Ошибки, которые часто допускают начинающие DS-специалисты

1. Недооценивание высшего образования.
Большинство вакансий в нашей сфере требуют высшего образования, часто именно технического. На некоторые вакансии может даже потребоваться степень магистра. Конечно, курсы и буткемпы здорово дополнят ваше резюме, но помните о растущей конкуренции.

2. Фокус на теории, а не на проектах.
Да-да, снова эти пет-проекты. Они нужны, это факт, и вот почему. Во-первых, только практика поможет вам раскрыть ваши слабые стороны. Во-вторых, опыт решения реальных проблем ценен. В-третьих, пет-проекты – это приманка для рекрутеров. Поэтому не пытайтесь освоить сразу и все по учебникам. Теория и практика должны идти рядом с самого начала.

3. Попытка скипнуть базовые знания.
Это противоположность предыдущей проблемы. Так вот, к сожалению, создать беспилотный автомобить в первый день обучения скорее всего не получится. Все по порядку: математика, программирование, простые алгоритмы, а вот потом уже и пресловутые нейросети. Надо понимать, что это долго и сложно, и пропустить ничего нельзя. Однако, эта профессия однозначно того стоит.

А какие ошибки допускали вы в начале своего пути?

😻 #advice

Что там со всякими аудио-моделями?

В мире всевозможных аудио-моделей за последнюю неделю произошло сразу несколько интересных событий.

Во-первых, Meta* выпустили свою опенсурсную SeamlessM4T. Это первая универсальная мультимодальная языковая модель. Она поддерживает более 100 языков и может сама распознавать исходный язык(и). Meta хвастается сообщает, что SeamlessM4T опережает существующие решения по точности и аккуратности перевода.

Сразу после этого стало известно, что YouTube начал тестировать поиск песен по напеванию. Новая функция (пока что в бета-тесте) сможет найти песню, даже если пользователь просто напел или «промычал» мелодию.

А на днях еще появилось эта штучка для клонирования голоса на основе VALL-E X. Требуется всего три секунды эталонной записи. Также обещают, что технология не ест много ресурсов и ее можно запускать чуть ли не на утюге.

😻 #news

Бесплатные открытые лекции и презентации западных университетов

Вчера мы как раз писали о пользе университетского образования. Сегодня делимся подборкой бесплатных материалов некоторых хороших университетов.

1) Расписание лекций Stanford University по глубокому обучению. Тут структурированы все лекции и семинары, содержаться все презентации, заметки и рекомендации преподавателя по дополнительному чтению. К этому же курсу прилагаются видеолекции.

2) Курс Introduction to Artificial Intelligence от Berkeley. Та же схема – лекции, семинары, презентации, заметки. Но здесь еще добавляются домашние задания и проекты. Вообще, чтобы получить к ним доступ, нужно быть студентом, но у нас есть чит-код: просто используйте код 93PWD8 при входе в GradeScope.

3) Лекции MIT по искусственному интеллекту. Тут тебе и про беспилотные автомобили, и про нейросети, и про обучение с подкреплением. К каждому видео приложена презентация.

Не забудьте сохранить!

😻 #advice

На словах ты f(x), а на деле…

😻 #memes

На ODS уже стартанул новый бесплатный по ML System Design

В курс входит:

– 15 видеолекций
– 14 семинаров
– Работа над проектами
– Разработка ML дизайн документа
– Доклады/туториалы участников курса по смежным темам
– Лабораторные работы

Основная цель – развить кругозор и "насмотренность" будущих создателей ML-систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Еще можно успеть записаться. 0 рублей.

😻 #advice