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/intel/openfl)
Вакансия Deep Learning RnD Intern (Federated Learning) в Нижнем Новгороде, работа в компании Intel Corporation (nn.hh.ru/vacancy/41942809)
Выпуск подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus/episodes/023...
Все выпуски подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Телеграм автора подкаста - @kmsint