56 (S2E14). Edge ML

Тема выпуска Edge ML

В гостях у подкаста `Data Coffee` Data Scientist в компании Dannie — Елена Шевченко

Shownotes:

00:52 Классический вопрос

02:13 Начало карьеры

04:03 Чем плох R

05:40 Дебаты R vs Python

07:01 Непростой путь в DS

07:45 Что такое Edge ML

10:05 Потенциальная потеря полезной информации

10:17 Соотношение точность-полнота

12:58 Когда разумно использовать edge устройства

16:31 Майнинг на edge устройствах

17:12 Дообучение моделей после кражи устройства

18:13 Почему эта сфера и не крупная компания

21:03 Небольшие проекты и беспилотники

22:10 Стоимость edge устройств

23:59 Процесс разработки под edge устройства

28:35 Как обычному DS пощупать edge ml

29:44 Про квантование

34:59 Ассоциация с обучением с подкреплением

36:23 Языки имплементации

38:16 Android и edge ml

40:01 Работа с большими моделями

42:50 Есть ли работа для data engineer

43:57 Внезапный podcast inversion of control

44:11 IoC: Бигада в датакофе

44:52 IoC: Глубокие нейронные сети

45:54 Как попасть в эту сферу 47:12 NLP на устройствах

48:38 Немного про voice recognition

49:25 edge ml своими руками

49:55 IoC: искуственный интеллект

51:05 Как модель положить в железку и дообучение

52:49 Контроль качества

55:40 Создание обучающей выборки

56:17 Embedded разработчики

57:17 Дорогие дата-сатанисты

58:00 Как проверить DS

59:38 Менеджер-дата-сатанист

1:01:10 DL как black box

1:01:45 Вопрос от друга

1:03:47 Первый шаг в DS

1:05:31 Проходим собеседование вместе

1:08:08 Накидываем на лингвистику

Обложка - Jing.fm, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Сайт: https://datacoffee.link, канал в Telegram: https://t.me/datacoffee, профиль в Twitter: https://twitter.com/_DataCoffee_

Чат подкаста, где можно предложить темы для будущих выпусков, а также обсудить эпизоды: https://t.me/datacoffee_chat