#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры

Machine Learning Podcast

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: [e-mail]