#023

В очередном выпуске беседа с Ольгой Перепелкиной Deep Learning Product Manager компании Intel. Для того, чтобы машинное обучение было эффективным - ему нужны данные и чем больше, тем лучше. Но чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем жестче становятся законы о защите персональных данных. Проблема? Да, проблема. Но где есть проблема, там находятся и решения и федеративное обучение - одно из таких, позволяющих и приватность сохранить и модели обучить. Об этом, а также о подходах к распознаванию эмоций и карьерном пути в ML слушайте в выпуске!
Ссылки выпуска:
OpenFL - опенсорс библиотека для федеративного обучения (Federated Learning) (github.com/int...)
Вакансия Deep Learning RnD Intern (Federated Learning) в Нижнем Новгороде, работа в компании Intel Corporation (nn.hh.ru/vacan...)
Выпуск подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsr...
Все выпуски подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.googl...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.r...
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLs...
Телеграм автора подкаста - @kmsint

[@nomad-kitchen6m2]

спасибо за подкаст!!

[@machinelearningpodcast9502]

Спасибо, что слушаете! :)

[@HOOKAH10]

Большое спасибо 🙏

[@ДаниилСоловьев-э6ш]

Отличный подкаст!

[@machinelearningpodcast9502]

Большое спасибо за оценку!

[@bujamad5359]

Как всегда топ, спасибо!

[@machinelearningpodcast9502]

Спасибо, что слушаете!

[@HOOKAH10]

Было упомянуто как один из способов обучения - менторы .
Есть ли какой либо pool , кгде можно найти таких менторов ?

[@ekaterinaivanova3816]

ODS сообщество