Vue d'ensemble
- En présentant 11 des vidéos de science des données qui amélioreront et élargiront vos compétences actuelles
- Nous avons classé ces vidéos en trois domaines: traitement du langage naturel (PNL), modèles génératifs et apprentissage par renforcement.
- Découvrez comment fonctionnent les concepts de ces vidéos et créez votre propre projet de science des données !!
introduction
j'aime apprendre et comprendre Science des données concepts à travers des vidéos. Je n'ai tout simplement pas le temps de lire des livres et des pages de texte pour comprendre différentes idées et sujets. En échange, J'obtiens une bien meilleure vue d'ensemble des concepts à travers des vidéos, puis je sélectionne les sujets sur lesquels je veux en savoir plus.
La grande qualité et la diversité des thèmes disponibles sur des plateformes comme YouTube ne cesse d'étonner. J'ai récemment découvert l'incroyable framework XLNet pour la PNL à partir d'une vidéo (que j'ai mentionné ci-dessous pour votre consommation). Cela m'a aidé à comprendre le concept afin que je puisse en savoir plus sur XLNet !!
Je crois fermement que la structure est très nécessaire lorsque nous apprenons un concept ou un sujet. De plus, je suis cette approche à chaque fois que j'écris un article. C'est pourquoi j'ai classé ces vidéos dans leurs domaines respectifs, principalement le traitement automatique du langage naturel (PNL), Modèles génératifs et apprentissage renforcé.
Ensuite, Êtes-vous prêt à plonger et à explorer l'étendue de la science des données à travers ces vidéos fascinantes ??
Sans plus de préambules, ici il y a 11 incroyables vidéos de science des données:
- Traitement du langage naturel (PNL)
- XLNet expliqué
- Comment fonctionne Google Duplex?
- POEMPORTRAITS de Google: combinaison d'art et d'intelligence artificielle
- Modèles génératifs
- Apprentissage renforcé
- Apprendre à l'ordinateur à conduire
- Découvrez comment fonctionne AlphaGo Zero
- Google DeepMind AI apprend à marcher
- L'IA apprend à jouer 2048
- AVANT
- Adobe développe l'IA pour détecter les visages avec Photoshop
XLNet expliqué
XLNet est le framework le plus populaire en PNL en ce moment. Vous simplement devrait réfléchissez à ce que c'est et comment cela fonctionne si vous voulez faire carrière dans ce domaine. Je suis tombé sur cette vidéo récemment et je voulais la partager avec la communauté dès que possible.
XLNet est le framework NLP de nouvelle génération. Il a dépassé le BERT de Google en 20 tâches de PNL et obtenu des résultats de pointe dans 18 d'elles. C'est très, très impressionnant.
N'oubliez pas de consulter notre article sur XLNet et ses puissantes capacités ici.
La vidéo ci-dessous fournit une explication claire du post de recherche original de XLNet. Noter: Vous devrez peut-être connaître certains concepts de la PNL au préalable pour vraiment comprendre le fonctionnement interne de XLNet.
Comment fonctionne Google Duplex?
Vous souvenez-vous quand Sundar Pichai est monté sur scène et a mis le monde entier dans une frénésie lorsqu'il a présenté Google Duplex dans son discours d'ouverture sur le moteur de recherche Google I / O 2018? Je me souviens avoir écouté avec une stupéfaction totale les appels super réalistes que l'IA faisait.
Il a fallu un certain temps à la communauté de la science des données et de la PNL pour trouver une explication sur le fonctionnement réel de Google Duplex.. Il est assez puissant et a le potentiel de changer la façon dont nous interagissons avec les machines..
Ensuite, la question à un million de dollars: Google Duplex a-t-il réussi le test de Turing? Vous décidez après avoir regardé cette vidéo:
POEMPORTRAITS de Google: combinaison d'art et d'intelligence artificielle
Je suis un artiste et la perspective de combiner n'importe quelle forme d'art avec l'intelligence artificielle est extrêmement attrayante. Dans un monde où il y a tellement de peur autour de l'IA, ces candidatures sont plus que bienvenues.
POEMPORTRAITS AI by Google a été formé à la poésie du 19e siècle en utilisant les techniques de la PNL. Vous pouvez contribuer et donner un mot pour générer votre propre POEMPORTRAIT. Découvrez comment fonctionne ce concept incroyable:
Modèles génératifs
Plongez dans les codeurs automatiques variationnels!
Voici l'un de nos experts en apprentissage par renforcement préférés, Alex Streenbrugge, de sa merveilleuse chaîne ArxivInsights.
Autoencodeurs variationnels (Hélas) sont de puissants modèles génératifs avec diverses applications. Vous pouvez générer des visages humains ou synthétiser votre propre musique ou utiliser VAE pour effacer le bruit des images.
J'aime vraiment cette vidéo. Xander commence par une introduction aux encodeurs automatiques de base, puis passe au VAE et au bêta-VAE démêlés.. assez technique, mais magnifiquement et concis expliqué, dans le style typique d'Alex.
Xander reviendra au DataHack Summit cette année afin que vous puissiez l'entendre et le rencontrer en personne.
Créer une animation faciale à partir de l'audio
J'ai été immédiatement attiré par la vidéo quand j'ai lu le titre. C'est le meilleur des modèles génératifs !! Vous pouvez non seulement générer une animation faciale à partir de l'audio, mais il peut aussi générer différentes émotions pour le même son. Et les expressions faciales ont l'air incroyablement naturelles.
Si vous ne suivez pas les documents de deux minutes, il lui manque. Avec régularité, produire des vidéos qui analysent les derniers développements d'une manière facile à comprendre. C'est un bijou de chaîne.
MuseNet a appris à composer Mozart, Bon Jovi et plus
Une autre entrée du fichier Two Minute Papers.
MuseNet d'OpenAI est un réseau de neurones profonds qui génère des compositions musicales avec différents instruments et combine différents styles. Utilise la même technologie non supervisée à usage général que GPT-2 et les résultats sont étonnants.
Vous n'avez jamais entendu parler de GPT-2? C'est un framework NLP comparable à XLNet. Découvrez comment fonctionne MustNet ici:
Apprentissage renforcé
Apprendre à conduire un ordinateur
Les voitures autonomes m'ont toujours fasciné. L'ampleur du projet de véhicule autonome est stupéfiante. Il y a tellement de composants, à la fois du côté matériel et du côté de la science des données, qui doivent être alignés pour que ce projet fonctionne.
Il s'agit d'une vidéo parfaite pour les débutants qui souhaitent en savoir plus sur la programmation génétique et l'apprentissage par renforcement et sur la façon dont ils sont utilisés pour créer des applications puissantes.. La personnalité de Simon m'a gardé accroché jusqu'à la fin.
Et je teste définitivement le projet par moi-même.
Découvrez comment fonctionne AlphaGo Zero de Google DeepMind
Encore une super vidéo d'Alex. Explique le populaire article Google DeepMind sur AlphaGo Zero.
AlphaGo Zero est un remake du programme original AlphaGo qui a largement battu le champion humain Lee Sedol.. Je recommande de lire notre article sur Monte Carlo Tree Search, l'algorithme derrière AlphaGo avant de se renseigner sur AlphaGo Zero.
AlphaGo Zero utilise l'apprentissage par renforcement pour battre les meilleurs joueurs de Go du monde sans utiliser de données de jeu humaines.
“AlphaGo Zero a dépassé la force d'AlphaGo Lee en trois jours en gagnant 100 jeux à 0, atteint le niveau AlphaGo Master en 21 jours et a surpassé toutes les anciennes versions en 40 jours”.
La source: Wikipédia
Google DeepMind AI apprend à marcher
Cette vidéo est amusante et instructive. Exactement le genre de vidéo que j'aime quand j'apprends de nouvelles choses !! C'était amusant de regarder l'IA apprendre à marcher. Mais en même temps, J'étais impressionné par le pouvoir de l'apprentissage par renforcement.
La vidéo analyse 3 des articles pour essayer d'expliquer comment l'IA a appris à marcher et est étonnamment simple à comprendre.
L'IA apprend à jouer 2048
Avez-vous déjà joué au jeu 2048? C'est super addictif une fois qu'on a pris le coup. J'avais l'habitude de finir facilement les jeux avant, mais plus maintenant. Être un passionné de science des données, je vais entraîner mon ordinateur à jouer avec l'aide de cette vidéo incroyable.
Ceci est un autre exemple de l'utilisation de la programmation génétique et des algorithmes évolutionnaires..
PRIME: Adobe développe l'IA pour détecter les visages avec Photoshop
Adobe est le leader du marché des logiciels de manipulation d'images et de vidéos. D'autres entreprises ont essayé, mais peu se sont approchés du niveau d'Adobe.
Le mois passé, Adobe a annoncé ses efforts de recherche pour détecter les images falsifiées. Il était temps que quelqu'un fasse ça !! Bientôt il sera impossible de distinguer le vrai du faux, étant donné la rapidité avec laquelle les GAN ont conquis le monde.
Imaginez Donald Trump défier Kim Jong Un à la guerre nucléaire, puis prétendre que c'était une imposture et ignorer toute responsabilité !! Nous devons empêcher que ces situations ne deviennent réalité. Cette vidéo montre comment fonctionne l'algorithme d'Adobe et a essayé de lutter contre les fausses images:
Remarques finales
J'aime découvrir les dernières recherches en science des données, apprentissage automatique et intelligence artificielle. Mais j'ai du mal à lire les messages. Cela demande beaucoup de temps et d'efforts, quelque chose que tous les professionnels de la science des données n'ont pas. Je suis sûr que beaucoup d'entre vous luttent avec le même. Consommer des vidéos est le moyen idéal pour avoir une vue d'ensemble de ces concepts..
Ensuite, vous pouvez sélectionner vos intérêts et essayer de développer un projet ou un article de blog à ce sujet. crème, est une merveilleuse façon d'apprendre et d'enraciner de nouveaux concepts de science des données.
Quelles sont vos chaînes ou vidéos préférées sur la science des données ?? Discutons dans les commentaires ci-dessous.
