Andrew Ng: Yapay Zeka Projeleri

Makine öğrenimi üzerine Coursera kursunuzu tamamladıktan sonra yapılabilecek projeler nelerdir?

Andrew Ng, Coursera’da çalıştı Cevaplama tarihi: 13.Eylül • Featured on Quora Sessions's Twitter

Çeviren: Ahmet Diril (e-posta)

Yeni proje fikirleri edinmenin harika bir yolu, önceki projeleri incelemektir.

İnsan beyninin işleyişinde büyülü bir şey var. Bir çalışma kategorisindeki (ML projeleri gibi) bir çok örneği incelediğinizde, o kategoride genelleme yapmayı ve yeni örnekler keşfetmeyi öğrenirsiniz. Bir çok sanatçının eski ustaların eserlerini kopyalayarak resim yapmayı öğrenmesinin nedeni de budur; bir sanat müzesini ziyaret ederseniz, bazen yere oturmuş, sergilenen resimlerin kopyasını yapmaya çalışan sanat öğrencilerini görebilirsiniz. Benzer şekilde, bir çok araştırmacı, eski araştırma makalelerindeki sonuçları tekrar elde ederek yeni algoritmalar yaratmayı öğrenir. Kendim adına, sektördeki farklı şirketlerdeki gerçek ML kullanım senaryolarını görmüş olmam, şirketlerin dönüşümünde ML için yeni fırsatları belirlemekte çok yardımcı oluyor.

Bu nedenle, nasıl ilginç projeler yapacağınızı öğrenmek istiyorsanız, beğendiğiniz eski projeleri okuyun (ve mümkünse aynısını kendiniz yapın); kendi fikirlerinizi oluşturmaya başlayacaksınız. Bir başlangıç noktası olarak Stanford’daki öğrencilerinin son zamanlarda yaptığı projeler şunlardır: CS 229 Makina Öğrenimi Final Projeleri, Sonbahar Dönemi 2016

Son olarak, ilginç bir projeyi tamamladığınızda, lütfen bu konuda bir Arxiv makalesi veya blog yazısı yazın, mümkünse kodunuzu github’da açık kaynak olarak yayınlayın ve onu toplulukla paylaşın! Bu şekilde başkaları da sizden bir şeyler öğrenebilir. Ayrıca, daha fazla geri bildirim alabilirsiniz ve böylece öğrenmenizi hızlandırabilirsiniz.

Daha önceki örnekleri incelemenin yanı sıra - ML dışındaki alanlardaki uzmanlar da dahil olmak üzere (örneğin, sağlık uzmanlarıyla konuşarak çok zaman geçirdim) - insanlarla konuşmaya da vakit ayırıyorum ve bu genellikle ML ve sağlık hizmetleri veya diğer alanların kesiştiği alanlarda yeni proje fikirleri de veriyor.

What are some of the projects which could be made after completing your Coursera course on machine learning?

Andrew Ng, worked at Coursera Answered Sep 13 • Featured on Quora Sessions's Twitter

A great way for you to get ideas for new projects is to spend time studying previous projects.

There’s something magical about how your brain works. When you study many examples of one category of work (such as ML projects), you will learn to generalize and invent new examples in that category. This is also why a lot of artists learn to paint by copying the work of the old masters—if you visit an art museum, sometimes you’ll sometimes see art students sitting on the floor trying to replicate the displayed artwork. Similarly, a lot of researchers learn to invent new algorithms by replicating the results in old research papers. For myself, it was through seeing a lot of actual ML use-cases in industry in different companies that’s helping me now regularly spot new opportunities for ML to transform companies.

So, if you want to know how to do interesting projects, read (and perhaps replicate) previous projects that you liked, and you’ll start to get your own ideas. As a starting point, here’re projects that my Stanford students did recently: CS 229 Machine Learning Final Projects, Autumn 2016

Finally, when you do complete an interesting project, please write an Arxiv paper or blog post, perhaps open-source your code on github, and share it back with the community! This way others can now in turn learn from you. Plus, you might also get more feedback, and thus accelerate your learning.

In addition to studying previous examples, I also spend time talking to people—including experts in areas other than ML (for example, I’ve spent a lot of time talking to healthcare experts)—and this often inspires new projects at the intersection of ML and healthcare or other areas.