Visão geral
- Apresentando 11 vídeos de ciência de dados que irão aprimorar e expandir seu conjunto de habilidades atuais
- Classificamos esses vídeos em três campos: processamento de linguagem natural (PNL), modelos generativos e aprendizagem por reforço.
- Aprenda como os conceitos desses vídeos funcionam e crie seu próprio projeto de ciência de dados!!
Introdução
Eu amo aprender e entender Ciência de dados conceitos através de vídeos. Simplesmente não tenho tempo para ler livros e páginas de texto para entender diferentes ideias e tópicos. Em vez de, Eu obtenho uma visão geral muito melhor dos conceitos por meio de vídeos e, em seguida, seleciono os tópicos sobre os quais desejo aprender mais.
A grande qualidade e diversidade de temas disponíveis em plataformas como o YouTube nunca para de surpreender. Recentemente, aprendi sobre a incrível estrutura XLNet para PNL em um vídeo (que mencionei abaixo para seu consumo). Isso me ajudou a entender o conceito para que eu pudesse explorar mais sobre o XLNet!!
Acredito firmemente que a estrutura é muito necessária quando estamos aprendendo qualquer conceito ou tópico. Além disso, sigo essa abordagem sempre que escrevo uma postagem. É por isso que classifiquei esses vídeos em seus respectivos domínios, principalmente processamento de linguagem natural (PNL), Modelos Generativos e Aprendizagem Reforçada.
Então, Você está pronto para mergulhar e explorar a amplitude e amplitude da ciência de dados por meio desses vídeos fascinantes??
Sem mais preâmbulos, aqui tem 11 vídeos incríveis de ciência de dados:
- Processamento de linguagem natural (PNL)
- XLNet explicado
- Como funciona o Google Duplex?
- POEMPORTRAITS do Google: combinação de arte e inteligência artificial
- Modelos gerativos
- Aprendizagem reforçada
- Ensine o computador a dirigir
- Descubra como AlphaGo Zero funciona
- Google DeepMind AI aprende a caminar
- AI aprende a jogar 2048
- PRIMEIRO
- Adobe desenvolve IA para detectar rostos com Photoshop
XLNet explicado
XLNet é a estrutura mais popular em PNL no momento. Você simplesmente tem que considere o que é e como funciona se você quiser construir uma carreira neste campo. Eu encontrei este vídeo recentemente e queria compartilhá-lo com a comunidade o mais rápido possível.
XLNet é a estrutura de PNL de próxima geração. Superou o BERT do Google em 20 Tarefas de PNL e resultados de ponta alcançados em 18 delas. Isso é muito, muito impressionante.
Certifique-se de verificar nosso post sobre XLNet e seus poderosos recursos aqui..
O vídeo abaixo fornece uma explicação clara da postagem de pesquisa XLNet original. Observação: Você pode precisar conhecer alguns conceitos de PNL de antemão para entender verdadeiramente o funcionamento interno do XLNet.
Como funciona o Google Duplex?
Lembra quando Sundar Pichai subiu ao palco e colocou o mundo inteiro em um frenesi quando ele apresentou o Google Duplex em seu discurso principal no mecanismo de pesquisa do Google I / O 2018? Lembro-me de ouvir com total espanto as chamadas super realistas que a IA fazia.
Demorou um pouco para a comunidade de ciência de dados e PNL encontrar uma explicação de como o Google Duplex realmente funciona.. É muito poderoso e tem o potencial de mudar a maneira como interagimos com as máquinas..
Então, a pergunta de um milhão de dólares: O Google Duplex passou no teste de Turing? Você decide depois de assistir este vídeo:
POEMPORTRAITS do Google: combinação de arte e inteligência artificial
Eu sou um artista e a perspectiva de combinar qualquer forma de arte com Inteligência Artificial é extremamente atraente. Em um mundo onde existe tanto medo em torno da IA, esses aplicativos são mais que bem-vindos.
POEMPORTRAITS AI do Google foi treinado em poesia do século 19 usando técnicas de PNL. Você pode contribuir e doar uma palavra para gerar seu próprio POEMPORTRAIT. Veja como funciona esse conceito incrível:
Modelos gerativos
Mergulhe em codificadores automáticos variacionais!
Aqui está um dos nossos especialistas favoritos de aprendizagem por reforço, Xander Streenbrugge, de seu maravilhoso canal ArxivInsights.
Autoencoders Variacionais (Ai de mim) são modelos generativos poderosos com várias aplicações. Você pode gerar rostos humanos ou sintetizar sua própria música ou usar VAE para apagar o ruído das imagens.
Eu realmente gosto desse video. Xander começa com uma introdução aos codificadores automáticos básicos e, em seguida, avança para VAE e beta-VAE desvendados. Bastante técnico, mas explicado de forma bela e concisa, no típico estilo Xander.
Xander retornará ao DataHack Summit este ano para que você possa ouvi-lo e conhecê-lo pessoalmente.
Crie animação facial a partir de áudio
Fiquei imediatamente atraído pelo vídeo quando li o título. Este é o melhor dos modelos generativos!! Você não pode apenas gerar animação facial a partir de áudio, mas também pode gerar emoções diferentes para o mesmo áudio. E as expressões faciais parecem incrivelmente naturais.
Se você não estiver seguindo os artigos de dois minutos, está faltando. Com regularidade, produza vídeos que analisam os últimos desenvolvimentos de uma forma fácil de entender. É uma joia de canal.
MuseNet aprendeu a compor Mozart, Bon Jovi e mais
Outra entrada do arquivo Two Minute Papers.
O MuseNet da OpenAI é uma rede neural profunda que gera composições musicais com diferentes instrumentos e combina diferentes estilos. Usa a mesma tecnologia não supervisionada de propósito geral que o GPT-2 e os resultados são surpreendentes.
Você nunca ouviu falar de GPT-2?? É uma estrutura de PNL no mesmo nível de XLNet. Veja como o MustNet funciona aqui:
Aprendizagem reforçada
Ensine como dirigir um computador
Carros autônomos sempre me fascinaram. A escala do projeto do veículo autônomo é impressionante. Existem tantos componentes, tanto no lado do hardware quanto no lado da ciência de dados, que precisam estar alinhados para que este projeto funcione.
Este é um vídeo perfeito para iniciantes aprenderem sobre programação genética e aprendizado por reforço e como eles são usados para criar aplicativos poderosos. A personalidade de Simon me manteve viciado até o fim.
E estou definitivamente testando o projeto por conta própria.
Descubra como o AlphaGo Zero do Google DeepMind funciona
Outro ótimo vídeo de Xander. Explica a popular postagem do Google DeepMind sobre AlphaGo Zero.
AlphaGo Zero é um remake do programa AlphaGo original que venceu o campeão humano Lee Sedol de forma abrangente.. Eu recomendo a leitura de nosso post sobre Monte Carlo Tree Search, o algoritmo por trás do AlphaGo antes de prosseguir para aprender sobre o AlphaGo Zero.
AlphaGo Zero usa Reinforcement Learning para derrotar os melhores jogadores de Go do mundo sem usar dados de jogo humanos.
“AlphaGo Zero ultrapassou a força de AlphaGo Lee em três dias ao vencer 100 jogos para 0, atingiu o nível de AlphaGo Master em 21 dias e superou todas as versões antigas em 40 dias”.
Fonte: Wikipedia
Google DeepMind AI aprende a andar
Este vídeo é divertido e informativo. Exatamente o tipo de vídeo que gosto quando estou aprendendo coisas novas!! Foi divertido ver a IA aprender a andar. Mas ao mesmo tempo, Fiquei pasmo com o poder da aprendizagem por reforço.
O vídeo analisa 3 postagens para tentar explicar como a IA aprendeu a andar e é surpreendentemente simples de entender.
AI aprende a jogar 2048
Você já jogou o jogo 2048? É super viciante quando você pega o jeito. Eu costumava terminar jogos facilmente antes, mas já não. Ser um entusiasta da ciência de dados, Vou treinar meu computador para reproduzi-lo com a ajuda deste vídeo incrível.
Este é outro exemplo do uso de programação genética e algoritmos evolutivos..
BÔNUS: Adobe desenvolve IA para detectar rostos com Photoshop
Adobe é líder de mercado em software de manipulação de imagem e vídeo. Outras empresas tentaram, mas não muitos chegaram perto do nível da Adobe.
O mês passado, Adobe anunciou seus esforços de pesquisa para detectar imagens adulteradas. Já era hora de alguém fazer isso!! Logo será impossível distinguir o real do falso, dada a rapidez com que os GANs dominaram o mundo.
Imagine Donald Trump desafiando Kim Jong Un para uma guerra nuclear e então alegando que era uma farsa e ignorando toda a responsabilidade!! Precisamos evitar que essas situações se tornem realidade. Este vídeo mostra como o algoritmo da Adobe funciona e tenta combater imagens falsas:
Notas finais
Adoro aprender sobre as pesquisas mais recentes em ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Mas acho difícil ler as postagens. Leva muito tempo e esforço, algo que nem todos os profissionais de ciência de dados têm. Tenho certeza que muitos de vocês lutam com o mesmo. Consumir vídeos é a maneira ideal de ter uma visão geral desses conceitos..
A seguir, você pode selecionar onde estão seus interesses e tentar desenvolver um projeto ou postagem de blog sobre isso. Créame, é uma maneira maravilhosa de aprender e enraizar novos conceitos de ciência de dados.
Quais são alguns de seus canais ou vídeos favoritos sobre ciência de dados?? Vamos discutir nos comentários abaixo.
