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