#004 ML Иван Ямщиков. Автоэнкодеры

<p>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!</p> <p><strong>Ссылки выпуска:</strong></p> <ul> <li>Послушать Нейронную оборону (<a href="https://music.yandex.ru/artist/4445922">https://music.yandex.ru/artist/4445922</a>)</li> <li>Открытие YaC 2017, на которой оркестр исполнял музыку в стиле Скрябина, сгенерированную нейросетью (https://youtu.be/5bfI3bhiRa4)</li> <li>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)</li> <li><a href="https://towardsdatascience.com/">https://towardsdatascience.com/</a> - блог с большим количеством примеров и туториалов</li> <li>Курс "Введение в машинное обучение" от ВШЭ и Яндекса (<a href="https://ru.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie">https://ru.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie</a>)</li> <li>Курс "Специализация Машинное обучение и анализ данных" (<a href="https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis">https://ru.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis</a>)</li> <li>Статья на медиуме про лучшие бесплатные курсы по машинному обучению (<a href="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">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</a>)</li> <li>Курс fast.ai (<a href="https://www.fast.ai/">https://www.fast.ai/</a>)</li> </ul> <p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p> <p>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 :)</p> <p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist">https://t.me/toBeAnMLspecialist</a>)</p><p><br /></p><p>А еще я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (<a href="https://stepik.org/120924">https://stepik.org/120924</a>). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (<a href="https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/">https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/</a>)<br /></p><p><br /></p><p>Со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]</p>