56 min
#059 ML Лаида Кушнарева. Алхимики, шаманы и жрецы современного DS Machine Learning Podcast
-
- Technology
В гостях Лаида Кушнарева - Старший Академический Консультант, Huawei, которую в мире Data Science больше знают как Техножрицу. Общаемся про то, как обстоят дела в мире исследований вокруг машинного обучения. Как поменять математику на программирование, но продолжить заниматься математикой. Почему вычисления квадратного корня на калькуляторе необратимы и причем здесь головастики. Плюсы и минусы в работе современного ученого. Как проходит день исследователя. Докатился ли кризис воспроизводимости научных исследований до DS. Почему культура проведения эксперимента не менее важна, чем математическая обоснованность его предпосылок. Обо всем этом и многом другом в эпизоде!
Ссылки выпуска:
Паблик Лаиды "Техножрица" ( https://t.me/tech_priestess)
Упомянутое в выпуске видео 3blue1brown про фрактальную размерность ( https://youtu.be/zUZw6l2IPRk)
Статья на NeurIPS, написанная Лаидой и её коллегами (см. список авторов), про применение фрактальной размерности для детекции текстов, сгенерированных chatGPT ( https://neurips.cc/virtual/2023/poster/72624)
Другие научные статьи гостьи выпуска ( https://scholar.google.com/citations?user=rsTb_hYAAAAJ&hl=en)
Одна из статей про обнаружение галлюцинаций модели LLAMA 2 ( https://arxiv.org/abs/2312.17249)
Книга "Математика в машинном обучении" ( https://mml-book.github.io/)
Пост с подборкой бесплатных учебных материалов по математике и machine learning, которыми можно пользоваться, чтобы вникать в эту область ( https://habr.com/ru/articles/774844/)
Обсуждение статьи gzip с некорректно поставленным экспериментом (пример того, как иногда бывает) ( https://t.me/tech_priestess/841)
Еще одно обсуждение статьи gzip с некоторым троллингом ( https://t.me/tech_priestess/847)
Буду благодарен за обратную связь!
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!
MLBookClub ( https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy). Условия участия ( https://t.me/toBeAnMLspecialist/750)
Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint)
Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!
И буквально пару месяцев назад я открыл доступ к пре-релизу нового курса по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_59), который пишу в соавторстве с крутыми разработчиками.
Выразить благод
В гостях Лаида Кушнарева - Старший Академический Консультант, Huawei, которую в мире Data Science больше знают как Техножрицу. Общаемся про то, как обстоят дела в мире исследований вокруг машинного обучения. Как поменять математику на программирование, но продолжить заниматься математикой. Почему вычисления квадратного корня на калькуляторе необратимы и причем здесь головастики. Плюсы и минусы в работе современного ученого. Как проходит день исследователя. Докатился ли кризис воспроизводимости научных исследований до DS. Почему культура проведения эксперимента не менее важна, чем математическая обоснованность его предпосылок. Обо всем этом и многом другом в эпизоде!
Ссылки выпуска:
Паблик Лаиды "Техножрица" ( https://t.me/tech_priestess)
Упомянутое в выпуске видео 3blue1brown про фрактальную размерность ( https://youtu.be/zUZw6l2IPRk)
Статья на NeurIPS, написанная Лаидой и её коллегами (см. список авторов), про применение фрактальной размерности для детекции текстов, сгенерированных chatGPT ( https://neurips.cc/virtual/2023/poster/72624)
Другие научные статьи гостьи выпуска ( https://scholar.google.com/citations?user=rsTb_hYAAAAJ&hl=en)
Одна из статей про обнаружение галлюцинаций модели LLAMA 2 ( https://arxiv.org/abs/2312.17249)
Книга "Математика в машинном обучении" ( https://mml-book.github.io/)
Пост с подборкой бесплатных учебных материалов по математике и machine learning, которыми можно пользоваться, чтобы вникать в эту область ( https://habr.com/ru/articles/774844/)
Обсуждение статьи gzip с некорректно поставленным экспериментом (пример того, как иногда бывает) ( https://t.me/tech_priestess/841)
Еще одно обсуждение статьи gzip с некоторым троллингом ( https://t.me/tech_priestess/847)
Буду благодарен за обратную связь!
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!
MLBookClub ( https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy). Условия участия ( https://t.me/toBeAnMLspecialist/750)
Мой телеграм для связи ( https://t.me/kmsint)
Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике ( https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!
И буквально пару месяцев назад я открыл доступ к пре-релизу нового курса по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры ( https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_59), который пишу в соавторстве с крутыми разработчиками.
Выразить благод
56 min