Argitalpen honetan, DAGsHub-en sortzailekide eta CTOaren datu-zientziari buruzko informazio baliagarriaren iturri aukeraketa bat partekatzen dugu zurekin, datu-bertsioen kontrolerako eta datu-zientzialarien eta ikaskuntza automatikoko ingeniarien arteko lankidetzarako komunitate eta web plataforma bat. Hautaketak hainbat iturri biltzen ditu, Twitter kontuetatik hasi eta ingeniaritza-blog osoetaraino, zer bilatzen ari diren zehatz-mehatz dakitenei zuzenduta daudenak. Xehetasunak ebaki azpian.
Egilearen eskutik:
Jaten duzuna zara, eta ezagutza-langile gisa, informazio-dieta on bat behar duzu. Erabilgarrien edo erakargarrien iruditzen zaizkidan datuen zientziari, adimen artifizialari eta erlazionatutako teknologiei buruzko informazio iturriak partekatu nahi ditut. Espero dut honek zuri ere laguntzea!
Azken gertaeren berri izateko egokia den YouTube kanala. Kanala maiz eguneratzen da eta ostalariak ilusio eta positibo kutsakorra ditu landutako gai guztietan. Espero ezazu lan interesgarrien estaldura ez bakarrik AI-n, baita ordenagailu-grafikoen eta ikusmen erakargarrien beste gai batzuen inguruan ere.
Bere YouTube-ko kanalean, Yannick-ek deep learning-en ikerketa garrantzitsua azaltzen du xehetasun teknikoetan. Azterketa bat zeure kabuz irakurri beharrean, bizkorrago eta errazagoa izan ohi da bere bideoetako bat ikustea artikulu garrantzitsuen ulermen sakonagoa lortzeko. Azalpenek artikuluen funtsa transmititzen dute matematika alde batera utzi gabe edo hiru pinuetan galdu gabe. Yannickek bere iritzia ere partekatzen du ikasketak nola uztartzen diren, emaitzak zein serio hartu behar diren, interpretazio zabalagoak eta abar. Hasiberriek (edo praktikatzaile ez akademikoek) zailagoa dute aurkikuntza horietara beren kabuz etortzea.
Euren hitzetan:
Ikaskuntza automatikoko ikerketak argia, dinamikoa eta bizia izan behar du. Eta Distill ikerketan laguntzeko sortu zen.
Distill ikaskuntza automatikoko ikerketa-argitalpen paregabea da. Artikuluak bistaratze harrigarriekin sustatzen dira irakurleari gaien ulermen intuitiboagoa emateko. Pentsamendu espazialak eta irudimenak oso ondo funtzionatzen du Machine Learning eta Datu Zientzien gaiak ulertzen laguntzeko. Argitalpen formatu tradizionalek, berriz, egituran zurrunak izan ohi dira, estatikoak eta lehorrak, eta batzuetan . Chris Olah, Distill-en sortzaileak, blog pertsonal harrigarria mantentzen du . Aspaldi ez da eguneratu, baina oraindik idatzi diren deep learning azalpen onenen bilduma izaten jarraitzen du. Bereziki, asko lagundu zidan LSTM!
Sebastian Ruder-ek blog eta buletin oso informatiboak idazten ditu, batez ere neurona-sareen eta hizkuntza naturalen testuen analisiaren arteko elkarguneari buruz. Ikertzaileei eta hitzaldietako hizlariei ere aholku asko ematen dizkie, eta hori oso lagungarria izan daiteke akademian bazaude. Sebastianen artikuluek berrikuspenen forma izan ohi dute, arlo jakin bateko ikerketaren eta metodoen artearen egoera laburbilduz eta azalduz. Horrek esan nahi du artikuluak oso erabilgarriak direla beren errodamenduak azkar lortu nahi dituzten profesionalentzat. Sebastianek ere idazten du .
Andrei Karpatyk ez du aurkezpenik behar. Lurrean deep learning ikertzaile ospetsuenetako bat izateaz gain, oso erabiliak diren tresnak sortzen ditu, hala nola alboko proiektu gisa. Jende ugari sartu zen erreinu honetan bere Stanford ikastaroaren bidez. , eta baliagarria izango zaizu hori ezagutzeko sare neuronalaren prestakuntza. Ikustea ere gomendatzen dut Teslak mundu errealean eskala masiboan ikaskuntza automatikoa aplikatzen saiatzean gainditu behar dituen benetako arazoei buruz. Hitzaldia informatzailea, ikusgarria eta sobering da. ML berari buruzko artikuluez gain, Andrey Karpatyk ematen du egiteko . Irakurri Andrew helbidean eta abar .
Uber ingeniaritza bloga benetan ikusgarria da estalduraren eta zabaleraren aldetik, gai asko biltzen dituena, bereziki . Uber-en ingeniaritza-kulturatik bereziki gustatzen zaidana oso interesgarriak eta baliotsuak askatzeko duten joera da kode irekia erritmo bizian. Hona hemen adibide batzuk:
- Eta zerrendak aurrera egiten du... Txapela kendu, Uber
Eztabaida alde batera utzita, OpenAI bloga ezin hobea da. Noizean behin, blogak OpenAIren eskalan bakarrik etor daitezkeen ikaskuntza sakonari buruzko edukiak eta ikuspegiak argitaratzen ditu: hipotetikoak. jaitsiera bikoitz sakona. OpenAI taldeak gutxitan argitaratzen du, baina eduki garrantzitsuak dira.
Taboola bloga ez da argitalpen honetako beste iturri batzuk bezain ezaguna, baina berezia dela uste dut - egileek oso arazo arruntei eta errealei buruz idazten dute negozio "normal" baterako ekoizpenean ML aplikatzen saiatzean: gutxiago. auto gidatzen duten autoak eta RLko agenteak munduko txapeldunak irabazi dituztenak, "nola jakin dezaket orain nire modeloak konfiantza faltsuarekin gauzak iragartzen dituen?". Gai hauek eremuan lan egiten duten ia guztientzat garrantzitsuak dira eta AI ohikoagoak diren gaiek baino prentsa-estaldura gutxiago jasotzen dute, baina hala ere mundu mailako talentua behar da arazo horiek behar bezala jorratzeko. Zorionez, Taboolak baditu talentu hori eta horri buruz idazteko borondatea eta gaitasuna, besteek ere ikas dezaten.
Twitterrekin batera, Reddit-en ez dago jendearen ikerketa, tresna edo jakituria konektatzea baino ezer hoberik.
Argitalpenak urtero bakarrik argitaratzen dira, baina informazioz oso trinko betetzen dira. Zerrenda honetako beste iturri batzuekin alderatuta, hau eskuragarriagoa da teknologia ez duten negozioentzat. Hitzaldiei buruz gustatzen zaidana da industria eta ikerketa norantz doazen ikuspegi holistikoagoa ematen saiatzen direla, hardwarearen, ikerketaren, negozioen eta baita geopolitikaren aurrerapenak txori-ikuspegitik lotuz. Ziurtatu amaieran hasten dela interes-gatazkak irakurtzen.
Podcastak
Egia esan, podcastak gai teknikoei buruz ikasteko ez direla egokiak uste dut. Azken finean, soinua soilik erabiltzen dute gaiak azaltzeko, eta datuen zientzia oso eremu bisuala da. Podcastek gero sakonago aztertzeko edo eztabaida filosofikoetarako aitzakia eman ohi dizute. Hala ere, hona hemen gomendio batzuk:
- adimen artifizialaren alorreko ikertzaile nabarmenekin hitz egiten duenean. Francois Chollet-ekin egindako pasarteak bereziki onak dira!
- . Pozten da datu-azpiegiturako tresna berriei buruz entzutea.
Zerrenda ikaragarriak
Begiratu gutxiago dago hemen, baina bilatzen ari zarena jakin ondoren lagungarriak diren baliabide gehiago:
Mattyk sare neuronalak erabiltzeko modu ederrak eta sortzaileak aurkitzen ditu, eta dibertigarria da bere emaitzak zure Twitter jarioan ikustea. Begiratu bederen post.
Ori gidatzeko makina bat besterik ez da . Datu-zientzialarientzako arazoei eta irtenbideei buruz asko idazten du. Ziurtatu harpidetza egiten duzula artikulu bat argitaratzen denean jakinarazteko. Haren bereziki ikusgarria da.
Fast.ai-ren sortzailekidea, sormen eta produktibitate iturri integrala.
Github-eko ML ingeniaria, Hamel Hussain lanpetuta dago datuen domeinuko kodetzaileentzako tresna asko sortzen eta berri ematen.
Kerasen sortzailea, orain eguneratu adimena zer den eta nola probatu dugun ulertzeko.
Google Brain-eko ikerlaria.
Ondorioa
Jatorrizko mezua eguneratu egin daiteke egileak zerrendan ez sartzea pena izango litzatekeen eduki iturri bikainak aurkitzen dituelako. Anima zaitez berarekin harremanetan jartzeko iturri berriren bat gomendatu nahi baduzu! Eta baita DAGsHub ere Abokatua [gutxi gorabehera. itzul. Public Practitioner] Data Science-n, beraz, zure Data Science edukia sortzen baduzu, lasai idatzi mezuaren egileari.
Garatu gomendatutako iturriak irakurriz eta promozio-kodearen arabera HABR, pankartan adierazitako deskontuaren %10 gehigarria lor dezakezu.
Ikastaro gehiago
Artikulu aipagarriak
Iturria: www.habr.com