Подборка каналов по машинному обучению на YouTube
Академия Яндекса составила подборку каналов про машинное обучение и анализ данных, на них можно посмотреть практические видеоуроки и больше узнать про индустрию и применение data science в разных областях.
Deeplearning.ai
На этом канале собраны видео по глубинному обучению — как лекции, так и интервью со специалистами в этой области. Их записывает Эндрю Ын, профессор Стэнфордского университета, автор самого популярного курса по машинному обучению на Coursera.
DeepMind
Это официальный канал компании DeepMind, которая занимается исследованиями в сфере искусственного интеллекта. Она приобрела известность после разработки системы, которая обыграла чемпиона по игре в го Фаня Хуэя, а сейчас DeepMind принадлежит холдингу Alphabet. На этом канале выходит видеоподкаст про перспективы ИИ в разных областях, от нейронаук до робототехники.
Jeremy Howard
Джереми Говард — австралийский дата-сайентист и предприниматель, который руководил машинным обучением в Kaggle. На своем канале он публикует видеоуроки и рассказывает о новых инструментах.
Artificial Intelligence — All in One
На этом канале собраны лекции по машинному обучению, которые предлагают американские университеты, такие как Стэнфорд и Мичиганский университет. У части университетов есть и отдельные каналы, на которые они выкладывают видео занятий: например, лекции MIT по state of the art машинному обучению можно посмотреть здесь.
PyData
Канал сообщества разработчиков, которые программируют на Python. На нём можно посмотреть лекции про новые технологии для обработки, анализа и визуализации данных.
Two Minute Papers
На канале публикуются двухминутные разборы научных статей, например, про устройство чат-бота Google или про то, как нейросети достраивают изображения.
Академия Яндекса (разделы «Компьютерные науки» и «Разработка»)
На канале Академии можно найти записи выступлений на митапах, лекториях и школах Яндекса. Есть как видео для тех, кто недавно занимается машинным обучением (например, в плейлисте ML Junior Meetup), так и для тех, кто уже освоился и хочет узнать больше про приложения для анализа данных в разных отраслях.