Ma kēia pou, hōʻike mākou iā ʻoe i kahi koho o nā kumu ʻike pono e pili ana i ka Data Science mai ka co-founder a me CTO o DAGsHub, kahi kaiāulu a me ka pūnaewele pūnaewele no ka hoʻoponopono ʻana i ka mana a me ka hui pū ʻana ma waena o nā ʻepekema data a me nā ʻenekini aʻo mīkini. Loaʻa ka koho i nā ʻano kumu like ʻole, mai nā moʻolelo Twitter a i nā blog ʻenekinia piha, i kuhikuhi ʻia i ka poʻe i ʻike pono i ka mea a lākou e ʻimi nei. Nā kikoʻī ma lalo o ka ʻoki.
Mai ka mea kākau:
ʻO ʻoe ka mea āu e ʻai ai, a ma ke ʻano he limahana ʻike, pono ʻoe i ka ʻai ʻike maikaʻi. Makemake au e kaʻana like i nā kumu o ka ʻike e pili ana i ka ʻIkepili ʻIkepili, ka naʻauao hana a me nā ʻenehana pili aʻu i ʻike ai he mea pono a nani paha. Manaʻo wau e kōkua pū kēia iā ʻoe!
He kahawai YouTube i kūpono i ka hoʻomau ʻana i nā hanana hou loa. Hoʻonui pinepine ʻia ke kahawai a loaʻa i ka mea hoʻokipa ka hoihoi a me ka maikaʻi i nā kumuhana āpau i uhi ʻia. Manaʻo i ka uhi ʻana o nā hana hoihoi ʻaʻole wale ma AI, akā ma nā kiʻi kamepiula a me nā kumuhana ʻē aʻe.
Ma kāna kahawai YouTube, wehewehe ʻo Yannick i ka noiʻi koʻikoʻi i ke aʻo hohonu i nā kikoʻī ʻenehana. Ma kahi o ka heluhelu ʻana i kahi haʻawina iā ʻoe iho, ʻoi aku ka wikiwiki a me ka maʻalahi o ka nānā ʻana i kekahi o kāna mau wikiō e loaʻa ai ka ʻike hohonu o nā ʻatikala koʻikoʻi. Hōʻike nā wehewehe i ke ʻano o nā ʻatikala me ka haʻalele ʻole i ka makemakika a i ʻole ka nalowale ʻana i ʻekolu pine. Hāʻawi pū ʻo Yannick i kāna mau manaʻo e pili ana i ka pili ʻana o nā haʻawina, pehea ke koʻikoʻi o nā hopena, nā wehewehe ākea, a pēlā aku. ʻOi aku ka paʻakikī o ka poʻe hoʻomaka (a i ʻole nā mea hoʻomaʻamaʻa ʻole) ke hele i kēia mau ʻike ma o lākou iho.
Ma kā lākou mau ʻōlelo ponoʻī:
Pono ka noiʻi aʻo ʻana i nā mīkini e maʻalahi, ikaika, a olaola. A ua hana ʻia ʻo Distill e kōkua i ka noiʻi.
ʻO Distill kahi puke noiʻi aʻo mīkini ʻokoʻa. Hoʻolaha ʻia nā ʻatikala me nā hiʻohiʻona nani e hāʻawi i ka mea heluhelu i ka ʻike intuitive o nā kumuhana. Hana maikaʻi loa ka noʻonoʻo a me ka noʻonoʻo ʻana i ke kōkua ʻana iā ʻoe e hoʻomaopopo i nā kumuhana aʻo Mīkini a me ʻIkepili ʻIkepili. ʻO nā ʻano hoʻolaha kuʻuna, ma kekahi ʻaoʻao, ʻano paʻa i ko lākou ʻano, paʻa a maloʻo, a i kekahi manawa. . ʻO Chris Olah, ka mea nāna i hana ʻo Distill, mālama pū kekahi i kahi blog pilikino kupaianaha ma . ʻAʻole i hōʻano hou ʻia no ka manawa lōʻihi, akā mau nō ka hōʻiliʻili o nā wehewehe aʻo hohonu maikaʻi loa i kākau ʻia. ʻO ka mea nui, ua kōkua nui ia iaʻu LSTM!
Ua kākau ʻo Sebastian Ruder i kahi moʻomanaʻo moʻomanaʻo a me ka nūhou, e pili ana i ka intersection o nā neural network a me ka ʻōlelo kūlohelohe kikokikona. Hāʻawi ʻo ia i nā ʻōlelo aʻo he nui i ka poʻe noiʻi a me nā mea haʻiʻōlelo o ka hālāwai kūkā, hiki ke kōkua nui inā ʻoe i ke kula. ʻO nā ʻatikala a Sebastian e lawe i ke ʻano o nā loiloi, ka hōʻuluʻulu a me ka wehewehe ʻana i ke ʻano o ka noʻonoʻo i ka noiʻi a me nā ʻano hana ma kahi wahi. ʻO ia ke ʻano he mea maikaʻi loa nā ʻatikala no ka poʻe hoʻomaʻamaʻa makemake e kiʻi koke i kā lākou bearings. Kākau pū ʻo Sebastian ma .
ʻAʻole pono ʻo Andrei Karpaty i ka hoʻolauna. Ma waho aʻe o ka lilo ʻana i kekahi o nā mea noiʻi hoʻonaʻauao hohonu kaulana loa ma ka honua, hana ʻo ia i nā mea hana i hoʻohana nui ʻia e like me e like me nā papahana ʻaoʻao. He nui ka poʻe i komo i kēia aupuni ma o kāna papa Stanford. , a he mea pono ia oe ke ike ia mea aʻo neural network. Manaʻo wau e nānā e pili ana i nā pilikia maoli e lanakila ai ʻo Tesla i ka wā e hoʻāʻo ai e hoʻopili i ke aʻo ʻana i ka mīkini ma kahi ākea nui i ka honua maoli. ʻO ka haʻiʻōlelo he ʻike, hoihoi a noʻonoʻo. Ma waho aʻe o nā ʻatikala e pili ana iā ML ponoʻī, hāʻawi ʻo Andrey Karpaty no ka mea, . Heluhelu ia Andrew ma a ma .
He mea kupanaha loa ka Uber engineering blog ma ke ʻano o ka nui a me ka laulā o ka uhi ʻana, e uhi ana i nā kumuhana he nui. . ʻO kaʻu makemake nui e pili ana i ka moʻomeheu ʻenekinia o Uber ʻo ko lākou makemake e hoʻokuʻu i ka hoihoi a me ka waiwai puna hāmama ma kahi wikiwiki. Eia kekahi mau laʻana:
- A hoʻomau ka papa inoa…Hats off, Uber
Ma waho aʻe o ka hoʻopaʻapaʻa, ʻoi aku ka maikaʻi o ka blog OpenAI. Mai kēlā manawa kēia manawa, hoʻopuka ka blog i nā ʻike a me nā ʻike e pili ana i ke aʻo hohonu hiki ke hiki wale mai ma ka pālākiō o OpenAI: hypothetical iho lua hohonu. Hoʻopuka pinepine ka hui OpenAI, akā he mea nui kēia.
ʻAʻole ʻike maikaʻi ʻia ka blog Taboola e like me kekahi o nā kumu ʻē aʻe i kēia pou, akā manaʻo wau he mea kūʻokoʻa - kākau nā mea kākau e pili ana i nā pilikia maoli, nā pilikia maoli i ka wā e hoʻāʻo ai e hoʻopili i ka ML i ka hana ʻana no kahi ʻoihana "maʻamau". nā kaʻa kaʻa kaʻa ponoʻī a me nā ʻelele RL e lanakila ana i nā poʻokela honua, ʻoi aku e pili ana i "pehea wau e ʻike ai inā wānana kaʻu kumu hoʻohālike i nā mea me ka hilinaʻi hoʻopunipuni?". Ua pili kēia mau pilikia i nā mea a pau e hana ana ma ke kula a loaʻa iā lākou ka liʻiliʻi o ka paʻi paʻi ma mua o nā kumuhana AI maʻamau, akā pono mau ke kālena papa honua e hoʻoponopono pono i kēia mau pilikia. ʻO ka mea pōmaikaʻi, ua loaʻa iā Taboola kēia kālena a me ka makemake a me ka hiki ke kākau e pili ana iā ia i hiki i nā poʻe ʻē aʻe ke aʻo pū kekahi.
LIKE
Me Twitter, ʻaʻohe mea maikaʻi ma Reddit ma mua o ka hoʻopaʻa ʻana i ka noiʻi, nā mea hana, a i ʻole ke akamai o ka lehulehu.
Hoʻopuka ʻia nā pou i kēlā me kēia makahiki wale nō, akā hoʻopiha piha ʻia i ka ʻike. Ke hoʻohālikelike ʻia i nā kumuwaiwai ʻē aʻe ma kēia papa inoa, ʻoi aku ka maʻalahi o kēia i nā poʻe ʻoihana ʻenehana ʻole. ʻO kaʻu makemake e pili ana i nā kamaʻilio ʻana, ʻo ia ka mea e hoʻāʻo e hāʻawi i kahi ʻike holoʻokoʻa i kahi e hele ai ka ʻoihana a me ka noiʻi, e hoʻopaʻa pū ana i nā holomua i ka ʻenehana, noiʻi, ʻoihana, a me nā geopolitics mai ka maka manu. E hoʻomaka ma ka hopena e heluhelu e pili ana i nā paio hoihoi.
Nā Podcast
ʻOiaʻiʻo, manaʻo wau ʻaʻole kūpono nā podcasts no ke aʻo ʻana e pili ana i nā kumuhana ʻenehana. Ma hope o nā mea a pau, hoʻohana lākou i ke kani wale nō e wehewehe i nā kumuhana, a ʻo ka ʻepekema data kahi kahua ʻike maka. Hāʻawi nā Podcasts iā ʻoe i kumu e ʻimi ai i ka hohonu ma hope, a i ʻole no ka hoʻopili ʻana i nā kūkākūkā noʻonoʻo. Eia naʻe, eia kekahi mau ʻōlelo paipai:
- ke kamaʻilio ʻo ia me nā mea noiʻi koʻikoʻi ma ke kahua o ka naʻauao hana. Maikaʻi loa nā ʻāpana me Francois Chollet!
- . Nani i ka lohe ʻana e pili ana i nā mea hana ʻikepili hou.
Nā papa inoa maikaʻi
He mea liʻiliʻi ka nānā ʻana ma aneʻi, akā ʻoi aku ka nui o nā kumuwaiwai i kōkua ke ʻike ʻoe i kāu mea e ʻimi nei:
ʻIke ʻo Matty i nā ala nani a me ka noʻonoʻo e hoʻohana ai i nā ʻupena neural, a hauʻoli wale ke ʻike i kāna mau hopena ma kāu hānai Twitter. E nānā i ka liʻiliʻi wikiwiki.
He mīkini hoʻokele wale nō ʻo Ori . Kākau nui ʻo ia e pili ana i nā pilikia a me nā hoʻonā no nā ʻepekema data. E hoʻopaʻa inoa no ka hoʻomaopopo ʻana i ka wā i paʻi ʻia ai kahi ʻatikala. ʻO kāna he mea kupanaha loa.
ʻO ka mea hoʻokumu o fast.ai, kahi kumu hoʻomohala a me ka huahana.
He limahana ML ʻenekinia ma Github, ʻo Hamel Hussain ka hana i ka hana ʻana a me ka hōʻike ʻana i nā mea hana he nui no nā coders ma ka waihona ʻikepili.
Ka mea nāna i hana iā Keras, i kēia manawa hōʻano hou i ko mākou ʻike i ke ʻano o ka naʻauao a pehea e hoʻāʻo ai.
ʻepekema noiʻi ma Google Brain.
hopena
Hiki ke hōʻano hou ʻia ka pou kumu i ka ʻike ʻana o ka mea kākau i nā kumu kumu nui o ka ʻike he mea hilahila ke hoʻokomo ʻole i ka papa inoa. E ʻoluʻolu e kelepona iā ia inā makemake ʻoe e paipai i kahi kumu hou! A me DAGsHub Kākoʻo [approx. unuhi. Public Practitioner] i ka ʻIke ʻIke, no laila, inā ʻoe e hana i kāu ʻikepili ʻIkepili, e ʻoluʻolu e kākau i ka mea kākau o ka pou.
E hoʻomohala ma ka heluhelu ʻana i nā kumu i ʻōlelo ʻia, a me ke code hoʻolaha HABR, hiki iā ʻoe ke loaʻa i kahi 10% hou aʻe i ke kumukūʻai i hōʻike ʻia ma ka hae.
Nā papa hou aʻe
Nā ʻatikala
Source: www.habr.com