Dina postingan ieu, kami bagikeun sareng anjeun pilihan sumber inpormasi anu mangpaat ngeunaan Data Science ti co-founder sareng CTO of DAGsHub, komunitas sareng platform wéb pikeun kontrol versi data sareng kolaborasi antara élmuwan data sareng insinyur mesin learning. Pilihanna ngawengku rupa-rupa sumber, ti akun Twitter nepi ka blog rékayasa full-fledged, nu sasaran pikeun maranéhanana anu nyaho persis naon maranéhna pilari. Rinci handapeun cut.
Ti panulis:
Anjeun naon tuang, sarta salaku worker pangaweruh, Anjeun perlu diet informational alus. Abdi hoyong bagikeun sumber inpormasi ngeunaan Élmu Data, intelijen buatan sareng téknologi anu aya hubunganana anu kuring mendakan paling mangpaat atanapi pikaresepeun. Kuring miharep ieu ogé mantuan anjeun!
Saluran YouTube anu cocog pisan pikeun ngémutan acara-acara panganyarna. Saluran ieu sering diénggalan sareng host gaduh sumanget anu tepa sareng positip dina sadaya topik anu katutupan. Nyangka liputan karya metot teu ukur dina AI, tapi ogé dina grafik komputer jeung jejer visually pikaresepeun lianna.
Dina saluran YouTube na, Yannick ngécéskeun panalungtikan anu penting dina diajar jero sacara rinci téknis. Gantina maca ulikan sorangan, éta mindeng leuwih gancang sarta gampang pikeun lalajo salah sahiji video na mangtaun pamahaman deeper tina artikel penting. Katerangan nepikeun hakekat artikel tanpa neglecting matematik atawa leungit dina tilu pines. Yannick ogé ngabagi pandanganna ngeunaan kumaha studi cocog, kumaha hasil anu kedah dilaksanakeun, interpretasi anu langkung lega, sareng sajabana. Beginners (atawa praktisi non-akademik) manggihan eta leuwih hese datang ka pamanggihan ieu sorangan.
Dina kecap sorangan:
Panaliti pembelajaran mesin kedah jelas, dinamis, sareng lincah. Sareng Distill diciptakeun pikeun ngabantosan dina panalungtikan.
Distill mangrupikeun publikasi panalungtikan pembelajaran mesin anu unik. Artikel diwanohkeun kalayan visualisasi anu endah pikeun masihan pamaca pamahaman anu langkung intuitif ngeunaan topik. Pamikiran sareng imajinasi spasial condong dianggo saé pisan dina ngabantosan anjeun ngartos topik Pembelajaran Mesin sareng Élmu Data. Format publikasi tradisional, sabalikna, condong kaku dina strukturna, statik sareng garing, sareng sakapeung. . Chris Olah, ko-pencipta Distill, ogé mertahankeun hiji blog pribadi endah di . Tos lami teu diropéa, tapi tetep janten kumpulan panjelasan diajar anu paling jero anu kantos ditulis. Khususna, éta ngabantosan kuring pisan LSTM!
Sebastian Ruder nyerat blog sareng buletin anu informatif, utamina ngeunaan persimpangan jaringan saraf sareng analisis téks basa alami. Anjeunna ogé masihan seueur naséhat ka panaliti sareng panyatur konperénsi, anu tiasa ngabantosan upami anjeun nuju di akademisi. Tulisan Sebastian condong nyandak bentuk ulasan, nyimpulkeun sareng ngajelaskeun kaayaan seni dina panalungtikan sareng metode di daérah anu tangtu. Ieu ngandung harti yén tulisan éta mangpaat pisan pikeun praktisi anu hoyong gancang ngartos. Sebastian ogé nyerat dina .
Andrei Karpaty henteu peryogi perkenalan. Salian mangrupa salah sahiji peneliti learning jero kawentar di bumi, anjeunna nyiptakeun parabot loba dipaké kayaning salaku proyék samping. Seueur jalma anu asup ka alam ieu ngalangkungan kursus Stanford na. , sarta eta bakal mangpaat pikeun anjeun uninga eta latihan jaringan saraf. Kuring ogé nyarankeun nonton eta ngeunaan masalah nyata nu Tesla kudu nungkulan nalika nyobian nerapkeun learning mesin dina skala masif di dunya nyata. Biantara téh informatif, impressive jeung sobering. Di sagigireun artikel ngeunaan ML sorangan, Andrey Karpaty méré keur . Baca Andrew di jeung .
Blog rékayasa Uber éstu nyéépkeun tina segi skala sareng lebar cakupan, nyertakeun seueur topik, khususna. . Anu paling kuring resep ngeunaan budaya rékayasa Uber nyaéta kacenderunganna pikeun ngaleupaskeun anu pikaresepeun sareng berharga open source dina Pace breakneck. Ieu sababaraha conto:
- Sareng daptarna teras-terasan…Hat off, Uber
Di sagigireun kontrovérsi, blog OpenAI teu tiasa disangkal pisan. Ti waktos ka waktos, blog posting eusi sareng wawasan ngeunaan diajar jero anu ngan ukur tiasa dugi ka skala OpenAI: hipotétis. turunan ganda jero. Tim OpenAI condong ngirim tulisan anu jarang, tapi ieu mangrupikeun eusi anu penting.
Blog Taboola henteu langkung dikenal salaku sababaraha sumber anu sanés dina tulisan ieu, tapi kuring pikir éta unik - panulis nyerat ngeunaan masalah-masalah anu biasa pisan nalika nyobian nerapkeun ML dina produksi pikeun bisnis "normal": kirang ngeunaan mobil timer nyetir na agén RL meunang juara dunya, langkung seueur ngeunaan "kumaha kuring nyaho lamun model kuring ayeuna ngaduga hal kalawan kapercayaan palsu?". Masalah ieu relevan pikeun ampir sadayana anu damel di lapangan sareng nampi liputan pers anu kirang tibatan topik AI anu langkung umum, tapi masih peryogi bakat kelas dunya pikeun leres-leres ngabéréskeun masalah ieu. Kabeneran, Taboola gaduh bakat ieu sareng kahayang sareng kamampuan nyerat ngeunaan éta supados jalma sanés tiasa diajar ogé.
Marengan Twitter, teu aya anu langkung saé dina Reddit tibatan kaitkeun kana panalungtikan, alat, atanapi hikmah balaréa.
Tulisan anu diterbitkeun ngan taunan, tapi ngeusi informasi pisan densely. Dibandingkeun sareng sumber sanés dina daptar ieu, ieu langkung diaksés ku jalma bisnis non-tech. Anu kuring resep kana ceramah nyaéta aranjeunna nyobian masihan pandangan anu langkung holistik ngeunaan tempat industri sareng panalitian nuju, ngahijikeun kamajuan hardware, riset, bisnis, bahkan geopolitik tina pandangan panon manuk. Pastikeun pikeun ngamimitian di ahir maca ngeunaan konflik dipikaresep.
Podcast
Terus terang, kuring pikir podcast henteu cocog pikeun diajar ngeunaan topik téknis. Barina ogé, aranjeunna ngan ukur nganggo sora pikeun ngajelaskeun topik, sareng élmu data mangrupikeun lapangan anu visual pisan. Podcast condong masihan anjeun alesan pikeun ngajajah langkung jero engké, atanapi pikeun diskusi filosofis. Nanging, ieu sababaraha saran:
- nalika anjeunna ngobrol jeung peneliti nonjol dina widang kecerdasan jieunan. Episode kalawan Francois Chollet téh hususna alus!
- . Senang ngadangu ngeunaan parabot infrastruktur data anyar.
Daptar Heboh
Henteu aya anu kedah diperhatoskeun di dieu, tapi langkung seueur sumber daya anu ngabantosan upami anjeun terang naon anu anjeun milarian:
Matty mendakan cara anu saé sareng kreatif pikeun ngagunakeun jaringan saraf, sareng éta senang ningali hasil na dina feed Twitter anjeun. Tingali sahenteuna gancang.
Ori ngan ukur mesin nyetir . Anjeunna nyerat sacara éksténsif ngeunaan masalah sareng solusi pikeun élmuwan data. Pastikeun pikeun ngalanggan pikeun dibere beja nalika hiji artikel diterbitkeun. Milikna hususna bener impressive.
Co-pangadeg fast.ai, sumber komprehensif ngeunaan kreativitas sareng produktivitas.
Insinyur staf ML di Github, Hamel Hussain sibuk damel sareng ngalaporkeun seueur alat pikeun coders dina domain data.
Pencipta Keras, ayeuna ngamutahirkeun pamahaman urang naon kecerdasan sarta kumaha carana nguji éta.
Élmuwan panalungtikan di Google Brain.
kacindekan
Tulisan asli tiasa diénggalan nalika panulis mendakan sumber eusi anu saé anu bakal éra henteu kalebet dina daptar. Ngarasa Luncat ngahubungan anjeunna upami anjeun hoyong nyarankeun sababaraha sumber anyar! Sareng ogé DAGsHub Advokat [approx. narjamahkeun. Praktisi Umum] dina Élmu Data, janten upami anjeun nyiptakeun kontén Élmu Data anjeun nyalira, punten nyerat ka panulis tulisan éta.
Ngembangkeun ku maca sumber anu disarankeun, sareng ku kode promosi HABR, Anjeun bisa meunangkeun tambahan 10% kana diskon dituduhkeun dina spanduk.
Langkung kursus
Artikel Diulas
sumber: www.habr.com