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
- 4 подхода к машинному обучению, которые должен знать каждый специалист по данным
- 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:
- 4 причины, почему вы должны использовать Google Colab для своего следующего проекта
- 5 лучших фреймворков глубокого обучения, за которыми стоит следить в 2021 году, и почему TensorFlow
- 7 лучших библиотек данных, которые вам абсолютно необходимы для вашего следующего проекта глубокого обучения
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:
- Руководство для начинающих по TensorFlow 2.x для приложений глубокого обучения
- Освоение тензоров TensorFlow за 5 простых шагов
- Освоение« переменных TensorFlow за 5 простых шагов»
- Стремительное выполнение против выполнения графа с TensorFlow
- 3 способа построения нейронных сетей в TensorFlow с помощью Keras API
IV - Обработка естественного языка
Статьи по обработке естественного языка:
- Освоение встраивания слов за 10 минут с помощью TensorFlow
- Освоение встраивания слов за 10 минут с обзорами IMDB
- 3 предварительно подготовленных серии моделей для использования в НЛП с трансферным обучением
- Анализ настроений за 10 минут с помощью BERT и TensorFlow
- Анализ настроений за 10 минут с помощью правил VADER и NLTK
- 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:
- Классификация изображений за 10 минут с помощью набора данных MNIST
- Предскажите завтрашнюю цену биткойнов (BTC) с помощью рекуррентных нейронных сетей
- Снижение шума изображения за 10 минут с помощью глубоких сверточных автоэнкодеров
- Генерация изображения за 10 минут с помощью генеративных состязательных сетей
- Быстрая передача нейронного стиля за 5 минут с помощью TensorFlow Hub и Magenta
- 4 предварительно обученных модели CNN для использования в компьютерном зрении с переносом обучения
- 6 лучших моделей глубокого обучения, которые вы должны освоить для приложений убийственного искусственного интеллекта
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:
- Соревнование« Титаник от Kaggle за 10 минут | Часть I »
- Соревнование« Титаник от Kaggle за 10 минут | Часть II"
- 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:
- 5 веских причин, почему объяснимый ИИ - экзистенциальная потребность человечества
- Как я построил приборную панель с помощью Dash и Plotly после того, как застрял во время самой страшной вспышки коронавируса в Европе
- Решение проблемы коррупции на сумму 2,6 триллиона долларов с помощью блокчейна и смарт-контрактов
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.
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