Порушення ШІ Стійка дієта курсів, конкурсів та доповідей

поглибленням навчання.ai | 7 січня 2020 р

доповідей

Даніель кинув роботу веб-розробника і вирушив у подорож курсами, конкурсами Kaggle та науковими роботами, щоб прорватися до ШІ. Поки він ще навчався, до нього звернувся стартап зі штучним інтелектом, і тепер він перший MLE у команді, яка створює чат-бот на базі NLP. Прочитайте про поради Даніеля щодо початку роботи та про те, як він побудував власний план навчання.

Представтесь: який ваш досвід? Чому ви вирішили пройти спеціальність “Глибоке навчання”?

Я був веб-розробником трохи більше восьми років, працюючи над різними проектами в університеті, а потім штатно. Поки я просувався вперед, я хотів зробити щось більш складне. У моєму житті був момент, коли я міг або почати вчитися чомусь новому, або продовжувати, як раніше. Я вирішив кинути повсякденну роботу та вкласти гроші у свою освіту, хоча не знав точно, що буду вчитися. Спочатку я хотів перейти на більш звичну програмну інженерію, оскільки мав досвід у розробці алгоритмів. Після місяця досліджень, на чому я маю спеціалізуватися, я дізнався про великі успіхи, що відбуваються у галузі штучного інтелекту. Шукаючи додаткову інформацію, я натрапив на спеціалізацію глибокого навчання. Я не був впевнений, як далеко зайду, але після проходження першого курсу зі спеціалізації я був абсолютно підключений. Протягом наступних 7 місяців я їв страви на сніданок, обід і вечерю.

Це велике рішення! Чи брали ви якісь інші курси?

Я закінчив спеціалізацію глибокого навчання, але відчував, що щойно вишкреб поверхню. Я пройшов стажування в якості інженера машинного навчання протягом декількох місяців, але вирішив повернутися до навчання, щоб я міг працювати над великими проектами. Я вирішив спробувати математику для машинного навчання далі. Я розумів логіку основних концепцій ML, але насправді не розумів більшої частини математики. Ця спеціалізація була набагато складнішою, але вона того варта. Я почав читати наукові праці і насправді їх розуміти! Я також пройшов курс машинного навчання в Стенфорді Ендрю Нг та спеціалізацію з великих даних.

Окрім курсів, що ще ви робили в рамках вашого навчального плану?

Я брав участь у кількох конкурсах Kaggle, щоб набратися досвіду роботи над великими та надсучасними проблемами. Незважаючи на те, що я не отримав хорошого звання, я дізнався так багато, застосувавши всі знання, засвоєні на курсах, і побачивши, що всі концепції поєднуються. Під час першого змагання я зупинився і зрозумів: „Гей, я насправді знаю, що робити. Мені не потрібно шукати його на Stack Overflow. Звичайно, мені потрібно досліджувати та експериментувати, але насправді я це вже навчився і можу це зробити ". Я б порадив будь-якому новачкові спробувати кілька таких змагань. Ви дізнаєтесь так багато про те, як застосувати на практиці те, що ви дізналися, і як пройти багато та складні етапи проекту ML. Найкраще те, що ви не самотні, ви є частиною цілої спільноти, яка порушує із вами завдання та ділиться своїми знахідками та ідеями. Поки я робив ці змагання, я поставив собі за мету прочитати принаймні одну наукову роботу на день. Я знайшов досить добру дорожню карту для глибоких навчальних робіт, яка хронологічно проходила по основних роботах з основних категорій ML. Ось посилання. Список був дуже хорошим, коли я починав рік тому, але в цій галузі справи швидко розвиваються, тому я пропоную доповнити цей список основними статтями зниклих років (2018-2019).