تصویر ویرایشگر | میانه سفر
یادگیری ماشینی (ML) در سال‌های اخیر با برنامه‌های کاربردی از دستیار صوتی گرفته تا ماشین‌های خودران به یک کلمه رایج تبدیل شده است. با این حال، برای بسیاری، عملکرد درونی این فناوری ها همچنان یک راز باقی مانده است.
پادکست ها راهی عالی برای یادگیری در مورد این زمینه بدون احساس خستگی هستند. آنها ایده های پیچیده را به عبارات ساده تر تقسیم می کنند و به شما امکان می دهند با سرعت خود یاد بگیرید.
در این مقاله، 5 مورد از پادکست‌های ML مورد علاقه‌ام را به اشتراک می‌گذارم که در دسترسی بیشتر مفاهیم ML برای شنوندگان با هر زمینه‌ای عالی هستند.
1. ماشین های سخنگو
ماشین های سخنگو پادکستی است که بحث های واضح و عمیقی را در مورد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه می دهد. توسط مشترک میزبانی می شود کاترین گورمن و نیل لارنسدو شخصیت محترم در این زمینه کاترین یک ارتباط علمی با تجربه است، در حالی که نیل استاد یادگیری ماشین است.
میزبان ها در تجزیه مفاهیم پیچیده به عبارات ساده و قابل فهم بدون قربانی کردن عمق عالی هستند.
این پادکست طیف گسترده ای از موضوعات یادگیری ماشینی، از مبانی نظری گرفته تا کاربردهای عملی و ملاحظات اخلاقی را پوشش می دهد. من دوست دارم میزبانان از کارشناسان برتر دعوت کنند تا در مورد کار، ایده‌هایشان و آینده یادگیری ماشین صحبت کنند.
هر قسمت همچنین شامل بخشی از پیشرفت‌ها و روندهای اخیر در یادگیری ماشینی است تا به شما کمک کند از اخبار صنعت به‌روز بمانید.
می‌توانید به ماشین‌های سخنگو در پلتفرم‌های معروفی مانند پادکست های اپلSpotify و Stitcher. پادکست هر دو هفته یکبار، جمعه ها منتشر می شود.
2. پادکست TWIML AI
پادکست TWIML AIمیزبانی شده توسط سام چارینگتونیکی از محبوب ترین پادکست ها در زمینه یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است. TWIML مخفف “This Week in Machine Learning & AI” است و پادکست با نام خود مطابقت دارد. طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می دهد در این مناطق سام چارینگتون یک تحلیلگر، محقق و مفسر بسیار محترم صنعتاو را به صدایی معتبر در جامعه هوش مصنوعی و ML تبدیل می کند.
این پادکست دارای مصاحبه با کارشناسان برتر دانشگاه، صنعت و موسسات تحقیقاتی است. این مهمانان ایده ها، یافته های تحقیقاتی و تجربیات دنیای واقعی خود را به اشتراک می گذارند و دیدگاه های ارزشمندی را در اختیار شنوندگان قرار می دهند.
هر قسمت فراتر از بحث‌های سطحی است تا تجزیه و تحلیل و توضیحات عمیقی درباره مفاهیم، روندها و فناوری‌های یادگیری ماشین ارائه دهد. این رویکرد عمیق به شنوندگان کمک می کند تا درک عمیق تر و عمیق تری از محتوا به دست آورند.
پادکست TWIML AI برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است، خواندنی است. چه به تازگی شروع به کار کرده باشید و چه از قبل تجربه کرده باشید، این پادکست اطلاعات ارزشمندی را در اختیار شما قرار می دهد تا به شما در یادگیری و به روز ماندن آخرین روندها کمک کند.
3. انحرافات خطی
انحرافات خطی یک پادکست پرطرفدار است که موضوعات پیچیده علم داده و یادگیری ماشین را به قسمت‌هایی با هضم آسان تقسیم می‌کند. توسط میزبانی می شود کیتلین مالون و Ben Jaffe که هر دو تجربه زیادی در علم داده و یادگیری ماشین دارند.
پادکست طیف گسترده ای از موضوعات را پوشش می دهد، از مفاهیم اساسی مانند رگرسیون و طبقه بندی تا موضوعات پیشرفته تر مانند یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی. پوشش هم می دهند کاربردهای طاقچه مانند مدیریت هزینه ابری با تجزیه و تحلیل آماری هزینه ها، تشخیص ناهنجاری های امنیت سایبری و تعمیر و نگهداری پیش بینی در بخش تولید.
Linear Digressions به دلیل وضوح، عمق و ارائه جذاب، نقدهای مثبتی دریافت کرد. شنوندگان از توانایی ارائه دهندگان در قابل دسترس کردن و لذت بردن از موضوعات پیچیده قدردانی می کنند.
4. یادگیری ماشینی توسط دیوید نیشیموتو
این پادکستبه میزبانی دیوید نیشیموتو، یادگیری ماشین و تاثیر آن بر جهان را بررسی می کند. نیشیموتو با تجربه گسترده خود در توسعه نرم افزار، قصد دارد یادگیری ماشینی را برای همه قابل درک کند.
این پادکست طیف گسترده ای از موضوعات یادگیری ماشینی، از جمله نمایش کد و بحث های نظری را پوشش می دهد. نیشیموتو اغلب پیش‌بینی‌های آینده و تکامل فناوری‌های یادگیری ماشین را مورد بحث قرار می‌دهد.
نیشیموتو بحث می کند مفاهیم یادگیری ماشینی به سبک محاوره‌ای و گاهی جریان‌آگاهی. اغلب اطلاعات عملی و نمایش کد ارائه می دهد که می تواند به ویژه برای شنوندگانی که به دنبال تعمیق درک خود از طریق مثال های دنیای واقعی هستند مفید باشد.
پادکست معمولاً شامل قسمت‌های کوتاه است که تقریباً 9 تا 30 دقیقه طول می‌کشد. این قالب ممکن است برای شنوندگانی که محتوای سریع و قابل هضم را ترجیح می دهند جالب باشد.
5. گرادیان مخالفت
گرادیان مخالفت یک پادکست است که توسط لوکاس بیوالد، مدیر عامل Weights & Biasesشرکتی که به دلیل ابزارهایش برای متخصصان یادگیری ماشینی شناخته شده است. هدف این پادکست ارائه بینشی به دنیای یادگیری ماشینی از طریق گفتگو با کارشناسان برجسته در این زمینه است.
Gradient Dissent طیف گسترده‌ای از موضوعات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد، از آخرین پیشرفت‌های تحقیقاتی و فناوری تا برنامه‌های کاربردی عملی و روندهای صنعت. هر قسمت به شما بینشی در مورد چگونگی توسعه، استقرار و مقیاس‌بندی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در سناریوهای دنیای واقعی می‌دهد.
بحث ها اغلب بر چالش های فنی، راه حل های نوآورانه و جهت گیری آینده فناوری های هوش مصنوعی متمرکز است. قسمت‌های Gradient Dissent در چندین پلتفرم از جمله پادکست‌های Apple، Spotify و وب‌سایت Weights & Biases در دسترس هستند.
چگونه بهترین پادکست یادگیری ماشینی را انتخاب کنیم
هنگام انتخاب بهترین پادکست ها برای یادگیری در مورد یادگیری ماشین باید چندین فاکتور را در نظر بگیرید. این تضمین می کند که محتوای با کیفیت و مرتبط دریافت کنید.
معیارهای اصلی برای انتخاب پادکست در اینجا آمده است:
1. عمق محتوا
پادکست باید طیف وسیعی از موضوعات را پوشش دهد موضوعات یادگیری ماشینیاز اصول اولیه تا تکنیک های پیشرفته. این باید امکان کاوش عمیق مفاهیم را فراهم کند و اطمینان حاصل کند که شنوندگان این فرصت را دارند که پایه ای محکم بسازند و به تدریج درک خود را عمیق تر کنند.
2. تخصص میزبان و مهمان
یک میزبان آگاه می تواند موضوعات پیچیده را به بخش های قابل فهم تقسیم کند و اطلاعات ارزشمندی را ارائه دهد. میزبان هایی با پیشینه یادگیری ماشین، علم داده یا یک زمینه مرتبط به ویژه در توضیح جزئیات پیچیده و پاسخ به سؤالات ظریف مؤثر هستند.
داشتن مهمانانی با کیفیت بالا، مانند محققان برجسته، متخصصان صنعت، و دانشگاهیان، ارزش قابل توجهی به پادکست می‌افزاید. این مهمانان می توانند دیدگاه های متنوعی ارائه دهند، تحقیقات پیشرفته را به اشتراک بگذارند، و در مورد برنامه های کاربردی دنیای واقعی بحث کنند و تجربه یادگیری شنوندگان را غنی کنند.
3. تعامل و دسترسی
پادکست باید جذاب و در دسترس باشد و از زبانی واضح و ساده استفاده کند. هدف آن باید جذاب و مرتبط ساختن موضوعات پیچیده، اغلب از طریق داستان‌ها، مثال‌ها و قیاس‌ها باشد. یک پادکست جذاب به شنوندگان انگیزه می دهد و یادگیری را لذت بخش می کند.
شنوندگان همچنین باید قادر به دیدن چگونگی دانش نظری باشند به عمل ترجمه می شودچه از طریق مطالعات موردی، بحث های پروژه یا کاربردهای صنعتی. این رویکرد عملی به پر کردن شکاف بین یادگیری و تمرین کمک می کند.
4. به روز رسانی منظم
یک پادکست خوب باید به طور مرتب به روز شود تا با حوزه به سرعت در حال تکامل یادگیری ماشینی هماهنگ باشد. به روز رسانی های منظم شنوندگان را از آخرین روندها، ابزارها و نتایج تحقیقات مطلع می کند.
نتیجه گیری
بنابراین آنچه می دانید این است: این پادکست ها برای هر کسی که به دنبال درک پیچیدگی های یادگیری ماشینی است بسیار ارزشمند است.
با این حال، در حالی که آنها یک پایه عالی را فراهم می کنند، آنها فقط شروع هستند. برای درک واقعی مفاهیم یادگیری ماشینی، گوش دادن خود را با تمرینات عملی، خواندن بیشتر و مشارکت در جامعه تکمیل کنید.
هرچه بیشتر به موضوع بپردازید، واضح تر می شود. به یاد داشته باشید که حتی متخصصان نیز زمانی مبتدی بودند و هر قدم کوچک شما را به تسلط بر این رشته جذاب نزدیک تر می کند.
