تصویر توسط 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 غرق شدن ارائه می دهند. آنها ایده های پیچیده را به عبارات ساده تر تقسیم می کنند و به شما اجازه می دهند با سرعت خود یاد بگیرید.
در این مقاله، 5 مورد از پادکست‌های ML مورد علاقه‌ام را به اشتراک می‌گذارم که در نزدیک‌تر کردن مفاهیم ML برای شنوندگان با هر زمینه‌ای عالی هستند.
1. ماشین های سخنگو
ماشین های سخنگو پادکستی است که بحث های روشن و روشنگری در مورد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه می دهد. توسط مشترک میزبانی می شود کاترین گورمن و نیل لارنس، هر دو از چهره های محترم این حوزه هستند. 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 از دست دادن عمق عالی هستند.
پادکست طیف وسیعی از موضوعات را در یادگیری ماشین پوشش می دهد، از مبانی نظری گرفته تا کاربردهای عملی و ملاحظات اخلاقی. من دوست دارم که میزبانان متخصصان برتر را برای بحث در مورد کار، بینش و آینده یادگیری ماشینی خود بیاورند.
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 محبوبی مانند پادکست های اپل، Spotify و Stitcher. این پادکست هر دو هفته یکبار در روزهای جمعه منتشر می شود.
2. پادکست TWIML AI
پادکست TWIML AI، میزبانی شده توسط سام چارینگتون، یکی 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 حوزه ها سام چارینگتون یک تحلیلگر، محقق و مفسر معتبر صنعت، او را به صدایی معتبر در جامعه هوش مصنوعی و ML تبدیل می کند.
این پادکست دارای مصاحبه با کارشناسان سطح بالای دانشگاه، صنعت و موسسات تحقیقاتی است. این مهمانان بینش، 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 کامل به شنوندگان کمک می کند تا درک کامل و عمیق تری از مطالب به دست آورند.
پادکست TWIML AI برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است باید گوش کند. چه به تازگی شروع به کار کرده باشید و چه در حال حاضر 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 قسمت‌های قابل هضم تقسیم می‌کند. توسط میزبانی می شود کیتلین مالون و Ben Jaffe که هر دو تجربه زیادی در زمینه علم داده و یادگیری ماشین دارند.
این 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 در امنیت سایبری و نگهداری پیش بینی کننده در تولید.
Linear Digressions به دلیل وضوح، عمق و ارائه جذاب، بازخوردهای مثبتی دریافت کرده است. شنوندگان از توانایی میزبانان در قابل دسترس کردن و لذت بخش کردن 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 پیشینه گسترده خود در توسعه نرم افزار، قصد دارد یادگیری ماشینی را برای همه قابل درک کند.
این پادکست طیف گسترده ای از موضوعات مرتبط با یادگیری ماشین را پوشش می دهد، از جمله نمایش کد و بحث های نظری. نیشیموتو به طور مکرر به پیش بینی های آینده و تکامل فناوری های یادگیری ماشین اشاره می کند.
نیشیموتو بحث می کند مفاهیم یادگیری ماشینی به سبک محاوره‌ای و گاهی جریان‌آگاهی. او اغلب بینش های عملی و نمایش کد ارائه می دهد، که می تواند به ویژه برای شنوندگانی که به دنبال تعمیق درک خود از طریق مثال های عملی هستند مفید باشد.
پادکست شامل قسمت هایی است که عموماً کوتاه هستند و از 9 تا 30 دقیقه متغیر هستند. این قالب می تواند برای شنوندگانی که محتوای سریع و قابل هضم را ترجیح می دهند جذاب باشد.
5. اختلاف شیب
اختلاف گرادیان یک پادکست است که توسط لوکاس بیوالد، مدیر عامل Weights & Biases، شرکتی که به دلیل ابزارهای خود برای متخصصان یادگیری ماشین 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 وسیعی از موضوعات را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پوشش می‌دهد، از آخرین پیشرفت‌های تحقیقاتی و تکنولوژیکی گرفته تا کاربردهای عملی و روندهای صنعت. هر قسمت به شما بینشی در مورد چگونگی توسعه، استقرار و مقیاس‌بندی مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در سناریوهای دنیای واقعی ارائه می‌کند.
بحث‌ها اغلب شامل چالش‌های فنی، راه‌حل‌های نوآورانه و مسیر آینده فناوری‌های هوش مصنوعی می‌شود. 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
چندین فاکتور وجود دارد که باید هنگام انتخاب بهترین پادکست ها برای یادگیری در مورد یادگیری ماشین در نظر بگیرید/ این تضمین می کند که محتوای با کیفیت و مرتبط دریافت می کنید.
در اینجا معیارهای اصلی برای انتخاب پادکست ها آمده است:
1. عمق محتوا
پادکست باید طیف وسیعی از موارد را پوشش دهد موضوعات در یادگیری ماشین، از اصول اولیه تا تکنیک های پیشرفته. باید کاوش کاملی از مفاهیم ارائه دهد و اطمینان حاصل کند که شنوندگان می توانند پایه ای محکم بسازند و به تدریج درک خود را عمیق تر کنند.
2. تخصص میزبانان و مهمانان
یک میزبان آگاه می تواند موضوعات پیچیده را به بخش های قابل فهم تقسیم کند و بینش های 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.
حضور مهمانان با کیفیت بالا، مانند محققان برجسته، متخصصان صنعت و دانشگاهیان، ارزش قابل توجهی به پادکست می‌افزاید. این مهمانان می‌توانند دیدگاه‌های متنوعی ارائه دهند، تحقیقات پیشرفته را به اشتراک بگذارند، و درباره برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی بحث کنند و تجربه یادگیری را برای شنوندگان 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 کردن موضوعات پیچیده باشد، اغلب از طریق داستان سرایی، مثال‌ها و تشبیه‌ها. 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 شود، چه از طریق مطالعات موردی، بحث های پروژه، یا کاربردهای صنعتی. این تمرکز عملی به پر کردن شکاف بین یادگیری و انجام دادن کمک می کند.
4. به روز رسانی منظم
یک پادکست خوب باید به طور مرتب به روز شود تا با پیشرفت های سریع در زمینه یادگیری ماشینی هماهنگ باشد. به روز رسانی مداوم تضمین می کند که شنوندگان در مورد آخرین روندها، ابزارها و یافته های تحقیق مطلع می شوند.
نتیجه گیری
بنابراین شما آن را دارید—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 تمرین عملی، مطالعه بیشتر و تعامل با جامعه تکمیل کنید.
هر چه بیشتر در موضوع غوطه ور شوید، واضح تر می شود. به یاد داشته باشید، حتی متخصصان نیز زمانی مبتدی بودند و هر قدم کوچک شما را به تسلط بر این رشته جذاب نزدیک تر می کند.
