Habr, hola!
En el último número, dije que
lancé el canal de Telegram para el resumen, y hoy quiero compartir la noticia de que también obtuve páginas de
Facebook ,
Twitter y
LinkedIn . Invito a todos a unirse a ellos.
Además, hoy
publicamos un resumen sobre Product Hunt , quién sabe que estos son los que saben lo que hay que hacer;)
Mientras tanto, ofrezco una nueva selección de materiales bajo el corte.
Artículos
- Benchmarking Edge Computing : comparación de computadoras ML de placa única como Coral Dev Board, NVIDIA Jetson Nano, Coral USB Accelerator, Movidus Neural Compute Stick e Intel Neural Compute Stick 2.
- La placa de TPU Google Coral Edge Vs NVIDIA Jetson Nano Dev es otra comparación de dos computadoras de placa única.
- Introducción a NVIDIA Jetson Nano : una guía detallada para comenzar a utilizar NVIDIA Jetson Nano: desde la primera ejecución hasta su uso para clasificar y descubrir objetos.
- Detección de objetos y clasificación de imágenes con Google Coral USB Accelerator : artículo sobre cómo usar Google Coral USB Accelerator para clasificar y detectar objetos en imágenes o en video.
- Bosques aleatorios para principiantes completos es un buen artículo para novatos sobre bosques aleatorios y árboles de decisión.
- Introducción a la regresión d3 : los conceptos básicos para trabajar con la regresión d3: módulo D3.js para calcular regresiones estadísticas a partir de datos bidimensionales.
- Un proyecto de extremo a extremo sobre análisis y predicción de series temporales con Python trata sobre cómo utilizar series temporales para datos no estacionarios, como datos económicos, clima, precios de acciones y ventas minoristas. Se consideran varios enfoques para pronosticar las ventas minoristas utilizando series de tiempo.
- Uso del aprendizaje por refuerzo para diseñar un mejor motor de cohete : aprenda cómo se utiliza el aprendizaje por refuerzo en el diseño del motor de cohete.
- Las 5 aplicaciones más interesantes de GAN para todos los entusiastas del aprendizaje automático : una descripción general de cinco casos de uso de GAN populares que están muy extendidos en la industria: GAN para edición de imágenes, uso de GAN para seguridad, generación de datos usando GAN, GAN para predecir atención, GAN para generar 3D -objetos.
- Un modelo de recomendación con PyTorch : qué es la factorización de matriz probabilística y cómo se puede utilizar para los sistemas de recomendación.
- Clasificación fácil de imágenes con TensorFlow 2.0 : conozca TensorFlow 2.0 y utilícelo en la clasificación de imágenes clásica.
- Teorema de Bayes en una imagen
- Keras avanzadas: construcción de métricas y pérdidas personalizadas complejas sobre cómo crear funciones de pérdida personalizadas en Keras que pueden recibir argumentos distintos de y_true e y_pred.
- Lo mejor de arXiv.org para inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo - marzo de 2019 - los mejores artículos de marzo de arXiv.org por insideBIGDATA.
Proyecto
Conjuntos de datos
Libros
Conferencias
Gracias por leer este número. Espero que todos hayan encontrado algo útil para ellos. Le agradecería cualquier sugerencia para el próximo resumen.
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Data Science Digest (abril de 2019)