В какой-то момент своего пути в машинном обучении вы можете застрять на какой-то проблеме, потерять мотивацию или обнаружить, что не успеваете за быстрым темпом новых разработок. В таких ситуациях я считаю, что сообщества могут многое предложить независимо от уровня вашей квалификации.

Существует масса сообществ, однако многие из них уже неактивны или плохо модерируются. Чтобы помочь вам упростить поиск, я составил список (как мне кажется) наиболее активных, полезных и интересных сообществ, которые стоит посетить — не только исходя из общего размера. Я также включил пару нишевых сообществ, если вы заинтересованы в поиске новых тем для изучения.

Не пропустил ли я какие-нибудь сообщества, которые вы бы порекомендовали? Я активно ищу другие сообщества, чтобы постоянно улучшать эту статью. Сообщите мне об этом в комментариях!

1. Для общего обсуждения и последних новостей: r/machinelearning

Reddit является домом для целого ряда форумов (известных как субреддиты), посвященных различным аспектам машинного обучения. Среди них r/machinelearning — самый популярный сабреддит с более чем 2 миллионами участников, которые делятся проектами машинного обучения, последними исследованиями и обсуждениями. Он хорошо модерируется и регулярно пополняется ветеранами отрасли, поэтому здесь вы найдете много качественного контента.

Если вы ищете что-то более дружелюбное для новичков, я бы рекомендовал заглянуть в r/learnmachinelearning. Здесь вы можете задавать вопросы новичкам и делиться проектами новичков для получения обратной связи (у них также есть сервер Discord).

Некоторые другие родственные подресурсы, которые вы можете найти полезными, включают:

• r/datascience (500K+ участников) — обсуждение карьеры в области науки о данных
• r/artificial (145K+ участников) — общие новости ИИ
• r/reinforcementlearning (20K+ пользователей) — посвященный обучению с подкреплением.

2. Для соревнований: Kaggle

Kaggle — это крупнейшая платформа для проведения соревнований по науке о данных. Они сотрудничают с предприятиями и проводят конкурсы, состоящие из набора данных и постановки задачи, которую может решить любой желающий. Темы конкурсов варьируются от компьютерного зрения до прогнозирования бирж. Участие в конкурсе и участие в форумах Kaggle может стать полезным способом сотрудничества с другими людьми, работающими над тем же проектом, что и вы. Здесь вы сможете обсудить подходы, алгоритмы и советы по разработке функций.

Если текущие соревнования на Kaggle вам не по душе, стоит обратить внимание на другие платформы для проведения соревнований по науке о данных: AICrowd, Omdena, MachineHack, DrivenData и Zindi.

3. Для начала работы: Learn AI Together Discord

Сообщество Learn AI together насчитывает более 24 000 участников и является одним из крупнейших сообществ по ИИ на Discord. Сообщество управляется Луисом из What’s AI — YouTube-канала, посвященного ресурсам для начинающих по машинному обучению. Существует огромный список тем для обсуждения — от AGI до соревнований Kaggle и здравоохранения (30+ и более!), а также специальные разделы, где можно задавать вопросы и делиться ресурсами о последних новостях и событиях.

4. Для НЛП: Hugging Face

Изначально Hugging Face начинался с инструментов с открытым исходным кодом для NLP-проектов, но с тех пор расширился на такие области, как компьютерное зрение и Reinforcement Learning. На платформе Hugging Face вы можете загружать модели и обмениваться ими, а также обсуждать проекты в Discord или на форуме. Если вы затрудняетесь с выбором типа проекта, загляните на Hugging Face — это может стать отличным источником вдохновения.

5. Для обучения с подкреплением: Reinforcement Learning Discussion Discord

Reinforcement Learning Discussion — это активный сервер Discord с более чем 3 000 участников. Он управляется исследователями в области обучения с применением усиления, и они особенно дружелюбны и готовы помочь новичкам. Это отличное место, чтобы задать вопросы по популярным курсам, таким как лекции DeepMind’s Reinforcement Learning или Spinning Up от OpenAI, поделиться успехами и экспериментами с публичными средами обучения с подкреплением, а также быть в курсе последних исследований (многие авторы делятся своими последними работами прямо на сервере).

6. Для DALL-E и подобных генеративных проектов: LAION

LAION — это некоммерческое сообщество, главная цель которого — совместная работа над воспроизведением DALL-E от OpenAI. У них есть активный сервер Discord с более чем 3 000 участников на момент написания статьи. Это отличное место, чтобы следить за проектом с открытым исходным кодом (и вносить в него свой вклад), обсуждать связанные с аудио/видео/3D темы и делиться собственным генеративным проектом для получения обратной связи.

7. Для ИИ в играх: StartCraft II AI Arena

Если достижения Deepmind’s AlphaStar или OpenAI’s Dota 2 AI привлекли вас в это пространство, вам может быть интересно заглянуть в AI Arena. Это сообщество исследователей, практиков и любителей, создающих как скриптовые, так и глубоко обучаемые агенты для StarCraft II. У них есть открытый Discord для общения, регулярные стримы сообщества на Twitch, а также ресурсы для начала работы по созданию собственного агента для участия в рейтинговых турнирах.

Заключительные замечания

Я надеюсь, что этот список помог вам найти новое сообщество, где вы сможете познакомиться с другими игроками и поднять свои навыки на новый уровень. Присоединяйтесь к одному из них или попробуйте все, чтобы понять, что вам больше подходит. Удачи!