Весьма любопытный обзор/мини-анализ инструментов машинного обучения [1] (на английском). Автор просмотрел более 200 ML инструментов и делает вывод что инструментарий для AI неразвит, несмотря на весь пузырь в этой области. Многие проблемы не решены, многие задачи требуют инструментов которые пока ещё никто не разрабатывает. И, в качестве резюме, то что хайп вокруг AI угасает и если Вы хотите заниматься данными, то выбирайте инженерию, а не машинное обучение. Машинное обучение всегда сможете наверстать, а без инженерных навыков в жизни никуда.

Ссылки:
[1] https://huyenchip.com/2020/06/22/mlops.html

#data #ai #ml

Для тех кто давно хочет поэкспериментировать с машинным переводом, Translator API [1] полностью с открытым кодом на Github, легко модифицируется, поддерживает 150 языков и работает на основе языковой модели Language Technology Research Group at the University of Helsinki [2].
Всё вместе работает на основе Cortex [3], решения с открытым кодом по развертыванию моделей машинного обучения.

Очень интересно было бы сравнить с автоматизированными облачными переводчиками.

Ссылки:
[1] https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/translator-example/examples/model-caching/python/translator
[2] https://huggingface.co/Helsinki-NLP
[3] https://www.cortex.dev/

#ml #machinelearning #datascience #cooltools #data