ठीक है सही है ओके ऑलराइट ठीक है अच्छा मुझे बताए कि व्हाट डज सो सो हम हम स्ट्रिक्टली पाकिस्तान के बारे में बात करें ठीक है सो मुझे बताए कि पाकिस्तान में व्हाट ड यू थिंक इज द स्कोप ऑफ एआई बेस्ड जॉब्स या एआई बेस्ड रोल्स या रोल्स विच इवॉल्व अ लिटिल बिट ऑफ एआई तो व्हाट डू यू थिंक इज इट लाइक एक तो मुझे बताए कि यार टोटल कितना हाउ बिग गज दिस पाय ठीक है दूसरा ये भी बता दें अगर आपके यार इसके अंदर लाइक दिस इज द मोस्ट लुक्रेटिव रोल उसके बाद ये नेक्स्ट लेट्स लुक्रेटिव है फिर ये नेक्स्ट है फिर ये नेक्स्ट है सो हाउ ड यू सी इट सो उसमें अ इन टर्म्स ऑफ एटली आई एम नॉट शोर अबाउट द नंबर्स ठीक है लेकिन स्टिल एआई की जॉब इन कंपेरिजन टूू डिफरेंट जो टेक्नोलॉजीज है वो कंपैरेटिव कम है रीजन फॉर दैट इज कि वो कंपनीज इतनी ज्यादा उसका फोकस नहीं होता एंड आल्सो इट डिपेंड्स ऑन द कस्टमर्स आपका कस्टमर बेस क्या है मे बी अगर कस्टमर आपका उसपे काम नहीं करता जो आपके सालों से चल रहा है तो यू वुड नॉट बी वर्किंग ऑन एआई मे बी नॉट इन्वेस्टिंग इट न कुछ कंपनीज हैं एआई जो एंटाइटल फोकस करती हैं तो उसपे उनकी तरफ से काम आ रहा होता है लेकिन इट्स ग्रैजुअली इंक्रीजिंग लेकिन इन कंपेरिजन टू अदर डिफरेंट निशस वो अभी तक थोड़ा कम है लेकिन ओवर द इयर्स वी आर गोइंग टू सी कि जैसे आपने आजकल भी देखा होगा कि आप देर लॉट ऑफ कंपनीज दैट वुड वांट टू बिल्ड देयर ओन चैट बॉट अ एलएलएम की तरह या ज जीबीडी 4 की तरह तो आहिस्ता आहिस्ता इट्स इट्स बिकमिंग मोर कि वो इस तरह के प्रोजेक्ट्स आएंगे इस तरह अपॉर्चुनिटी मिलेंगी लेकिन स्टिल अ अभी उसमें कुछ साल है कि वो अपॉर्चुनिटी मैचोर हो बट यू थिंक के कि इट इज एन अपवर्ड ट्रेंड याली मतलब आपको लगता है कि 2025 में अभी से ज्यादा जॉब्स होंगी एई पाकिस्तान के अंदर डेफिनेटली सो उसमें डेफिनेटली वो होंगी क्योंकि अगर आप उसको देखें तो एआई 2015 या 2012 ऑनवर्ड उसपे रिसर्च प ज्यादा काम होथा अभी इन पास्ट कपल ऑफ इयर्स वो ये है कि इसको प्रोडक्शनाइज ंग एमएल ऑफ साइट प ज्यादा काम हो रहा है एंड पीपल इन डिफरेंट ऑर्गेनाइजेशंस डिफरेंट कंपनीज या कस्टमर्स जो है दे वुड वांट कि वो उनके जो डिफरेंट एसिस्टिंग वर्कफ्लोज है उसमें एआई इंटीग्रेट हो क्योंकि उसमें काफी आपकी कॉस्ट बच जाती है चीजें काफी हद तक ऑटोमेट हो जाती है सो देयर इज अ लॉट ऑफ अपवर्ड ट्रेंड जो कि मैं फोर सी कर रहा हूं वो आहिस्ता आहिस्ता ट्रिकल डाउन होगा हमारे पास अपॉर्चुनिटी आएंगी तो या ठीक है सही है अच्छा सो आई हैव सो सो लाइक व्हेन आई टेक इंटरव्यूज फॉर रोल्स व्हिच इवॉल्व एआई एंड व्हाट नॉट सो उस केस में आईव फाउंड के पाकिस्तान में काफी ज्यादा कंपनीज काइंड ऑफ काइंड ऑफ वर्क मोर टुवर्ड्स द डेटा इंजीनियरिंग पार्ट और वो मतलब दे काइंड ऑफ कॉल इट एआई या काइंड ऑफ कॉल इट एमएल इज दैट करेक्ट कि काफी ज्यादा कंपनी ऐसी है जो कि जो कि डेटा इंजीनियरिंग या डेटा स्क्रेपिंग या बेसिक डेटा एनालिसिस वाला काम करती हैं एंड दे एंड लाइक काइंड ऑफ ब्रांडेड एज एआई एक्चुअली जो उसके बाद वाला स्टेप होता है मोस्टली वो काम यूएस में यूरोप में हो रहा होता है इज दैट करेक्ट अ टू सम एक्सटेंट इट्स करेक्ट जिस तरह इनिशियली मैंने कहा था कि जो एक एक एमएल का रोल होता है इट्स वेरी डावर्स क्योंकि पाकिस्तान में जनरली अगर आप जॉब्स देखें तो इट्स मोर अबाउट के मशीन लर्निंग इंजीनियर लेकिन उसमें हो सकता है वो डेटा एनालिसिस भी कर रहा हो मे बी मॉडल बना रहा हो पूरी पाइपलाइन भी चला रहा हो सो डेटा इंजीनियरिंग का भी यही है कि कंपनीज क्योंकि देखि अ लॉट ऑफ कंपनीज जो कि स्टार्ट होती है वो उनका होता है वी आर एन एआई फर्स कंपनी या इस तरह वो सर्ट ऑ इट समथिंग वो जो एक एक आई वुड से कि कंपेज की ब्रांडिंग माइलेज के लिए लेना चाहते ब तो वो उसमें ये कि ठीक है वो रोल होता है कि उसमें एआई का काम है या क्या लेकिन वो मे बी एक्चुअली डेटा इंजीनियरिंग कर र हो एंड दे हैव बीन अ फ्यू कलीग्स जो के उन्होंने एमएल इंजीनियर का काम टाइटल था लेकिन वो काम जो है उसपे डेटा इंजीनियरिंग या डेटा पाइपलाइंस पे कर रहे थे तो इंटाली डिपेंड ये इस करता है क्योंकि सिंस मोस्ट ऑफ द काम जो आता है वो एआई या सर्विसेस बेस्ड इंडस्ट्रीज में आता है तो वो जो कस्टमर आपको कहता है आपको वही उस तरह काम करना पड़ सो इफ यू आर गिवन अ रोल ऑफ एएल इंजीनियर लेकिन प्रोजेक्ट डाटा इंजीनियरिंग का यू स्टिल हैव टू डू इट ठीक है तो वो वो चीज इस तरह वो रोल्स आर नॉट क्लीयरली डिफाइंड क्योंकि सर्विसेस इंडस्ट्री में ज्यादा काम होता है तो वो आपका रोल तो होता है लेकिन डिपेंडिंग ऑन द प्रोजेक्ट डिपेंडिंग ऑन द वर्क दैट यू आर गेटिंग तो वो आपको करना पड़ता है ठीक है बिल्कुल सही है ऑलराइट हमने फ्रेश ग्रेजुएट्स के एंगल से सारा कुछ डिस्कस कर लिया है सो नाउ कैन यू टेल मी अ लिटिल बिट अबाउट कि यार मैं अगर अर्ली एज प्रोफेशनल हूं मैं अर्ली स्टेज प्रोफेशनल हो फॉर एग्जांपल एक दो साल हुआ है या और अभी आई एम काइंड ऑफ नॉट फाइंडिंग माय म्यूज इन एआई या एमएल में मुझे मुझे लाइक मैं एक जगह पे काम करता हूं आई वर्क एज एन एआई इंजीनियर या एमएल इंजीनियर बट मुझे लगता है कि मैं बड़ा बेसिक सा काम कर रहा हू एंड आई वांट टू डू ग्रेट वर्क एंड आई वांट टू लाइक अप स्किल माइसेल्फ एंड गेट इन टू बेटर कंपनीज और प्रोबेबली अप स्किल टुवर्ड्स अ जॉब इन अनदर कंट्री फॉर एग्जांपल या कैन यू टेल अस के वो बिगनर से इंटरमीडिएट एंड इंटरमीडिएट से थोड़ा सा आगे जाने का पाथ व्हाट डज दैट लुक लाइक सो उसमें जो एक चीज इंपोर्टेंट है कि जितने मुश्किल जितने हार्ड प्रॉब्लम्स आप सॉल्व करते हैं रियल वर्ल्ड प्रॉब्लम्स या मे बी इट कुड बी इन मशीन लर्निंग या इवन इवन ट्रेडिशनल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जितने आप मुश्किल प्रॉब्लम सॉल्व करते हैं उतने अच्छे इंजीनियर आप ओवर द इयर्स बनते हैं सो लाइक इफ यू आर वर्किंग इन अ कंपनी जहां पर मुश्किल प्रॉब्लम या बहुत सिंपल स्टैंडर्ड काम आता है सो द फर्स्ट थिंग वुड बी कि स्विच जॉब लेकिन ओबवियसली इट्स नॉट वेरी सिंपल कि आप अगर एक मुश्किल यूज केस पे आपने सॉल्व ही नहीं किया काम ही नहीं किया तो गेटिंग अ जॉब इन इन अ बेटर कंपनी वुड बी हार्डर अ जो एक अप्रोच मैंने ओवर द इयर्स फॉलो किया मैंने लोगों को देखा जो काफी अच्छे इंजीनियर्स बन जाते हैं या ग्रो करते हैं करियर में वो ये करते हैं कि फॉर एग्जांपल पीपल दैट है हैव द स्किल सेट दैट यू आर लुकिंग फॉर उनको फॉलो करते हैं बिकॉज काफी लोग लिंटन पे काफी अच्छी चीजें प्रोजे चीजें डेमोंस्ट्रेट करते हैं मेबी रोड मैप से बताते हैं कि अगर इफ यू वांट टू डू समथिंग ये ये स्टेप्स हैं और काफी उसमें सीखने को मिलता है लाइक वो लिटरली ट्यूटोरियल्स तक डाल देते हैं कि इन चीजों को कैसे फॉलो करना है सो ट्राई टू फॉलो दोस पीपल उस तरह की जो प्रॉब्लम्स उन्होंने सॉल्व किए मे बी डू इट फॉर फॉर अ वेरी सिंपल प्रॉब्लम अ स्मॉल स्केल प्रॉब्लम उसको उसपे पाइपलाइन बनाए इन दैट प्रोसेस यू वुड लर्न कि क्या चैलेंज होते हैं उन्होंने क्या फेस किए हाउ डिड यू सॉल्व देम एंड इटरेटिवली ओवर द टाइम यू वुड रिलाइज कि यू हैव बिकम अ बेटर वर्जन ऑफ यू एंड अगर आप उस साथ साथ अपॉर्चुनिटी को देखते रहे टैप करते रहे सो इवेंचर और लेटर यू वुड बी गेटिंग द राइट अपॉर्चुनिटी दैट यू आर लुकिंग फॉर एंड एनटायर डे और इसपे एक और चीज ये कि इ इंटाली डिपेंड्स कि आपका इंटरेस्ट कितना है एमल में कुछ लोग कहते हैं कि हां ठीक है हर कोई जॉब कर रहा था मैंने भी कर ली तो हो सकता है कुछ टाइम बाद दे डोंट फील एज मच एक्साइटेड एज दे वर इनिशियली लेकिन इफ दे आर एक्साइटेड अच्छी अपॉर्चुनिटी नहीं मिलर सो आई वुड रिकमेंड कि अच्छे लोगों को जो काफी ज्यादा एक्सटेंसिवली एमएल पे काम कर रहे हैं कंट्रीब्यूशन करते हैं ओपन सोर्स पे उनको फॉलो करें उनकी सर्ट ऑफ वर्क एथिक देखें उनकी कंट्रीब्यूशंस को देखें ट्राई टू फॉलो दैट रोड मैप ओबवियसली वो मुश्किल होगा क्योंकि दे आर डूइंग इट फॉर लॉट ऑफ इयर्स आप एटलीस्ट कुछ ना कुछ फॉलो कर सकते हैं एंड यू वुड रिलाइज के यू हैव बिकम अ बेटर वर्जन अ बेटर इंजीनियर ट यू वर प्रीवियसली कपल ऑफ इयर्स अगो कपल ऑफ मंथ्स अगो तो उसमें अपॉर्चुनिटी सर्टेनली ओपन हो जाती है ठीक है बिल्कुल सही है वेरी इंटरेस्टिंग ल राइट अच्छा मुझे बताइए के सो आई काइंड ऑ वांट टू आई काइंड ऑ वांट टू हेल्प इंस्पायर पीपल हु आर ऑन द एज ठीक है कोई बंदा है वो सोच रहा है यार के पता नहीं करूं या ना करूं ए आई मैं वेब में चला जाऊ या ना जाऊ सो कैन यू गिव अस योर एन आईडिया ऑफ र मोस्ट एक्साइटिंग प्रोजेक्ट कोई एक दो ऐसे प्रोजेक्ट जिनको आपको काम करके बहुत मजा आ या आपको लगता है कि या उनका बड़ा जबरदस्त रियल वर्ल्ड इंपैक्ट था तो क्या आप उनको बिल्कुल डम डाउन करके बिल्कुल बेसिक लेवल ब्रेक डाउन करके बता सकते हैं कि क्या प्रॉब्लम थी आपने उसे आपने लाक नॉट कैसे लेकिन क्या प्रॉब्लम थी उसका आपने सलूशन बिल्ड कितनी देर में किया और उसकी वजह से रियल वर्ल्ड इंपैक्ट क्या हुआ क्योंकि लाइक आई थिंक दैट कैन प्रोबेबली हेल्प कंटेक्सुलाइज द इंपैक्ट ऑफ योर वर्क शर सो एक एक प्रोजेक्ट है जो हमने आई गेस एक दो साल पहले ड भी किया था और मुझे खुद वो काफी एक्साइटिंग लगा क्योंकि मैं उस टाइम रेड बफर में न आया था एंड मैंने लोगों ने सुना था कि काफी एक्साइटिंग प्रोजेक्ट्स होते हैं और ऐसे होते हैं जो आपको इंपैक्ट रियल लाइफ में नजर भी आता है सो एक इनका प्रोजेक्ट था अ आई गेस ये जो एक्ससाइज एंड टैक्सेशन डिपार्टमेंट का था पंजाब का सो आपको पता है कि लाहौर काफी जल्दी एक्सपेंड हो रहा है क्योंकि जॉब अपॉर्चुनिटी की वजह से लोग शहर आना चाहते हैं और उसकी वजह से ये सोसाइटीज काफी लाहौर के आसपास बन रही है वो काफी ज्यादा लाहौर एक्सपेंड हो गए एंड आपको यह पता है पाकिस्तान में अ जो टेक्स कलेक्शन है उसमें काफी इश्यूज होते हैं हम इतना उस तर टैक्स कलेक्ट नहीं कर पाते बिकॉज क्योंकि सिस्टम काफी फ्लड होता है कुछ हमारे प्रोसेसेस ऐसे हैं जो कि काफी पुराने होते हैं जिसकी वजह से चीजें इतनी जल्दी अपडेट नहीं होती सो उसमें ये था कि लेट्स सपोज इस तरह लाहौर काफी जल्दी ग्रो हो रहा है और टिपिकली सर्वेस जो होते हैं प्रॉपर्टी सर्वेस वो 10 साल बाद 15 साल बाद होते हैं 15 साल इज अ लॉट ऑफ टाइम उसमें सोसाइटीज और काफी ज्यादा घर कंस्ट्रक्ट हो जाते हैं तो उसमें जो सलूशन हमने सर्ट ऑफ प्रपोज किया था कि द मेन गोल वाज उनकी तरफ से जो प्रपोज किया गया था वास के ऑटोमेट द प्रॉपर्टी टैक्स कलेक्शन या उसका रेवेन्यू कैसे बढ़ा सकते हैं तो द सिंपलेस्ट थिंग इज कि अगर आपका सेटेलाइट इमेजरी है फॉर अ गिवन सिटी तो आप ये आइडेंटिफिकेशन होता है लेकिन अंटे अनलेस एक प्रॉपर्टी टैक्स इंस्पेक्टर जो है उस जगह को जाकर सर्वे नहीं करेगा तो उस परे टैक्स मतलब बनता ही नहीं है ना चलान उसका जनरेट नहीं होगा वो टैक्स देगा नहीं सो उसमें एक थोड़ा सा य था कि रेवेन्यू जनरेट करने का एक बढ़ाने का तरीका यह था कि आप सेटेलाइट इमेजरी ले आप उसम एनालिसिस करें इनिशियली कुछ लोग वो मैनुअली कर रहे थे कि मैनली मार्क कर ले कि वो घर कितने बन गएन उस लट लंग मिल गया तो वो मुश्किल काम था खैर उसपे फिर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के थ्रू हमने प्रॉपर्टीज को डिटेक्ट किया कि लाइक पिछले साल नहीं थी अब बन गई है काउंट्स का मेंटेन करते हैं सो वी वर एबल टू सॉर्ट ऑफ बिल्ड अ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल जो ट्रैक कर रहा था उसमें ये इंटरेस्टिंग पार्ट था लेकिन जो चैलेंजिंग पार्ट अगर आपने लाहौर को देखा ना उसमें अरून लाहौर राइट अगर आप इवन फॉर ह्यूमन अगर आप उसको देखें आप ये आइडेंटिफिकेशन जो है बाउंडी वो नहीं है हां क्या ये एक घर के अंदर ही चार बिल्डिंग्स है या ये चार बिल्डिंग ये ये इशू है लेकिन खैर उसमें थोड़ा फिर हमने उनको बता दिया कि यार ये इस पाइपलाइन की कुछ लिमिटेशंस हैं लेकिन ऑन द ब्राइटेस्ट साइड वी वर एबल टू आइडेंटिफिकेशन होगा क्यों वो आप पिक्सल्स मैप करके बता सकते हैं कि कितना एरिया है और किसकिस जगह पे और उस ऑन टॉप ऑफ दैट उसका जो बाय प्रोडक्ट ये थी कि जब हमने घर आइडेंटिफिकेशन को उसकी मोबाइल ऐप होती थी बता देते थे कि इस स उसम टेक्निकल टर्म में सर्कल कहते हैं उसकी ड्यूटी एक सर्कल में एरिया में तो उसमें उसको पता लग जाता था कि ये घर है यहां से जाके मैंने उसको इंफॉर्मेशन फिल आउट करानी है प्रॉपर्टी चलान देना उसने फिल आउट कराना है तो दिस वाज द प्रॉब्लम दैट वाज रियली इंटरेस्टिंग कि आपको एक्चुअली पता लग रहा है कि हां ये घर है ये मैंने आइडेंटिफिकेशन को यह य यू अंडरस्टैंड कि आप यू हैव कंट्रीब्यूटेड समथिंग टुवर्ड्स पाकिस्तान के उसम से टेक्स्ट कलेक्शन कोई एक बेटरमेंट की तरफ आपने काम किया राइट सो इट गट डिप्लॉयड और वो लोग यूज कर रहे थे उसके बाद अभी भी कर रहे हैं यूज अभी भी यूज कर अच्छा इंटरेस्टिंग जबरदस्त हां तो आई थिंक वेरी एक्साइटिंग जबरदस्त ठीक है न थैंक यू सो मच आई थिंक वेरी वेरी फोकस्ड एंड वेरी वेरी आई थिंक वेरी स्पेसिफिक इंस्ट्रक्शन फ्रॉम यू आई थिंक कोई भी ये देख रहा है तो ये उनके लिए बहुत यूजफुल हो सकती है कैन पीपल रीच आउट ट य यू फॉर हेल्प इफ दे वांट या डेफिनेटली आई एम ऑलवेज अवेलेबल ऑन लिंटन लिंटन मैं काफी रेगुलरली यूज करता हूं तो दे कुड रीच आउट टू मी ऑन लिंकन और आई विल बी हैप्पी टू आंसर देर क्वेश्चन ठीक है बिल्कुल आपने कह दिया है अब आपको बहुत ज्यादा मैसेज आना शुरू हो जाएंगे यू शुड बी रेडी फॉर दैट अच्छा ठीक है ऑलराइट ठीक है इफ य आ टुवर्ड्स द एंड ऑफ दिस तो मुझे बताए कि यू वर्क्ड इन द इंडस्ट्री फॉर अबाउट सेन इयर्स नाउ राइट इन सात साल में कोई ऐसी लाइक व्हाट आर द मेन थिंग्स दैट यू लर्न व्हिच है रियली कंट्रीब्यूटेड टू योर करियर सो आई सी के यू वर्क वर्क फॉर सेवन इयर्स इनन द इंडस्ट्री नाउ यू यू आर द हेड ऑफ एआई एट अ एट अ प्रिटी डीसेंट कंपनी तो मुझे बताए कि व्हाट जज हेल्प यू गेट हियर और अगर कोई और यह करना चाहता है तो वो क्या चीजें है जो उनको अडॉप्ट अडॉप्ट करनी चाहिए सो कुछ चीजें हैं जो सर्ट ऑफ मैं अपनी लर्निंग्स कहूंगा द फर्स्ट वन इज के यू शुड ऑलवेज फाइंड अ मेंटर बिकॉज लेट्स सोज मेरा खुद जब मैं ग्रेजुएट सो माय ड्यूड वाज के मैं एक चीज खुद कर सकता हूं व्हाई वुड आई नीड सम हेल्प लेकिन लेट्स एक चीज जिस पर मैंने काम नहीं किया मे बी आई वुड टेक अ लॉट ऑफ टाइम लेकिन अगर इ सम दे इज अ मेंटर दैट गोइंग टू हेल्प यू आउट तो आपको एक अच्छी डायरेक्शन मिल जाती है और आपके काम बड़ी जल्दी हो जाते हैं अ सेकंड चीज जो है इंजीनियर्स में जो बहुत लैक करती है इज इज दे कम्युनिकेशन स्किल्स सो इफ यू वांट टू पर्स इन योर करियर ग्रो इन योर करियर प्लीज प्लीज प्लीज वर्क ऑन योर कम्युनिकेशन स्किल्स बिकॉज इट्स रियली इंपोर्टेंट कि लेट्स सपोज आपने काम कर लिए एंड इफ यू आर नॉट एबल टू प्रेजेंट इट सो आई वुड से इट्स इट्स सम वट ऑफ नॉट यूज अगर आपने काम किया हु आपने प्रेजेंट नहीं किया क्लाइंट वुड नॉट बी हैप्पी मे बी उसके क्वेश्चंस हो एंड स्पेसिफिकली एआई में ये है कि आपको जितना अच्छा अपना काम एक्सप्लेन करेंगे द मोर इट वुड बी हेल्प टू यू सो फोकस ऑन योर कम्युनिकेशन स्किल्स ट्राई टू इंप्रूव इट एंड फाइंड अ मेंटर दैट कुड गाइड यू एंड गेट यू इन द राइट डायरेक्शन राइट ठीक है नया थैंक यू सो मच थैंक यू फॉर योर टाइम एंड विद दैट थैंक यू सो मच फॉर वाचिंग दिस एपिसोड अगर आप अभी तक देख रहे हैं तो अगर आप कभी मेरे साथ काम करना चाहते हैं तो आप नीचे दिए गए लिंक पे जाके क्लिक कर सकते हैं और वहां पे अप्लाई कर सकते हैं हम हर वक्त जबरदस्त लोगों की तलाश में होते हैं उसके अलावा अगर आप कम्युनिटी जवाइन करना चाहते हो आप नीचे दिए गए लिंक्स प जवाइन कर सकते हैं facebooksignup.in