Пришло время подвести итоги 2017 года.
Я прошел новую версию курса fast.ai Deep Learning. Я посетил его лично в Университете Сан-Франциско; это был отличный познавательный опыт. Этот курс очень полезен для понимания того, как использовать глубокое обучение на практике. Есть масса маленьких уловок, так называемая черная магия глубокого обучения, которые не рассматриваются в учебниках или типичных курсах машинного обучения в университетах или на платформах MOOC. Этот курс делает упор на раскрытии магии глубокого обучения и сделать нейронные сети снова не крутыми.
Я посетил несколько конференций, связанных с машинным обучением. Самым крупным стал NVIDIA GPU Technology Conferenc (Кремниевая долина). AI By The Bay был интересным. Хороши и поменьше: TensorBeat, AI Tech Forum. И одна конференция разработчиков Python: PyBay.
А еще ходил на бесчисленное количество встреч. Лучшими встречами были Беседы руководителей Facebook о техническом лидерстве и серия Встречи инженеров машинного обучения в штаб-квартире Twitter.
Продолжал возглавлять команду, которая работает над чат-ботами в JustAnswer, но сместил акцент с разработки продукта на инструменты разработки чат-ботов и базовые технологии.
Проекты машинного обучения в основном были сосредоточены на классификации текста и понимании естественного языка для чат-ботов: классификации намерений, распознавания именованных сущностей.
Получил больший опыт общения по различным аспектам машинного обучения с различными малыми и большими (до 100 человек) группами: инженерами, менеджерами по продуктам, техническими менеджерами, руководителями направлений бизнеса, руководителями.
Начал работать с контекстными бандитскими алгоритмами. Опубликована статья о взаимосвязи контекстных бандитов и обучения с подкреплением. На практике контекстных бандитов сложно обучить; есть немало тонких проблем, которые могут возникнуть, если вы не подготовитесь.
Я написал 17 сообщений в блоге (почти вдвое по сравнению с 9 сообщениями в 2016 году). Это была смесь коротких постов, которые не привлекли особого внимания, и нескольких длинных постов, получивших тысячи просмотров, вероятно, потому, что я не стеснялся их рекламировать. Эти 17 постов набрали около 26 тысяч просмотров на Medium и несколько тысяч на сайте pavel.surmenok.com.
В конце года я поленился и перестал публиковать кросс-посты на pavel.surmenok.com, поэтому мои последние статьи только на Medium. В целом, я получаю около 13 тысяч уникальных пользователей в месяц на двух платформах вместе взятых.
Я планировал увеличить количество подписчиков на Medium до 1000, но перевыполнил цель и к концу 2017 года получил 1338 подписчиков.
Medium назвал меня «ведущим писателем в области искусственного интеллекта» и (что удивительно для меня) «ведущим писателем в области самоуправляемых автомобилей». К настоящему времени я потерял оба значка, нужно возобновить публикацию дополнительных материалов, чтобы вернуться наверх :)
Самые популярные статьи в 2017 году:
Несколько месяцев назад я сменил место проживания: переехал из Сан-Рафаэля (Северный залив) в Редвуд-Сити (полуостров). Итак, я все еще нахожусь в районе залива Сан-Франциско, чуть южнее.
Продолжил слушать несколько подкастов, связанных с машинным обучением, а иногда и подкасты о стартапах и технологиях. Начал слушать Мастера масштаба Рида Хоффмана: много заставляющих задуматься тем и замечательных гостей (Рид Гастингс, Питер Тиль, Марк Цукерберг, Эрик Шмидт, Шерил Сандберг и многие другие).
Некоторые из книг, которые я прочитал (или начал читать):
Это лучшая книга по разработке программного обеспечения, которую я читал за последние несколько лет. Это подробное и подробное руководство по созданию надежных и масштабируемых распределенных систем. Авторы описывают различные аспекты программных систем, что может пойти не так, как убедиться, что система доступна и правильно функционирует в случае сбоев в частях системы. Эта книга принесет пользу всем, кто проектирует и разрабатывает распределенные системы.
В этой книге содержится интересный взгляд на управление карьерой, используя те же принципы, что и предприниматели, управляющие стартапами. Помимо теоретических построений и примеров из реальной жизни, авторы дают практические советы.
- Глубокое обучение Иэна Гудфеллоу.
Это подробное введение в широкий круг тем из области глубокого обучения, математических знаний, методов глубокого обучения, используемых в промышленности, и перспектив исследований.
- Какое будущее и почему это зависит от нас? - Тим О’Рейли.
Тим О'Рейли имеет долгую историю точных прогнозов будущего в сфере технологий. В этой книге он делится своим подходом к предсказанию будущего.
Как прошел 2017 год?
