Neuer ITMO University Podcast - Diskussion über die Arbeit von Anfängern im maschinellen Lernen

In der ersten Ausgabe spricht Andrei Filchenkov , Ph.D. in Physik und Mathematik, außerordentlicher Professor der Fakultät für Informationstechnologie und Programmierung und Leiter der Gruppe für maschinelles Lernen am International Computer Science Laboratory, mit uns .

Andrei gewann den Stipendienwettbewerb der Russischen Stiftung für Grundlagenforschung, veröffentlichte Dutzende wissenschaftlicher Artikel und nahm wiederholt an thematischen internationalen Konferenzen teil. Im Interview sprechen wir über die Schwierigkeiten, die unerfahrene Wissenschaftler auf dem Gebiet des maschinellen Lernens erwarten.


Timecodes für die Hauptthemen:

• 00:00 - Präsentation des Redners, Beispiele für die Zusammenarbeit mit Unternehmen;
• 09:07 - Übertragung verschiedener Lösungen von einem Gebiet in ein anderes und Entwicklung der Sphäre der Region Moskau;
• 16:41 - das Studium neuer Ergebnisse, ihr Verständnis und ihre Anpassung in der Praxis;
• 23:48 - offene Entwicklung, Vorbereitung von Veröffentlichungen und Anforderungen für deren Gestaltung;
• 28:37 - die Arbeit von Laborspezialisten, die Häufigkeit der Ausgabe der Ergebnisse ihrer Aktivitäten;
• 33:04 - Auswahl des Entwicklungsgebiets und Voraussetzungen für den Start im Bereich der Region Moskau.

Podcast kocht und führt dmitrykabanov.

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Anmerkungen und zusätzliche Lektüre:

• Automatisches maschinelles Lernen: Wenn Datenwissenschaftler nicht benötigt werden
• Empfohlenes System basierend auf Text und Fotos aus sozialen Netzwerken
• Yandex verlieh den nach Ilya Segalovich benannten Preis

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PS Auf anderen Plattformen wird der Podcast als nächste Version angezeigt. Wir werden uns auf Ihre Wünsche (in den Kommentaren) konzentrieren, wo es bequemer ist, zuzuhören.

PPS Zusätzlich zu Ankündigungen von Veröffentlichungen mit Notizen und zusätzlichen Quellen zum Thema planen wir die Erstellung von Volltext-Transkripten. Wenn Sie das Gespräch mit Andrei Filchenkov interessant finden, unterstützen Sie uns bitte, indem Sie die Apple-Podcasts bewerten oder zurückrufen .