Основные события, проекты и достижения первого квартала 2021 года

Автор: HyeJung Lee и MJ You, менеджеры сообщества экосистемы машинного обучения Google. Автор отзыва: Сунсон Квон, менеджер программы по связям с разработчиками.

Google Developers Experts - это сообщество увлеченных разработчиков, которые любят делиться своими знаниями с другими. Многие из них специализируются на машинном обучении (ML). Несмотря на множество неожиданных изменений за последние месяцы и сокращение возможностей для различных личных занятий во время продолжающейся пандемии, их энтузиазм не утихал.

Вот некоторые основные моменты напряженной работы ML GDE в первом квартале 2021 года, которая внесла свой вклад в глобальную экосистему ML.

Канал ML GDE на YouTube

По инициативе и под руководством находящейся в США компании GDE Маргарет Мейнард-Рид мы запустили Канал ML GDEs на YouTube. Для GDE это отличный способ охватить глобальную аудиторию, сотрудничать как сообщество, создавать уникальный контент и продвигать работы друг друга. Канал будет содержать материалы, охватывающие самые разные темы, от технических бесед, руководств, семинаров до интервью с членами сообщества ML. Мы постоянно работаем над добавлением нового контента на канал, но многие видео уже доступны для просмотра, в том числе: Введение в ML GDE со всего мира, советы по TensorFlow & GCP Certification и как использовать Google Cloud Platform ». Подпишитесь на канал прямо сейчас!!

TensorFlow везде

17 ML GDE представлены на TensorFlow Everywhere (серия мероприятий под руководством глобального сообщества для энтузиастов и разработчиков TensorFlow и машинного обучения по всему миру), организованных местными группами пользователей TensorFlow. Вы можете посмотреть записанные сеансы в плейлисте TensorFlow Everywhere на Youtube-канале ML GDE. Большинство сессий посвящено новым функциям в Tensorflow.

Международный женский день

Многие ML GDE участвовали в мероприятиях, посвященных Международному женскому дню (8 марта). GDE Ruqiya Bin Safi (базируется в Саудовской Аравии) в сотрудничестве с WTM Саудовская Аравия организовали Socialthon - хакатоны социального развития и выступили с докладом Успешный опыт социального развития, который в прямом эфире посмотрели 77 тысяч человек и посмотрели 10 тысяч повторов. Индийская компания GDE Чарми Чокши приняла участие в мероприятии Международного женского дня GirlScript и выступила с докладом на тему: Женщины в технологиях и как мы можем помочь недостаточно представленным в этом непростом мире. Если вы ищете больше вдохновляющих материалов, посмотрите плейлист Женщины в искусственном интеллекте на нашем канале ML GDE на YouTube!

Наставничество

ML GDE также очень активны в наставничестве разработчиков сообщества, студентов Студенческих клубов разработчиков Google и стартапов в программе Google for Startups Accelerator. Среди многих GDE Arnaldo Gualberto (Бразилия) проводил наставнические сессии для стартапов в программе Google Fast Track, обсуждая, как решать задачи с помощью машинного обучения / глубокого обучения с TensorFlow.

TensorFlow

Наши GDE из Индии, Sayak Paul и Dipanjan Sarkar вместе с Pin-Yu Chen (из IBM Research) создали учебник Практическая состязательная устойчивость в глубоком обучении: проблемы и решения », который был принят в CVPR 2021. CVPR - ведущая конференция в области компьютерного зрения. Они сопоставили теорию и практику с примерами кода TensorFlow, чтобы научные работники и отраслевые практики могли извлечь пользу из этого руководства.

Тем временем в Европе GDE Alexia Audevart (Франция) и Luca Massaron (Италия) выпустили Машинное обучение с использованием TensorFlow Cookbook. Он предлагает простые и эффективные идеи для успешного использования TensorFlow 2.x в проектах компьютерного зрения, NLP и табличных данных. Кроме того, Лука опубликовал второе издание книги Машинное обучение для чайников, впервые опубликованное в 2015 году. Его последнее издание дополнено обновлениями продуктов, и основная часть страниц посвящена обсуждению глубокого обучения и использования TensorFlow / Keras. .

Помимо своей деятельности, связанной с женщинами в технологиях, Рукия Бин Сафи также проводит ежемесячный семинар Добро пожаловать на курс глубокого обучения и ориентацию в течение 2021 года. Курс направлен на то, чтобы помочь участникам получить базовые знания об алгоритмах глубокого обучения. и получите практический опыт построения нейронных сетей в TensorFlow.

Непальский GDE Kshitiz Rimal выступил с докладом Демонстрация проекта TensorFlow: Распознавание денежных средств для слабовидящих о своем проекте, который использует TensorFlow, Google Cloud AutoML и технологии периферийных вычислений для создания решения для сообщества с нарушениями зрения в Непале.

На другом конце света, в Канаде, GDE Tanmay Bakshi представил доклад Трубопроводы на основе машинного обучения для улучшения специалистов-людей во время TensorFlow Everywhere NA. Он охватил мир НЛП с помощью глубокого обучения, как это делалось исторически, революцию трансформаторов и как использование TensorFlow и Keras для реализации различных сценариев использования, начиная от генерации небольших имен и заканчивая крупномасштабным рейтингом качества обзоров Amazon.

Google Cloud Platform

Мы были в равной степени заняты и со стороны GCP. В США GDE Сриватсан Сринивасан создал серию видеороликов под названием Искусственный интеллект на платформе Google Cloud с одним из эпизодов Глубокое погружение в облачные продукты Google и профессиональный инженер по машинному обучению. 3000 просмотров.

Корейский GDE Chansung Park внес свой вклад в корейскую группу пользователей TensorFlow в своем анализе Конвейер машинного обучения (CI / CD для продуктов машинного обучения в GCP), посвященный конвейеру машинного обучения в Google Cloud Platform.

И последнее, но не менее важное: GDE Гад Бенрам из Израиля написал статью Семь советов по прогнозированию затрат на облако, в которой он объясняет, как создавать и развертывать модели машинного обучения для прогнозирования временных рядов с помощью Google Cloud Run. Это связано с его решением по созданию системы управления расходами в облаке, которая помогает пользователям легче анализировать свои затраты на облако.

Если вы хотите узнать больше о сообществе экспертов Google и обо всех их вкладах в ML с открытым исходным кодом, посетите Каталог GDE и подключитесь к GDE в Twitter и LinkedIn. Вы также можете встретиться с ними виртуально на канале ML GDE’s YouTube!