أعزائي قراء KDnuggets ،

لدي أخبار سارة! بعد أكثر من 28 عامًا من نشر وتحرير KDnuggets ، سأتقاعد وأنتقل إلى تحديات جديدة.

يسعدني أن أقول إنني سأترك KDnuggets في أيدي ماثيو مايو الماهرة الذي كان شريكي في تشغيل KDnuggets على مدار السنوات الخمس والنصف الماضية. وسيصبح رئيس التحرير في نهاية ديسمبر ، وسيتولى رئاسة التحرير [البريد الإلكتروني محمي] البريد الإلكتروني. سأستمر في نقل عمليات KDnuggets إلى Matthew Mayo لبقية عام 2021 وسأكون مستشارًا بعد ذلك.

تعد KDnuggets الآن جزءًا من Padre Media ، وهي شركة إعلامية تركز على التكنولوجيا وتنشر خصائص أخرى عبر الإنترنت مثل MachineLearningMastery.com.

KDnuggets يعمل بشكل أفضل من أي وقت مضى ، مع أكثر من 800,000،70,000 زائر فريد شهريًا هذا العام ، وأكثر من 300,000،2 مشترك في البريد الإلكتروني ، وأكثر من XNUMX،XNUMX متابع على وسائل التواصل الاجتماعي. تُعرف KDnuggets على نطاق واسع بجودة محتواها ، وقد تم تسميتها مؤخرًا بالرقم no. XNUMX منشور عالمي في منظمة العفو الدولية بواسطة Onalytica.  
ستستمر KDnuggets في البحث عن قصص ودروس تعليمية وآراء شيقة ومفيدة ونشرها حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات.

كيف وصلت KDnuggets إلى ما هي عليه اليوم؟

أريد أن أشارككم قصتي عن KDnuggets وأن أسلط الضوء على بعض الدروس المفيدة (شذرات الخبرة) التي استخلصتها من هذه الرحلة الرائعة. في حين أن هذه الأفكار قد تبدو واضحة عند الرجوع إلى الماضي ، إلا أنها لم تكن واضحة بالنسبة لي في ذلك الوقت ، وتنفيذ هذه الأفكار ليس بالأمر السهل.

عصور ما قبل التاريخ KDnuggets: ورش عمل KDD ، 1989-1993

KD nuggets تعني Knowledge Discovery ، والتي تأتي من اسم ورشة عمل اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD-89) التي نظمتها في IJCAI-89 في ديترويت. ما هو أصل هذه الورشة؟

لقد حصلت على درجة الدكتوراه. في 1984 من جامعة نيويورك حول موضوع نظام قاعدة بيانات التنظيم الذاتي. كنت أعمل في الثمانينيات في شركة صغيرة لتطوير أنظمة قواعد البيانات ، وبعد حصولي على الدكتوراه التحقت بمختبرات GTE. كانت GTE شركة هاتف (أصبحت الآن جزءًا من Verizon) ، وكانت GTE Labs إصدارًا أصغر حجمًا وأقل بريقًا من AT&T Labs. ومع ذلك ، كان لدينا بعض الباحثين العظماء هناك ، بما في ذلك أوليفر سيلفريدج وريتش ساتون غير المشهور بعد ، والمعترف به الآن على نطاق واسع كأحد مؤسسي تعلم التعزيز. في GTE Labs كنت أعمل على مشروع تطوير واجهات لغة طبيعية لقواعد البيانات. كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي منذ شبابي وأحببت قصص الخيال العلمي عن الروبوتات ، لذلك كان من الطبيعي بالنسبة لي أن أحاول تطبيق أفكار التعلم الآلي على قواعد البيانات.

كان تحسين استعلامات قاعدة البيانات أمرًا صعبًا ، لكن في إحدى الحالات وجدت نمطًا في البيانات سمح لي بتسريع هذا الاستعلام بمقدار 100,000. كان تفكيري:

هل يمكننا إيجاد مثل هذه الأنماط في البيانات تلقائيًا؟ هل توجد أنماط أخرى مفيدة في البيانات؟

كانت هناك بالفعل بعض الأوراق البحثية المبكرة حول التنقيب عن البيانات ، ولكن "التنقيب في البيانات" كان يعتبر بشكل عام أمرًا سيئًا من قبل الإحصائيين ، وتم الاستخفاف به بأسماء مثل "صيد البيانات" أو "تجريف البيانات". صحيح أن البحث عن الأنماط بدون ضمانات إحصائية يمكن أن يؤدي بسهولة إلى العثور على أنماط زائفة (حتى في البيانات العشوائية) ، لكنني اعتقدت أنه يمكن للمرء أن يقوم بالتنقيب عن البيانات بشكل جيد باستخدام الإحصائيات المناسبة والعثور على أنماط صالحة ومفيدة.

اعتقدت أيضًا أن مصطلح "التنقيب عن البيانات" لم يكن مثيرًا بدرجة كافية ووجدت اسم "اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات" ، والذي أكد على النتيجة - "المعرفة" - بدلاً من عملية "التعدين".

لم أتمكن من جعل إدارتي في GTE Labs مهتمة بفكرة تحليل قواعد البيانات للحصول على أنماط شيقة ومفيدة. أخبرني أحد المديرين الكبار - "لدينا بالفعل SQL ، لذا تم حل مشكلة العثور على الأنماط في البيانات ، أليس كذلك؟"

لقد حضرت ورشة عمل سابقة في عام 1986 حول أنظمة قواعد البيانات الخبيرة ، والتي كانت مثيرة للاهتمام ولكنها غير مركزة إلى حد ما. اعتقدت أنه يمكنني تنظيم ورشة عمل حول اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات كوسيلة لإقناع إدارتي بأن مشروعًا على KDD سيكون فكرة جيدة.

ناجت: إذا كانت لديك فكرة رائعة ، وأخبرك شيوخك / مدرائك: "تم حل هذه المشكلة بالفعل" أو "إنها ليست شيقة" ، جربها على أي حال!

لقد تواصلت مع عدد قليل من كبار الباحثين في هذا المجال ، ولدهشتي وافق معظمهم على المشاركة في ورشة عمل KDD-89 ، بما في ذلك Jaime Carbonell و Larry Kershberg و Ross Quinlan و Pat Langley. كانت ورشة العمل عبارة عن عمل أكثر بكثير مما كنت أتوقع ، لكنها كانت نجاحًا كبيرًا - فقد حظيت بأكبر نسبة حضور من بين جميع ورش عمل IJCAI في ذلك العام. يمكن للمهتمين بالتاريخ رؤيتي تقرير ورشة عمل KDD-89 هنا.

لقد أقنع نجاح ورشة عمل KDD إدارة GTE Labs بالموافقة على مشروعي في GTE ، وبالتالي تم إطلاق أول مشروع في العالم حول "اكتشاف المعرفة في البيانات". عمل فريقي في GTE على العديد من المهام المثيرة للاهتمام ، بما في ذلك التنبؤ بضغوط الاتصالات ، واكتشاف الاحتيال ، وتحليل بيانات الرعاية الصحية (انظر فصل الكتاب الخاص بنا والعرض التوضيحي حول KEFIR - مراسل النتائج الرئيسية).

بدايات KDnuggets في GTE Labs: 1993-1997

لقد قمت بتنظيم ورش عمل متابعة لـ KDD في عامي 1991 و 1993 ، لكن ورشة عمل كل عامين ليست وسيلة لبناء مجتمع.
كان هناك عدد قليل من الرسائل الإخبارية الأخرى عبر البريد الإلكتروني ، ولكن لم يكن هناك واحد على KDD ، واعتقدت أن الرسالة الإخبارية ستكون طريقة جيدة لمساعدة باحثي KDD على البقاء على اتصال. لذا في 20 يوليو 1993 ، قمت بإرسال بريد إلكتروني إلى العدد الأول من شذرات اكتشاف المعرفة لنحو 50 باحثًا حضروا ورشة عمل KDD-93 (اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات) نظمت في أنهايم ، كاليفورنيا.

حوالي عام 1994 ظهر أول متصفح ويب يسمى Mosaic وظهرت مواقع الويب. في صيف 1994 أنشأنا موقعًا على شبكة الإنترنت في GTE باسم منجم اكتشاف المعرفة الذي كان الموقع الثاني في العالم حول موضوع التنقيب عن البيانات واكتشاف المعرفة. مع التنقيب عن البيانات ومجال KDD سريع النمو ، بدأنا في الاحتفاظ بدليل للبرامج والشركات والاجتماعات والمواقع الأخرى وكل ما يتعلق بـ KDD.

تم تنفيذ معظم العمل في منجم اكتشاف المعرفة بواسطة كريستوفر ماثيوس ، وهو باحث شاب لامع وظفته لمشروع KDD الخاص بي. كان كريس مبرمجًا أفضل مما كنت عليه ، وكثيرًا ما كانت لديه أفكار محددة جدًا حول كيفية عمل الأشياء. كان من الصعب العمل معه ، وفي النهاية ترك مشروعي ليبدأ مشروعه الخاص. ومع ذلك ، فقد قدم مساهمة كبيرة جدًا في النموذج الأولي لموقع KDnuggets ، وأنا ممتن جدًا له.

ناجت: إذا كنت تعمل مع أشخاص موهوبين ولكن صعبين ، ركز على توجيه مواهبهم إلى مشاريع مفيدة ، وتعلم تجاوز الاختلافات الشخصية.

KDnuggets المبكرة: سنوات فقاعة dot-com و Y2K ، 1997-2001

بدأت فقاعة الدوت كوم حوالي عام 1996. تم إنشاء العديد من الشركات الناشئة وفي أوائل عام 1997 تركت مختبرات جي تي إي للانضمام إلى شركة ناشئة بصفتي كبير العلماء ، وهي شركة ناشئة كانت تعمل على بناء تطبيقات التنقيب عن البيانات وإدارة علاقات العملاء في المجال المالي. نقلت محتوى منجم اكتشاف المعرفة إلى مجال جديد www.kdnuggets.com في فبراير 1997.

KDnuggets تقف ل Knowledge Dإسكوفري شذرات. أظهر الشعار قاعدة بيانات بها الآحاد والأصفار على اليسار (الآحاد والأصفار لها معنى خفي ، لكنني أترك الأمر للقراء الفضوليين لمعرفة ذلك) ، ورأسًا بشريًا به بنية معرفية على اليمين ، وسهم به كي دي دي في الأعلى ، مما يشير إلى أن عملية KDD ستنتقل من البيانات إلى المعرفة.

كان موقع ويب KDnuggets الأول عبارة عن دليل لكل ما يتعلق باكتشاف المعرفة ، من "Siftware" (كان هذا بمثابة تورية على برنامج التعدين ، ومن ثم برامج "Sift") ، إلى الشركات والمواقع الأخرى ومؤتمر KDD التالي والمزيد. لقد قمت أيضًا بنشر رسالة إخبارية نصف شهرية تقريبًا تحتوي على عناصر قصيرة تتعلق بالبحوث والتطبيقات في KDD و Data Mining.

لقطة من KDnuggets الصفحة الرئيسية من يوليو 1997مأخوذة من آلة Wayback.

لقد استمتعت بنشر KDnuggets وحصلت على موافقة الشركة الناشئة على أنه يمكنني الاستمرار في قضاء يوم في الأسبوع عليها. بالطبع ، لم ينجح هذا ، لأن بدء التشغيل استغرق أكثر من 40 ساعة في الأسبوع ، لذلك كنت أبدأ كثيرًا في العمل على KDnuggets فقط بعد الساعة 10 مساءً ، بعد وضع أطفالنا في الفراش.

حتى الآن كان كل نشاط KDnuggets على أساس تطوعي بحت وغير مدفوع الأجر. ومع ذلك ، تغيرت الأمور في خريف عام 1999 ، عندما تعرضت شركتنا الناشئة لتجميد عام 2. كانت مشكلة عام 2 للقراء الشباب هي المشكلة في نهاية التسعينيات ، بسبب استخدام رقمين لهذا العام في العديد من تطبيقات البرامج القديمة. ستتوقف مثل هذه البرامج عن العمل بشكل صحيح في عام 1990 ، لأن "2" سيكون أصغر من "2000". لقد ضخت العديد من الشركات الكبيرة ، بما في ذلك جميع عملائنا ، الكثير من الموارد لإصلاح هذه المشكلة ، ثم جمدت كل التطويرات الجديدة في النصف الثاني من عام 00. ونتيجة لذلك ، تم قطع كل من عملنا ورواتبنا في تلك الشركة الناشئة بشكل كبير.

مع مزيد من الوقت ومال أقل ، جربت وضع بعض الإعلانات على KDnuggets ، والتي نمت بحلول ذلك الوقت إلى عدة آلاف من مشتركي البريد الإلكتروني.

استمرت المغامرات في أرض فقاعة الدوت كوم. عاد العملاء بعد مرور عام 2 وتم شراء شركة ناشئة صغيرة لدينا بمبلغ 50 مليون دولار من قبل شركة ناشئة أكبر في أبريل من عام 2000. تلقيت خيارات أسهم كبيرة ، لكنها تطلبت 12 شهرًا من الاستحقاق. الشركة الناشئة الأكبر ، مدفوعة بالعديد من عمليات الاستحواذ ، وصلت لفترة وجيزة إلى 1 مليار دولار من حيث القيمة ، ولكن قبل أن أتمكن أنا أو أي من زملائي من بيع أي خيارات للأسهم ، انهارت الشركة الناشئة الكبيرة وانخفضت قيمة خيارات الأسهم الخاصة بي من 2 مليون إلى الأسفل إلى الصفر.

KDnuggets بين الاستشارات ومؤتمرات KDD: 2001-2009

تركت الشركة الناشئة المنهارة في يونيو 2001 ، قبل شهرين من إعلان إفلاسي ، وبدأت في نشر KDnuggets وبدأت المغامرة الكبرى في العمل لحسابي الخاص. كنت أواصل الاحتفاظ بـ KDnuggets كدليل لكل شيء في KDD و Data Mining (لم يظهر مصطلح عالم البيانات بعد) وأرسل بريدًا إلكترونيًا لـ KDnuggets News كل أسبوعين تقريبًا.

كنت أقوم بنشاط أيضًا بتقديم استشارات التنقيب عن البيانات. أحد أكثر المشاريع التي لا تُنسى كشاهد خبير لـ Tiffany vs eBay. في ذلك الوقت (حوالي عام 2003) كان هناك العديد من عناصر مجوهرات تيفاني التي ظهرت على موقع eBay. ومع ذلك ، كان معظمهم مزيفين. عندما اشتكت تيفاني إلى eBay ، قال موقع eBay شيئًا مثل - لا يمكننا التحقق من صلاحية كل عنصر. قال تيفاني - "يمكنك استخدام خوارزميات التنقيب عن البيانات للقيام بذلك" وظفتني كخبير. كان أسلوبي التركيز ليس على العناصر ولكن على البائعين وتحليلهم وشبكاتهم للعثور على المنتجات المقلدة. لذلك ، لبضعة أسابيع في أحد الصيف ، كنت أستيقظ مبكرًا جدًا ، قبل أن يقوم فريق التحكم في eBay في كاليفورنيا ، برفقة قطتي "Ryzhaishii" (التي تعني "القط البرتقالي" باللغة الروسية) بجمع بيانات عن عدة آلاف من عناصر Tiffany للبيع في ذلك الصباح. كان "Ryzhaishii" يخرخر طوال الساعة بدون توقف ، وألقي نظرة على المجوهرات الجميلة (لا يهم أن معظمها كان مزيفًا). ما الذي يمكن أن يكون أفضل بالنسبة لاستشاري التنقيب عن البيانات؟

في اليوم التالي ، كنت أرى أن تنبؤات الخوارزمية كانت صحيحة في الغالب عن طريق التحقق من العناصر التي تم سحبها يدويًا في اليوم السابق بواسطة فريق التحكم في eBay. على الرغم من أن تيفاني خسرت هذه القضية في المحكمة ، إلا أن eBay نفذت ضوابط أكثر صرامة تركز على البائعين بدلاً من العناصر ، وقد ساعد ذلك في الحد بشكل كبير من عناصر المجوهرات المقلدة المعروضة للبيع.

عملت أيضًا مع SPSS و MIT Broad Institute لالتقاط أفضل الممارسات لتحليل بيانات Microarray وترميزها في قوالب التطبيق ، ولحسن الحظ سميت CATs (قوالب تطبيق Clementine). كانت المشكلة الرئيسية هي تجنب الإيجابيات الخاطئة ، حيث لم يكن هناك سوى مائة عينة أو نحو ذلك (المرضى) ، ولكن لكل عينة كانت لدينا بيانات لعدة آلاف من الأعمدة. لذلك لتحسين الدقة ، قمنا بتدريب شبكات عصبية متعددة في حلقة تحقق متقاطعة متداخلة ، واستخدمنا التعبئة لدمج النتائج ، وحددنا أيضًا عينات بيانات خاطئة محتملة. تم وصف نهجنا في ورقة KDD-2003 بعنوان "Capturing Best Practice for Microarray Gene Expression Data Analysis" ، بواسطة G. Piatetsky-Shapiro و T. Khabaza و S. كان لدى سريدهار راماسامي ورقة بحثية بها إريك لاندر ورقم إريك لاندر في Erdos هو اثنان ، لذا فإن رقم إردوس الخاص بي هو 4.

ومع ذلك ، كان من الصعب استخدام لغة قالب Clementine ولم تكن متاحة مجانًا ، لذلك تم تعليق هذا المشروع بواسطة SPSS.
لا تزال تجربة قيمة ويمكنك أن ترى مساعدي الرئيسيين في هذا العمل هنا.

كان مشروع استشاري آخر لا يُنسى يبحث عن المؤشرات الحيوية لمرض ألزهايمر في بيانات قياس الطيف الكتلي. مرض الزهايمر هو مرض واسع الانتشار بين كبار السن ، ويمكن أن يساعد العثور على المؤشرات الحيوية المبكرة بشكل كبير في التشخيص والعلاج المبكر. كان لدينا بيانات لبضع مئات من مرضى الزهايمر المسنين وعدد مماثل من كبار السن غير المصابين بمرض ألزهايمر وحوالي 20,000 ألف عمود من العلامات الحيوية لكل منها. سرعان ما وجد تحليلي حوالي 8 مؤشرات حيوية تفصل تمامًا بين مرض الزهايمر ومريض غير مصاب بمرض الزهايمر. كانت إحدى هذه المؤشرات الحيوية معقولة حتى من الناحية البيولوجية - فقد أشارت إلى أن المرضى غير المصابين بمرض الزهايمر لديهم مستويات أعلى بكثير من فيتامين سي.النتائج - 8 مؤشرات مثالية كانت جيدة جدًا لدرجة يصعب تصديقها ، وربما كانت ناجمة عن تلوث عينات غير مرضية بالزهايمر في مكان ما في العملية. ومع ذلك ، كنت أنا وأصدقائي لفترة من الوقت نشرب جرعات إضافية من عصير البرتقال للحصول على فيتامين سي "الحماية". ومع ذلك ، عندما حصلت الشركة على مجموعة ثانية من البيانات ، لم يتم تطبيق تنبؤات من المجموعة الأولى ، ولم تكن هناك تنبؤات جيدة في المجموعة الثانية.

الكتلة الكتلة: إذا كانت نتائج تحليل البيانات تبدو جيدة جدًا لدرجة يصعب تصديقها ، فهي عادةً ما تكون كذلك. ابحث عن مشكلات جودة البيانات على طول الطريق من جمع البيانات إلى المعالجة المسبقة للبيانات والتنبؤ بها.

في غضون ذلك ، كنت أعمل على KDnuggets ، وأحتفظ به بشكل أساسي كدليل لجميع الأشياء المتعلقة باستخراج البيانات و KDD.
فيما يلي لقطة من KDnuggets من عام 2002 ، حيث يمكنك مشاهدة استطلاع في العمود الأيمن. 

KDnuggets الصفحة الرئيسية من 2002 ، مأخوذة من آلة Wayback.

كانت استطلاعات الرأي سمة مهمة جدًا لـ KDnuggets ، خاصة استطلاعات الرأي على برامج التنقيب عن البيانات الأكثر شيوعًا ، والتي تم تشغيلها من 2000 إلى 2019: تتصدر Python أفضل 11 نظامًا أساسيًا لعلوم البيانات والتعلم الآلي.

في موازاة ذلك ، كنت أيضًا منخرطًا جدًا في تنظيم اجتماعات KDD. لقد كان تنظيم ورش العمل في أعوام 1989 ، 1991 ، 1993 يتطلب الكثير من العمل ، وكان من أفضل قراراتي على الإطلاق أن أسأل أسامة فياض وسام أوثورسامي لتولي ورشة العمل عام 1994.
في العام التالي ، لكونهم أكثر طموحًا مني ، قاموا بترقية ورشة عمل 1995 إلى مؤتمر KDD-95 الكامل الذي تم وضعه في مونتريال ، وحققت مؤتمرات KDD نجاحًا رائعًا منذ ذلك الحين ، وظل مؤتمرًا بحثيًا رائدًا في هذا المجال.

يذكرني هذا أيضًا بمقولة مفضلة لرئيس الشركة الناشئة ، حيث عملت من 1997 إلى 2000. اعتاد أن يخبرني أن وظيفتي كمدير كانت توظيف أشخاص أكثر ذكاءً مني. كنت دائمًا أميل إلى الرد ، "من السهل عليك القيام بذلك" ، لكنني لم أفعل أبدًا. لقد كان محقًا واتبع نصيحته. حدثت معظم نجاحاتي عندما كنت قادرًا على توظيف أو إشراك أشخاص أذكياء جدًا ، تجاوزني ذلك في بعض (أحيانًا جميع) الجوانب. نسخة أخرى من هذا المبدأ هي "يقوم الناس بتوظيف أشخاص آخرين" أ "، ولكن الأشخاص" ب "يوظفون الأشخاص" ج ".

الكتلة الكتلة: القادة الجيدون يوظفون الأشخاص الأكثر ذكاءً / الأكثر قدرة مما هم عليه

عملت كرئيس للجنة التوجيهية لـ KDD حتى عام 2001 عندما تم إحضار KDD مظلة ACM. تم انتخابي كمدير لـ ACM SIGKDD في عام 2001 ورئيساً في عام 2005. كان هذا مضيعة للوقت ، خاصة عندما قررت تنظيم مؤتمر KDD في باريس ، وهو أول مؤتمر خارج أمريكا الشمالية. كان عليّ أن أجد رئيسًا مشاركًا من الولايات المتحدة ورئيسًا مشاركًا فرنسيًا وأمضي الكثير من الوقت في التعرف على قضايا ضريبة القيمة المضافة في أوروبا. ومع ذلك ، كان مؤتمر KDD-2009 في باريس رائعًا ، مع محتوى تقني رائع ، واستقبال في فندق de Ville في باريس. كما قال هنري الرابع عن باريس ، "Paris vaut bien une messe" (ابحث عنه).

لقد شاركت في تنظيم مؤتمرات KDD لمدة 20 عامًا ، من 1989 إلى 2009. لقد كان نشاطًا تطوعيًا بالكامل ، وكثيراً ما كان يستغرق وقتًا طويلاً للغاية ، ولكنه في النهاية مجزي للغاية بسبب فرصة التفاعل مع العديد من الأشخاص الأذكياء جدًا ، والقدرة على جلب أفضل مؤتمر في العديد من الأماكن المختلفة. ساعد نشاط المؤتمر أيضًا كثيرًا في نمو KDnuggets. ومع ذلك ، عندما انتهت فترة ولايتي كرئيس لـ KDD في عام 2009 ، تمكنت من تنفس الصعداء حقًا.

الكتلة: قم بعمل تطوعي! سيجعلك ذلك تشعر بالرضا وأحيانًا يؤتي ثماره أيضًا بفوائد غير متوقعة.

KDnuggets تصبح مدونة وتنطلق: 2010-2021

عندما انتهت فترة ولايتي كرئيس لـ KDD في عام 2009 ، حولت انتباهي الكامل إلى KDnuggets. كان جمهورها عالقًا عند حوالي 30,000 زائر شهريًا وكان في انخفاض. في ذلك الوقت ، كان KDnuggets عبارة عن دليل للمحتوى المتعلق باستخراج البيانات (مثل البرامج ومجموعات البيانات والوظائف وما إلى ذلك). تم إرسال النشرة الإخبارية لـ KDnuggets عبر البريد الإلكتروني كل أسبوعين تقريبًا. أدركت أن KDnuggets بحاجة إلى نشر محتوى جديد يوميًا ، على غرار المدونة.

ومع ذلك ، لم أكن ذكيًا بما يكفي لأدرك أنني بحاجة إلى نقله إلى السحابة.

لذلك ، كتبت نظام إدارة المحتوى الخاص بي المصمم يدويًا على غرار PHP ، والذي عمل بشكل رائع على الكمبيوتر المحمول الخاص بي.
لكن المشكلة كانت - لقد عملت فقط على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بي! مع تزايد عمل KDnuggets ، كيف يمكنني الحصول على شخص آخر لمساعدتي؟

كان الحل الواضح هو الانتقال إلى نظام إدارة المحتوى المستند إلى الويب ، وهكذا في عام 2013 بعد تحويل طويل وشاق ، قمت أخيرًا بنقل KDnuggets إلى WordPress.

Nugget: استخدم الأدوات المستندة إلى السحابة / الويب التي تتيح التعاون!

مع KDnuggets المستضافة على WordPress ، تمكنت من توظيف متدربين ومساعدين جيدين ، بدءًا من امنول راجبوروهيت الذي كتب العديد من المدونات الممتازة وأجرى العديد من المقابلات مع أشخاص مثيرين للاهتمام لـ KDnuggets.

انضممت أيضًا إلى Twitter في عام 2009 وتمكنت من النمو KDnuggets من صفر إلى ما يقرب من 200,000 متابع اليوم. بعد بضع سنوات أضفت ملف مجموعة KDnuggets LinkedIn التي تضم الآن ما يقرب من 100,000 عضو. لدينا أيضًا ملف صفحة الفيسبوك KDnuggets.

بدأت موجة "البيانات الضخمة" حوالي عام 2012. تلتها موجة "علم البيانات" (تم الإعلان عن عالم البيانات كأكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين) ، ثم التعلم الآلي ، ثم موجة التعلم العميق. كانت KDnuggets في وضع جيد لركوب كل من تلك الموجات ولتغطية هذه الموضوعات المتداخلة بمجموعة من الآراء الشيقة والبرامج التعليمية العملية. جلب لنا هذا الاعتراف على نطاق واسع. على مدى السنوات العشر الماضية ، تلقت KDnuggets الكثير الجوائز و يذكر كمنشور / مؤثر رائد في الذكاء الاصطناعي ، والبيانات الضخمة ، وعلوم البيانات ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي.

بناءً على منشورات KDnuggets التي كنت أنشرها على ملفي الشخصي على LinkedIn ، تم اختياري بصفتي لا. رقم 1 على LinkedIn Top Voices 2018: علوم البيانات والتحليلات.

اعتمدت KDnuggets أ تصميم سريع الاستجابة وسهل الاستخدام للجوال في عام 2016 وانتقل إلى وصول آمن ، https في 2017.

إنه لأمر مدهش بالنسبة لي أن KDnuggets لم تنجو فحسب ، بل ازدهرت لأكثر من 28 عامًا. تمكنا من القيام بذلك من خلال وجود فريق رائع ، والتكيف والتفاعل مع العديد من التغييرات الخارجية والداخلية.

كتلة صلبة: هناك دائمًا تغييرات جديدة وغير متوقعة ويتطلب النجاح القدرة على التكيف والتفاعل معها بسرعة

لقد تغيرت منصة KDnuggets والتكنولوجيا عدة مرات. لكن مهمتنا لم تتغير بشكل أساسي - لتغطية ما هو مثير للاهتمام في هذا المجال ، وعلى الرغم من استمرار تغير الأسماء - التنقيب عن البيانات / اكتشاف المعرفة في البيانات / KDD / التحليلات التنبؤية / علوم البيانات / التعلم الآلي ، ظل الجوهر كما هو - فهم العالم من حولنا بموضوعية ، من خلال البيانات ، واستخدام هذه البيانات لاستخراج المعرفة المفيدة ، بما في ذلك التنبؤ بالمستقبل. ربما تكون علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي هي أهم التقنيات في عصرنا. نحن نغطيهم ، نكتب للممارسين. بالطبع ، مع أكثر من 800,000 زائر شهريًا ، لدينا الآن المزيد من البرامج التعليمية والآراء التي تهدف إلى بدء علماء البيانات ، لكننا نواصل نشر المزيد من المحتوى المتقدم أيضًا.

عالم البيانات: "اعتقدت أنني أمتلك الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين"

حتى أن بعض كاريكاتير KDnuggets انتهى في الكتب المدرسية ، بما في ذلك في دعونا نلتقي !، Anglais 1re، وهو كتاب مدرسي باللغة الإنجليزية مصمم لمساعدة قراء المدارس الثانوية الفرنسية على تعلم اللغة الإنجليزية عبر الثقافة الشعبية.

أعتقد أن نجاحنا كان أيضًا بسبب هدفنا إلى الجودة العالية مع الحفاظ على مستوى الصوت منخفضًا - إيجاد واختيار عدد قليل من "القطع النقدية" الشيقة وذات الصلة لمشاركتها مع جمهورنا.

بالطبع لن تكون KDnuggets ممكنة بدون المساعدة التي تلقيتها من العديد من الأشخاص على مر السنين ، بما في ذلك كريس ماثيوس الذي ساعد في بدء منجم اكتشاف المعرفة الأولي في GTE ، ومايكل بيدوز الذي ساعد في تشغيله في التسعينيات ، وأنمول راجبوروهيت الذي ساعد في تشغيل KDnuggets في عام 1990 -2014 ، Manu Jeevan الذي عمل في KDnuggets في عام 16 ، والمتدربين والمساهمين لدينا ، بما في ذلك Devendra Desale و Grant Marshall و Geethika Bhavya و Ilan Reinstein و Jitendra Mudhol و Pedro Lopez و Prasad Pore و Ran Bi و Reena Shaw و Schweta Bhatt و Thuy فام ، زاك ليبتون ، دان كلارك ، وآخرين كثيرين.

إلى حد بعيد أفضل كاتب ومحرر KDnuggets هو ماثيو مايو الذين انضموا إلى KDnuggets في أبريل 2016.
إن نمو KDnuggets في السنوات الخمس الماضية يرجع في جزء كبير منه إلى عمله الممتاز وأنا سعيد جدًا لأنه سيصبح رئيس تحرير KDnuggets في نهاية ديسمبر ، وسيوجه KDnuggets لسنوات عديدة أخرى.

بالطبع ، المصدر الرئيسي لنجاحنا هو المؤلفون والمساهمون الذين يرسلون إلينا العديد من المدونات الجيدة!

ارجوك اقرأ إرشادات التقديم وأرسل لنا مدوناتك!

سيتلقى مؤلفو المدونات الثمانية الأكثر مشاهدة كل شهر مكافآت مدونة KDnuggets.

هذا الموضوع ذو علاقة بـ:

• عيد ميلاد سعيد 25 ، كي دي ناغتس
• تاريخ علم البيانات ونظرة عامة
• حصريًا: OpenAI يلخص KDnuggets