Совершенствуйте свои знания в области машинного обучения, просматривая лучшие статьи по машинному обучению на DZone, ключевые ресурсы по машинному обучению из других источников в Интернете и многое другое!

Автор: Sarah Davis [координатор контента DZone]

В этом месяце в AI мы продолжаем делать что-то немного другое. В прошлом мы рассматривали в этих сообщениях самые разные темы — например, в прошлом месяце, когда мы говорили о глубоком обучении, регулировании и обеспечении поведения машин. Но, как и в случае с Большими данными и Базами данных совсем недавно, мы собираемся завершить месяц глубоким погружением в одну тему. На этот раз это машинное обучение!

Зона ИИ — это новейшая зона в DZone, а также новая концепция для многих разработчиков. В то время как идея ИИ существует с 1950-х годов, ИИ только сейчас освежает всеобщее сознание. И хотя мы все слышали о роботах-убийцах и машинах, заменяющих нашу работу, этот тип ИИ — нечто иное. Это реально, и это здесь, чтобы помочь нам! Об этом много (и вы можете получить краткий обзор в нашем Глоссарии ИИ), но в этом выпуске мы сосредоточимся на машинном обучении.

Обучение машинному обучению на DZone

Ознакомьтесь с пятью лучшими статьями о машинном обучении на DZone ниже. Эти статьи лучше читать по порядку, так что следите за ними и улучшайте свои знания в области машинного обучения!

  1. Машинное обучение 1.0 за кофе Дениса Канти. В этом вводном посте вы получите общее представление о процессе машинного обучения. Прочтите ее всего за несколько минут за утренним кофе, чтобы получить предварительное представление, прежде чем углубляться во что-то более сложное.
  2. Что каждый должен знать о машинном обучении Геро Прессера. Теперь, когда у вас есть общее представление о машинном обучении, давайте немного подробнее разберемся, чтобы понять, как именно машины могут изучать шаблоны на примерах, чтобы выполнять задачи полностью самостоятельно.
  3. 3 алгоритма машинного обучения, которые вам нужно знать Элени Марку. Пришло время погрузиться в особое подмножество машинного обучения: алгоритмы. Пройдитесь по трем основным категориям алгоритмов машинного обучения, которые позволят вам уверенно решать широкий спектр задач по науке о данных.
  4. Структуры данных, связанные с алгоритмами машинного обучения Любы Белоконь и Питера Миллса. Алгоритмы очень важны в машинном обучении/искусственном интеллекте, поэтому давайте продолжим конкретизировать и узнаем о структурах данных, связанных с алгоритмами машинного обучения, такими как рассмотренные выше.
  5. Демистификация ИИ, машинного обучения и глубокого обучения Кэрол Макдональд. Теперь, когда вы знаете об ИИ, вам может быть интересно, как он связан с такими терминами, как искусственный интеллект и глубокое обучение. Ну а вам и остальным нашим зрителям — это самая популярная статья в AI Zone! Приходите проверить это, как и все остальные крутые дети.

PS: вы хотите внести свой вклад в DZone? Посетите нашу новую Bounty Board, где вы можете подать заявку на конкретные письменные предложения и выиграть призы!

Будьте машиной машинного обучения

Давайте сделаем еще один шаг вперед и ознакомимся с некоторыми ресурсами и последними новостями за пределами DZone!

  1. Млконф. Конференция по машинному обучению, или MLconf, состоится 10 ноября 2017 года в Сан-Франциско, Калифорния. MLconf — это место для обсуждения последних исследований, приложений и методологий в мире машинного обучения. Мероприятия длятся один день каждое и состоят из 14–16 презентаций, каждая продолжительностью около 25 минут. Регистрируйтесь здесь!
  2. Обещание искусственного интеллекта. В этом отчете Data Innovation представлены 70 текущих вариантов использования ИИ, которые вы не могли себе представить даже в самых смелых мечтах, и многие из этих инноваций были бы невозможны без машинного обучения.
  3. Google говорит, что будущее за машинным обучением, поэтому я попробовал это сам, — Алекс Херн из The Guardian. Разработчик описывает свою попытку (и борьбу) внедрить машинное обучение для себя. Хотя эта статья из 2016 года, я уверен, что она останется актуальной, поскольку новые разработки решают старые проблемы, но создают новые.

Погрузитесь глубже в машинное обучение

  1. Руководство DZone по большим данным: наука о данных и расширенная аналитика. Изучите важнейшие возможности инструментов самообслуживания для подготовки данных нового поколения и углубитесь в приложения и языки, связанные с большими данными.
  2. Рекомендации по использованию Redis. Узнайте, как разработать простую систему рекомендаций с помощью Redis, как использовать команды и как оптимизировать вашу систему для получения рекомендаций в реальном времени в рабочей среде.

Поднимите свои (машинные) знания на новый уровень

Ниже приведены несколько вакансий, связанных с машинным обучением, которые могут вас заинтересовать. Не стесняйтесь проверить их и подать заявку сегодня!

Ср. Python Software Engineer
Spoken Communications
Местонахождение: Сиэтл, штат Вашингтон, США
Опыт: Знание разработки алгоритмов, структур данных и анализа сложности; опыт создания больших масштабируемых распределенных систем и работы с веб-фреймворками Python.

Инженер-программист — C&E Security
Microsoft
Местонахождение: Редмонд, штат Вашингтон, США
Опыт: хорошее понимание эффективных структур данных и алгоритмов, а также как принципы объектно-ориентированного проектирования; Более 5 лет опыта разработки программного обеспечения для доставки клиентских продуктов или онлайн-сервисов.