Руководство, которое поможет вам легко ориентироваться в моем контенте.

Как вы, возможно, знаете, я регулярно пишу на Medium по таким темам, как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных, визуализация данных, TensorFlow и другие темы программирования. Поскольку объем моего контента достиг определенного уровня, мне стало труднее понять, о чем я писал. Итак, я составил это руководство, чтобы помочь вам с легкостью ориентироваться в моем контенте.

Я давно работаю в Towards Data Science, а недавно начал публиковаться в The Startup. Я публикую свои посты в следующих сериях:

Оглавление

I   - Artificial Intelligence Essentials
II  - ML Programming Essentials
III - Deep Learning with TensorFlow 2.0
IV - Natural Language Processing
V - Deep Learning Case Studies
VI  - Kaggle's Titanic Competition Mini-Series
VII   - Non-Technical Artificial Intelligence Articles
VIII  - Non-English Articles

Вот список всех моих постов из соответствующей серии:

I - Основы искусственного интеллекта

Как следует из названия, вы можете найти важную информацию об искусственном интеллекте. Эта серия для кодеров и не кодировщиков

  1. 4 подхода к машинному обучению, которые должен знать каждый специалист по данным
  2. 4 пересекающихся домена, которые можно легко спутать с искусственным интеллектом

II - Основы программирования машинного обучения

Эта серия состоит из статей, которые предоставляют практическую информацию о программировании ML и среде программирования:

III - Глубокое обучение с TensorFlow 2.0

Эта серия статей - отличный источник, если вы новичок в TensorFlow. Это также путь, в котором мы начинаем с нуля и постепенно переходим к изучению реальных примеров:

  1. Руководство для начинающих по TensorFlow 2.x для приложений глубокого обучения
  2. Освоение тензоров TensorFlow за 5 простых шагов
  3. Освоение« переменных TensorFlow за 5 простых шагов»
  4. Стремительное выполнение против выполнения графа с TensorFlow
  5. 3 способа построения нейронных сетей в TensorFlow с помощью Keras API

IV - Обработка естественного языка

Статьи по обработке естественного языка:

  1. Освоение встраивания слов за 10 минут с помощью TensorFlow
  2. Освоение встраивания слов за 10 минут с обзорами IMDB
  3. 3 предварительно подготовленных серии моделей для использования в НЛП с трансферным обучением
  4. Анализ настроений за 10 минут с помощью BERT и TensorFlow
  5. Анализ настроений за 10 минут с помощью правил VADER и NLTK
  6. Генерация нейронного текста за 10 минут с помощью TensorFlow и Gated Recurrent Units

V - Примеры использования глубокого обучения

Эта серия для людей, которые в какой-то степени знают, как использовать TensorFlow и ищут примеры из практики глубокого обучения:

VI - Мини-сериал конкурса Kaggle "Титаник"

Это мини-серия машинного обучения, в которой мы начинаем с простейшей формы машинного обучения вплоть до приложений НЛП и глубокого обучения, чтобы принять участие в самом популярном конкурсе Kaggle, Титаник: машинное обучение от бедствий:

  1. Соревнование« Титаник от Kaggle за 10 минут | Часть I »
  2. Соревнование« Титаник от Kaggle за 10 минут | Часть II"
  3. Соревнование« Титаник Kaggle за 10 минут | Часть-III »

VII - Нетехнические статьи по технологиям

Вот список статей, в которых я не использую кодирование, но делюсь своим опытом исследователя и программиста:

VIII - Неанглийские статьи

Это список статей, которые я написал и опубликую на неанглийском языке:

Подпишитесь на список рассылки моих последних материалов

Если вам понравилось то, чем я поделился, рассмотрите возможность подписки на Информационный бюллетень! ✉️

"Подпишитесь сейчас"

С подписчиками я также делюсь своими блокнотами Google Colab, содержащими полные коды для каждого опубликованного мною поста.

- Орхан Г. Ялчин

Поскольку вы читаете эту статью, я уверен, что мы разделяем схожие интересы и работаем / будем работать в схожих отраслях. Итак, подключимся через Linkedin! Пожалуйста, не стесняйтесь отправить запрос о контакте! Орхан Г. Ялчин - Linkedin