ملخص علم البيانات (مايو 2019)

هابر ، مرحبا!

في العدد الأخير ، أخبرت أنني أطلقت قناة Telegram للخلاصة ، وأريد اليوم مشاركة الأخبار التي حصلت عليها أيضًا على Facebook و twitter و LinkedIn على صفحات. أدعو الجميع للانضمام إليهم.

بالإضافة إلى ذلك ، نشرنا اليوم ملخصًا عن Product Hunt ، الذي يعرف أن هؤلاء هم أولئك الذين يعرفون ما يجب القيام به ؛)

في غضون ذلك ، أقدم مجموعة مختارة جديدة من المواد تحت القص.

مقالات

• Benchmarking Edge Computing - مقارنة بين أجهزة كمبيوتر ML أحادية اللوحة مثل Coral Dev Board و NVIDIA Jetson Nano و Coral USB Accelerator و Movidus Neural Compute Stick و Intel Neural Compute Stick 2.
• تعد لوحة Google Coral Edge TPU Board مقابل VS NVIDIA Jetson Nano Dev مقارنة أخرى بين جهازي كمبيوتر أحادي اللوحة.
• البدء مع NVIDIA Jetson Nano - دليل مفصل للبدء مع NVIDIA Jetson Nano: من التشغيل الأول إلى استخدامه لتصنيف واكتشاف الكائنات.
• اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور باستخدام Google Coral USB Accelerator - مقالة حول كيفية استخدام Google Coral USB Accelerator لتصنيف الكائنات واكتشافها في الصور أو الفيديو.
• غابات عشوائية للمبتدئين الكامل هو مقال مبتدئ جيد حول الغابات العشوائية وأشجار القرار.
• تقديم الانحدار d3 - أساسيات العمل مع وحدة الانحدار d3 - D3.js لحساب الانحدارات الإحصائية من البيانات ثنائية الأبعاد.
• يدور مشروع نهاية إلى نهاية حول تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بها مع بيثون حول كيفية استخدام السلاسل الزمنية للبيانات غير الثابتة ، مثل البيانات الاقتصادية والطقس وأسعار الأسهم ومبيعات التجزئة. تعتبر الطرق المختلفة للتنبؤ بمبيعات التجزئة باستخدام السلاسل الزمنية.
• استخدام التعلم المعزز لتصميم محرك صاروخ أفضل - تعرف على كيفية استخدام التعلم التعزيز في تصميم محرك الصواريخ.
• أفضل 5 تطبيقات مثيرة للاهتمام لشبكات GAN لكل محب للتعلم الآلي - نظرة عامة على خمس حالات شائعة لاستخدام GAN على نطاق واسع في الصناعة: GAN لتحرير الصور ، GAN للأمان ، توليد البيانات باستخدام GAN ، GAN لتوقع الانتباه ، GAN لتوليد 3D -objects.
• نموذج توصية مع PyTorch - ما هو عامل مصفوفة احتمالية وكيف يمكن استخدامه لأنظمة التوصية.
• Easy Image Classification with TensorFlow 2.0 - تعرف على TensorFlow 2.0 واستخدمه في تصنيف الصور الكلاسيكي.
• نظرية بايز في صورة واحدة
• Advanced Keras - إنشاء خسائر مخصصة ومقاييس مخصصة - حول كيفية إنشاء وظائف خسارة مخصصة في Keras يمكن أن تتلقى وسيطات غير y_true و y_pred.
• أفضل ما لديكم من arXiv.org لـ AI ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق - مارس 2019 - أفضل مقالات مارس ARXiv.org بداخل InsideBIGDATA.

مشروع

• نقل سريع للأسلوب العصبي في PyTorch
• CariGANs: ترجمة غير منقحة للصور الكاريكاتورية

قواعد البيانات

• MRNet Dataset
• مستودع مجموعات بيانات المحادثة

الكتب

• تفاعلية للبيانات المرتكزة على الويب باستخدام R ، بلوتيد ، وبراقة
• التنبؤ: المبادئ والممارسة

مؤتمر

• Deep Learning Summit London - 19-20 سبتمبر ، 2019 (الرمز الترويجي لخصم 20 ٪ - DSD)

شكرا لك على قراءة هذه المشكلة. آمل أن يجد الجميع شيئًا مفيدًا لأنفسهم. سأكون ممتنا لأية اقتراحات للخلاصة التالية.

← الإصدار السابق: Data Science Digest (أبريل 2019)