Machine Learning Podcast

#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры


Listen Later

Это 4-й выпуск подкаста, посвященного машинному обучению. И в этот раз я записывался не один, а с Иваном Ямщиковым - специалистом, в отличие от меня, по машинному обучению, реализовавшим многие интересные проекты в этой области и продолжающим развивать эту область. Иван работал аналитиком в Яндексе, занимается наукой в области NLP (Natural Language Processing) и является евангелистом компании Abbey. В подкасте мы сначала немного поговорили на отвлеченные темы: про роботов, продление жизни и трансгуманизм, а потом Иван довольно подробно и простым языком рассказал про нейросети и про отдельный их класс - автоэнкодеры. По мне, выпуск получился интересным!

Ссылки выпуска:

  • Послушать Нейронную оборону (https://music.yandex.ru/artist/4445922)
  • Открытие YaC 2017, на которой оркестр исполнял музыку в стиле Скрябина, сгенерированную нейросетью (https://youtu.be/5bfI3bhiRa4)
  • Книги, рекомендованные Иваном: 1. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей (Николенко, Кадурин, Архангельская) 2. Глубокое обучение на Python (Ф.Шолле) 3. Глубокое обучение (Ян Гудфеллоу, Бенджио Иошуа)
  • https://towardsdatascience.com/ - блог с большим количеством примеров и туториалов
  • Курс "Введение в машинное обучение" от ВШЭ и Яндекса (https://ru.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie)
  • Курс "Специализация Машинное обучение и анализ данных" (https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis)
  • Статья на медиуме про лучшие бесплатные курсы по машинному обучению (https://medium.com/nuances-of-programming/%D1%82%D0%BE%D0%BF-10-%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%B8-%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E-%D0%B2-2020-1e1d870a24b7)
  • Курс fast.ai (https://www.fast.ai/)

  • Буду благодарен за обратную связь!

    Оставляйте ваши комментарии. Они помогут сделать подкаст лучше! Напишите что вам было понятно, что не очень, какие темы раскрыть, ну, и вообще в какую сторону катить этот подкаст :)

    Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist)


    А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!


    Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)


    Со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]

    ...more
    View all episodesView all episodes
    Download on the App Store

    Machine Learning PodcastBy Mikhail

    • 5
    • 5
    • 5
    • 5
    • 5

    5

    2 ratings


    More shows like Machine Learning Podcast

    View all
    Завтракаст (Zavtracast) by Завтракаст (Zavtracast)

    Завтракаст (Zavtracast)

    120 Listeners

    Не занесли by Максим Иванов, Павел Пивоваров, Артемий Леонов

    Не занесли

    58 Listeners

    Что случилось by Медуза / Meduza

    Что случилось

    360 Listeners

    Радио Медуза by Медуза / Meduza

    Радио Медуза

    95 Listeners

    Продолжение следует by Продолжение следует

    Продолжение следует

    58 Listeners

    Зачем я это увидел? by Arzamas

    Зачем я это увидел?

    25 Listeners

    Короче, история by Максим Зеленский и Алексей Катефин

    Короче, история

    99 Listeners

    Несладкий бизнес by Anya & Nastya

    Несладкий бизнес

    7 Listeners

    Экономика на слух by РЭШ

    Экономика на слух

    12 Listeners

    На пенсию в 35 лет! by Babaykin

    На пенсию в 35 лет!

    12 Listeners

    Прием by Т—Ж

    Прием

    6 Listeners

    Живой Гвоздь by Живой Гвоздь

    Живой Гвоздь

    178 Listeners

    Популярная политика by Популярная политика

    Популярная политика

    25 Listeners

    ‎Неловкая пауза by Arzamas

    ‎Неловкая пауза

    15 Listeners

    Время и деньги by libo/libo

    Время и деньги

    35 Listeners