Годовой отчет о моем «Самоученном» пути машинного обучения

В этом сообщении в блоге мы расскажем вам о моем «пути к машинному обучению», который продлится год.

Некоторые из моих читателей были достаточно любезны, чтобы также протянуть руку и спросить, закончилась ли серия интервью или причина, по которой в последнее время не публикуется больше сообщений в блогах. Это сообщение в блоге (надеюсь) также расскажет о той же причине:

Ранее в этом году Google пригласил меня на собеседование по программе резидентства Google AI Residency Program на 1 год: Моя заявка была рассмотрена для «последнего раунда» собеседований: «Собеседования на месте», процесс подготовки занимали меня, что заставило меня внести свой вклад. меньше в серии блогов, а также в онлайн-сообществах.

Прежде чем я расскажу об AI Residency, я хотел бы поделиться еще несколькими обновлениями:

Получение степени бакалавра

В течение последних 4 лет я был студентом CS в течение дня с 9 до 5 и студентом ML / фрилансером / блоггером / членом сообщества / Meetup TA с 5 до 9 (s).

Я счастлив поделиться своей дипломной работой на последнем курсе с Риши Бхалодиа под руководством доктора К.Н. Субалалита: «Создание музыки с использованием глубокого обучения и НЛП» было принято (вдохновлено работой Кристин Макливи ).

В целом университет стал для меня большим опытом, я познакомился со многими удивительными областями, нашел свою любовь к «ИИ» и даже смог сделать в нем карьеру и начать свой небольшой бизнес с Риши (что-то Даже не представлял). Я с нетерпением жду следующего этапа для меня: стать студентом дневного отделения ML и продолжать расти в этой области. Возможность остаться вдали от домашнего уюта также стала для меня отличным уроком и одним из определяющих моментов: на следующем этапе я вернусь в свой родной город и продолжу работать над своим путешествием по машинному обучению.

Я также хотел бы воспользоваться этой возможностью, чтобы поблагодарить своего гида, доктора Субалалиту, за то, что он верил в проект с циклами обучения, растянутыми на несколько дней (Мы использовали одну машину с графическим процессором), а также за то, что позволил мне подготовиться к собеседованию AI Residency, на котором произошло в тот же период.

(Все подробности о проекте и исследовательской работе скоро будут опубликованы в блоге с полным исходным кодом. Чтобы дать вам тизер, мы создаем музыку с помощью PyTorch и некоторой магии fastai. Для гораздо лучших вещей я бы посоветовал вам проверить MuseNet от Кристины.)

На данный момент мне сказали, что мне официально разрешено писать «Инженер по CS» в моем профиле.

Сеть науки о данных

Я всегда был сторонником того, чтобы отдавать должное сообществу, с DSNet мы надеемся создать приветливое сообщество для начинающих Data Science, а также людей, желающих расти в этой области.

DSNet - это результат совместных усилий некоторых из наиболее активных членов сообщества машинного обучения индийского сообщества« ИИ :» Аакаш Н.С., Сиддхант Удджайн, Картик Годават а также я. Мы хотели бы вырастить сообщество до общенационального и не только.

Вот подробности того, что такое DSNet. Для быстрого TL; DR: это все, что связано с сообществом PyTorch, Fast.ai и DS .

Чтобы поделиться некоторыми статистическими данными на сегодняшний день. DSNet имеет:

  • ›1 тыс. Активных участников Slack
  • ›1,3 тыс. Подписчиков на рассылку новостей
  • ›4,5 тыс. Активных участников встречи
  • (Предстоящие) Еженедельные обсуждения статей
  • (Предстоящие) Еженедельные обсуждения Kaggle

Присоединяйтесь к нам, если все вышеперечисленное звучит интересно.

Kaggle Gold Finish, попадание в 1% лучших во всех категориях

Kaggle - это действительно центр науки о данных. Я долгое время был поклонником каггл, а также кагглеров. Многие из лучших были настолько любезны, что тоже приняли участие в серии интервью.

Ранее в этом году я присоединился к команде с Мохаммадом Шахебазом, Адитья Сони, Лука Массарон, Бак Нгуен Суа, Риши Бхалодия для проекта Kaggle PetFinder.my по прогнозированию усыновления. .

Мечты сбываются: наша команда заняла 8-е место в соревнованиях, заняв первое золото соревновательной категории в моем профиле. Он также поместил меня в 1% лучших по всем подразделениям:

  • Соревнования
  • Ядра
  • Обсуждения

Если вам интересно, вот ссылка на наше решение: https://lnkd.in/fVGRFvJ

Честно говоря, вся заслуга моих товарищей по команде, которые действительно были мозгами, стоящими за золотой медалью. PS: Название нашей команды гласит: Нам нужна работа на полную ставку. Мы все на рынке труда, DM открыты для всех 🙂 »

Я сожалею только о том, что из-за подготовки к собеседованию я решил не участвовать в соревнованиях после Petfinder, что было действительно сложно, учитывая, насколько затягивает kaggle. Надеюсь, теперь я скоро вернусь в списки лидеров!

Интервью для резидента Google AI, 2019

Ранее в этом году я получил электронное письмо, которое действительно изменило мою жизнь. Для меня это был момент, когда я получил обновленную информацию о своем приложении.

Меня пригласили на последний раунд собеседований для THE GOOGLE AI RESIDENCY! Это был действительно момент, чтобы мои гуру из fast.ai гордились собой! Как я уже упоминал в своей серии путешествий, я решил отказаться от обучения в колледже и решил придерживаться пути машинного обучения и искать возможности в этой области. Это была действительно возможность, о которой мечтали не только я, но и тысячи других людей.

Следующие несколько месяцев я потратил на подготовку к вопросам о структурах данных и кодировании, а также на чтение множества исследовательских работ и выполнение fast.ai Part 2 (выйдет позже в июне этого года).

Раунды собеседований состоят из собеседования в Google Hangouts, за которым следует собеседование на месте. Мой «предварительный» раунд был пропущен, и меня пригласили непосредственно на собеседование на месте, которое состоит из 2 раундов интервью. Я воспользовался следующими ресурсами из FAQ по AI Residency:

Наряду с этим, я действительно освежил фастай, часть 1, активно участвовал в «живой версии части 2» (до даты моего собеседования, публикации, на которую мне пришлось выделить время для завершения моего студенческого проекта. Теперь, когда моя школа кончено, вернусь на форумы фастай)

Весной у меня наконец появилась возможность поступить в офис Google в Нью-Йорке.

Я должен сказать это вслух:

Это. было. удивительный.

Google отправил меня на собеседование в Нью-Йорк, мне также пришлось встретиться с участниками нынешней программы резидентуры, а также пообедать с несколькими исследователями (Дорогой Google, спасибо за самый хороший обед, который я когда-либо ел).

Это также была отличная возможность для меня посетить «AI Scene» в Нью-Йорке, мой двоюродный брат Аркин Хосла, (тогда) студент Нью-Йоркского университета, также был очень любезен, чтобы принять меня и рассказать о « Сцена искусственного интеллекта в «кремниевой аллее» ».

Я также познакомился с одним из моих героев машинного обучения: Сильвеном Гуггером, которого я хотел лично поблагодарить за все великие дела в fastai и за отличную работу, проделанную им и Джереми Ховардом. У меня также была возможность поговорить о том, как происходят исследования и сотрудничество на fast.ai, как работает Sylvain и Swift для Tensorflow (все подробности будут опубликованы в блоге).

К сожалению, на этой неделе мне сообщили, что моя заявка не прошла процесс.

Хотя я чувствую себя разочарованным, я действительно благодарен Google за рассмотрение моей заявки, а также желаю нынешним резидентам ИИ, присоединившимся к Google, удачи в их удивительных исследованиях.

Теперь, когда у меня не было резервного плана или заявки на участие в какой-либо другой активной «резидентской программе», и тот факт, что я не мог быть активным в группе TWiMLAI x Fastai Study или на самих форумах fastai, это дает мне огромный стимул к тому, чтобы фут вниз.

Благодаря моим подписчикам, которые указали и даже связались со мной лично, упомянув, что блог был тихим, я могу пообещать, что буду работать над несколькими интересными предстоящими публикациями (регулярными и еженедельными, конечно). Пожалуйста, следите за то же самое. Еще раз спасибо за извинение за мою непоследовательность - раньше из-за подготовки к собеседованию, а затем из-за эмоционального эффекта отказа.

Открытое письмо Спасибо Fastai, Джереми Ховарду, Рэйчел Томас, Сильвен Гуггер и сообществу.

Мой первоначальный план состоял в том, чтобы искренне поблагодарить публику fast.ai после того, как я попал в резиденцию, чтобы я действительно мог поделиться с сообществом: «Привет! Посмотри, фастай, помог мне осуществить мою мечту, Google! » и действительно благодарю их с хорошей позиции.

Тем не менее, я бы не стал лгать о том, что даже попадание в шорт-лист на собеседование, а также все то, чего я добился на своем пути «искусственного интеллекта», - это благодаря fast.ai:

  • (Небольшие) знания, которые я получил в этой области.
  • Написание блогов: Все благодаря поддержке великого сообщества, а также простому следованию советам Рэйчел Томас по ведению блога.
  • Формирование сообщества: я большой поклонник отдачи, благодаря мотивации fast.ai. Я действительно участвовал в собраниях TWiMLAI. Совет Рэйчел распространяется даже на технические переговоры. В этом году я поставил цель выделить 100 часов на технические разговоры, и я уже дал ~ 50 часов технических разговоров, что было отличным опытом для обучения. (Я также хочу сказать, что технические переговоры - это то, что меня действительно пугает, и я решил поработать над этим, чтобы стать лучшим оратором)
  • Kaggle:
    Джереми учит подходам, которые очень хорошо подходят для Kaggle. Fastai действительно стал для меня отправной точкой для споров.

Это открытое письмо благодарности команде fastai за помощь на моем пути к тому, чтобы стать практикующим. Все мои достижения в этой области (все маленькие) - все благодаря fast.ai, курсу, людям, стоящим за ним, и сообществу: всем замечательным людям, которых я встретил на форумах, с которыми я общался и получил ответы на мои «глупые вопросы» от.

По словам одного из моих героев машинного обучения, Александр Кадрен-Шенверт:

Мы [сообщество fast.ai] как большая интернациональная семья. Демократизация глубокого обучения - важная социальная миссия, и мы все являемся ее частью.

Прежде чем закончить этот раздел, я также хотел бы поблагодарить все онлайн-сообщества, в которых я имел опыт участвовать, учиться и даже вносить свой вклад. Спасибо за терпение ко всем моим вопросам и за добрые ответы.

Наконец, команде fastai, спасибо!

PS: Несмотря на то, что я прошел МНОГО онлайн-курсов, fast.ai оказал наибольшее влияние на мое путешествие. Это единственный курс, который я бы порекомендовал для начала работы и даже для того, чтобы добраться до передовых рубежей глубокого обучения.

Что дальше для меня?

Для моего пути обучения:

  • Перезапустите просроченные сообщения в блоге.
  • Вносите больше в DSNet, TWiMLAI.
  • Стремясь стать мастером Kaggle на соревнованиях.
  • Публикуйте по 1 бумажному резюме каждую неделю.
  • Начните еженедельно архивировать обзор Kaggle Comp.
  • (Скоро) Внесите вклад в канал DSNet YouTube, (Скоро) Подкаст.

Как всегда, я буду продолжать делиться новостями о моем пути машинного обучения в этом блоге. Спасибо за прочтение!

Если вам это интересно и вы хотите стать частью ML Journey, вы можете найти меня в Twitter здесь.

Если вам интересно читать новости о глубоком обучении и компьютерном зрении, вы можете ознакомиться с моим информационным бюллетенем здесь.

Если вам интересно прочитать несколько лучших советов от "Героев машинного обучения: практиков", "исследователей" и "Kagglers". Пожалуйста, нажмите здесь