Sa kini nga post, among gipaambit kanimo ang usa ka pagpili sa mga gigikanan sa mapuslanon nga kasayuran bahin sa Data Science gikan sa co-founder ug CTO sa DAGsHub, usa ka komunidad ug platform sa web alang sa pagkontrol sa bersyon sa datos ug pagtinabangay tali sa mga siyentipiko sa datos ug mga inhenyero sa pagkat-on sa makina. Ang pagpili naglakip sa lain-laing mga tinubdan, gikan sa Twitter account ngadto sa bug-os nga engineering blogs, nga gitumong niadtong kinsa nahibalo sa tukma kon unsa ang ilang gipangita. Mga detalye ubos sa pagputol.
Gikan sa tagsulat:
Ikaw ang imong gikaon, ug isip usa ka trabahante sa kahibalo kinahanglan nimo ang maayong pagkaon sa impormasyon. Gusto nakong ipaambit ang mga tinubdan sa impormasyon mahitungod sa Data Science, Artipisyal nga Kaalam ug mga may kalabutan nga teknolohiya nga akong nakita nga labing mapuslanon o madanihon. Nanghinaut ko nga kini makatabang usab kanimo!
Usa ka channel sa YouTube nga haum kaayo aron makapadayon sa pinakabag-o nga mga panghitabo. Ang channel kanunay nga gi-update ug ang host adunay usa ka makatakod nga kadasig ug positibo alang sa tanan nga mga hilisgutan nga nasakup. Pagpaabot sa pagsakup sa makapaikag nga trabaho dili lamang sa AI, apan usab sa mga graphic sa kompyuter ug uban pang mga hilisgutan nga madanihon sa panan-aw.
Sa iyang channel sa YouTube, gipatin-aw ni Yannick ang mahinungdanong panukiduki sa lawom nga pagkat-on sa teknikal nga detalye. Imbes nga ikaw mismo ang magbasa sa pagtuon, kasagarang mas paspas ug mas sayon ββang pagtan-aw sa usa sa mga video niini aron makabaton ug mas lalom nga pagsabot sa importanteng mga artikulo. Ang mga pagpatin-aw nagpahayag sa diwa sa mga artikulo nga wala magpasagad sa matematika o nawala sa tulo ka mga pine. Gipaambit usab ni Yannick ang iyang mga panan-aw kung giunsa ang panagsama sa mga pagtuon, kung unsa ka seryoso ang pagkuha sa mga resulta, mas lapad nga paghubad, ug uban pa. Mas lisod alang sa mga bag-ohan (o non-academic practitioners) nga makaabot niini nga mga nadiskobrehan nga sila ra.
Sa ilang kaugalingong mga pulong:
Ang panukiduki sa pagkat-on sa makina kinahanglan nga klaro, dinamiko ug lagsik. Ug ang Distill gihimo aron makatabang sa panukiduki.
Ang Distill usa ka talagsaon nga publikasyon nga adunay panukiduki sa natad sa pagkat-on sa makina. Ang mga artikulo nga adunay katingad-an nga mga pagtan-aw gipasiugda aron mahatagan ang magbabasa nga mas intuitive nga pagsabut sa mga hilisgutan. Ang spatial nga panghunahuna ug imahinasyon lagmit nga molihok nga maayo sa pagtabang nga masabtan ang mga hilisgutan sa Machine Learning ug Data Science. Ang tradisyonal nga mga pormat sa publikasyon, sa laing bahin, lagmit nga estrikto sa ilang istruktura, static ug uga, ug usahay . Si Chris Olah, usa sa mga tiglalang sa Distill, adunay usab talagsaon nga personal nga blog sa . Wala pa kini gi-update sa makadiyot, apan kini nagpabilin nga usa ka koleksyon sa labing kaayo nga mga pagpatin-aw sa hilisgutan sa lawom nga pagkat-on nga gisulat sukad. Sa partikular, nakatabang kaayo kini kanako LSTM!
Gisulat ni Sebastian Ruder ang usa ka makahuluganon kaayo nga blog ug newsletter, labi na bahin sa intersection sa mga neural network ug natural nga pagmina sa teksto sa pinulongan. Daghan usab siya nga tambag alang sa mga tigdukiduki ug mga mamumulong sa komperensya, nga makatabang kaayo kung naa ka sa akademya. Ang mga artikulo ni Sebastian kasagarang nagkuha sa porma sa mga pagrepaso, nagsumaryo ug nagpatin-aw sa kahimtang sa karon nga panukiduki ug mga pamaagi sa usa ka partikular nga natad. Kini nagpasabut nga ang mga artikulo labi ka mapuslanon alang sa mga practitioner nga gusto nga dali nga makuha ang ilang mga bearings. Nagsulat usab si Sebastian .
Si Andrei Karpathy wala magkinahanglan og pasiuna. Dugang pa sa usa sa labing inila nga lawom nga pagkat-on tigdukiduki sa Yuta, siya nagmugna kaylap nga gigamit nga mga himan, e.g. isip side projects. Dili maihap nga mga tawo ang nakasulod niini nga natad pinaagi sa iyang kurso sa Stanford , ug mapuslanon alang kanimo ang pagkahibalo niini pagbansay sa neural network. Girekomenda ko usab nga tan-awon kini mahitungod sa tinuod nga kalibutan nga mga hagit nga kinahanglang buntogon ni Tesla sa dihang mosulay sa paggamit sa machine learning sa mass scale sa tinuod nga kalibutan. Ang pakigpulong kay informative, impresibo ug makapahinuklog. Dugang sa mga artikulo bahin sa ML mismo, naghatag si Andrei Karpathy alang sa . Basaha si Andrey ug padayon .
Ang Uber engineering blog tinuod nga impresibo sa iyang sukod ug gilapdon sa coverage, nga naglangkob sa daghang mga hilisgutan, ilabi na . Ang labi nakong gusto bahin sa kultura sa engineering sa Uber mao ang ilang kalagmitan sa paghimo nga makapaikag ug bililhon open source sa usa ka breakneck nga tulin. Ania ang pipila ka mga pananglitan:
- Ug ang lista nagpadayon ug padayon... Hats off, Uber
Gawas sa mga kontrobersiya, ang blog sa OpenAI dili ikalimod nga talagsaon. Matag karon ug unya, ang blog nag-post sa sulud ug mga ideya bahin sa lawom nga pagkat-on nga moabut ra sa sukod sa OpenAI: Hypothetical lawom nga double descent. Ang grupo sa OpenAI kanunay nga mag-post, apan kini hinungdanon nga butang.
Ang Taboola nga blog dili kaayo nailhan sama sa pipila sa ubang mga tinubdan niini nga post, apan sa akong hunahuna kini talagsaon - ang mga tagsulat nagsulat mahitungod sa mga down-to-earth, tinuod nga mga problema sa kinabuhi sa dihang misulay sa paggamit sa ML sa manufacturing alang sa "normal " mga negosyo: dili kaayo bahin sa mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon ug mga ahente sa RL nga nakadaog sa mga kampeon sa kalibutan, labi pa bahin sa "giunsa nako pagkahibalo nga ang akong modelo karon nagtagna sa mga butang nga adunay sayup nga pagsalig?" Kini nga mga problema adunay kalabutan sa hapit tanan nga nagtrabaho sa uma, ug nakakuha sila gamay nga coverage sa press kaysa sa mas komon nga mga hilisgutan sa AI, apan nagkinahanglan gihapon og world-class nga talento aron masulbad kini nga mga problema sa husto. Maayo na lang, si Taboola adunay kini nga talento ug ang kaandam ug abilidad sa pagsulat bahin niini aron ang ubang mga tawo makakat-on usab.
Kauban sa Twitter, walaβy mas maayo sa Reddit kaysa sa pag-apil sa panukiduki, mga himan, o kaalam sa kadaghanan.
Ang mga post gipatik lang kada tuig, pero puno sa siksik kaayo nga impormasyon. Kung itandi sa ubang mga gigikanan sa kini nga lista, kini nga usa mas dali nga magamit sa mga dili-tech nga mga negosyante. Ang gusto nako bahin sa mga pakigpulong mao nga kini naningkamot sa paghatag usa ka mas holistic nga pagtan-aw kung diin ang industriya ug panukiduki nagpadulong, naghiusa sa mga pag-uswag sa hardware, panukiduki, negosyo, ug bisan ang geopolitics gikan sa panan-aw sa langgam. Siguruha nga magsugod sa katapusan aron mabasa ang bahin sa mga panagbangi sa interes.
Mga Podcast
Sa tinuud, sa akong hunahuna ang mga podcast dili kaayo angay alang sa pagsuhid sa teknikal nga mga hilisgutan. Pagkahuman, gigamit ra nila ang audio aron ipasabut ang mga hilisgutan, ug ang siyensya sa datos usa ka talan-awon nga natad. Ang mga podcast lagmit maghatag kanimo usa ka pasangil sa paghimo og labi ka lawom nga panukiduki sa ulahi o adunay pipila ka makapaikag nga mga diskusyon sa pilosopiya. Apan, aniay pipila ka mga rekomendasyon:
- , samtang nakigsulti siya sa mga prominenteng tigdukiduki sa natad sa artificial intelligence. Ang mga yugto sa Francois Chollet labi ka maayo!
- . Maayo nga makadungog bahin sa bag-ong mga gamit sa imprastraktura sa datos.
Talagsaon nga mga Listahan
Adunay gamay nga pagsubay dinhi, apan daghang mga kapanguhaan nga mapuslanon kung nahibal-an nimo kung unsa ang imong gipangita:
Nakapangita si Matty og nindot, mamugnaong mga paagi sa paggamit sa mga neural network, ug makalingaw nga makita ang iyang mga resulta sa imong Twitter feed. At least tan-awa paspas.
Ang Ori usa lang ka makina sa pagmaneho . Daghan siyag nagsulat bahin sa mga problema ug solusyon para sa mga data scientist. Siguruha nga mag-subscribe aron mapahibalo kung ang usa ka artikulo gipatik. Iyang , ilabina, makapahingangha gayod.
Co-founder sa fast.ai, usa ka komprehensibo nga gigikanan sa pagkamamugnaon ug pagka-produktibo.
Usa ka kawani sa ML engineer sa Github, si Hamel Hussain busy sa trabaho nga nagmugna ug nagreport sa daghang mga himan alang sa mga coder sa datos.
Magbubuhat sa Keras, karon i-update ang among pagsabot kung unsa ang salabutan ug kung giunsa kini pagsulay.
Research Scientist sa Google Brain.
konklusyon
Ang orihinal nga post mahimong ma-update samtang ang tagsulat nakakaplag daghang mga gigikanan sa sulud nga usa ka kaulaw nga dili iapil sa lista. Palihug kontaka siya sa , kung gusto nimo magrekomenda ug bag-ong tinubdan! Ug usab ang DAGsHub Manlalaban [approx. paghubad public practitioner] sa Data Science, mao nga kung maghimo ka sa imong kaugalingon nga sulud sa Data Science, palihug pagsulat sa tagsulat sa post.
Palambua ang imong kaugalingon pinaagi sa pagbasa sa girekomendar nga mga tinubdan, ug paggamit sa code nga pang-promosyon HABR, makakuha ka og dugang nga 10% sa diskwento nga gipakita sa bandila.
Dugang nga mga kurso
Gipili nga mga Artikulo
Source: www.habr.com