Search

Home > Machine Learning Podcast > #004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры


	Podcast:		Machine Learning Podcast
	Episode:		#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры
	Category:		Technology
	Duration:		00:57:28
	Publish Date:		2020-07-11 11:10:46
	Description:		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 :) Поддерживайте подкаст на Patreon (https://www.patreon.com/machinelearningpodcast) Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (https://t.me/toBeAnMLspecialist) Со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru
	Total Play:		0