डाटा साइंस पचाता है

हेब्र, नमस्कार!

लंबे समय तक मैंने एअर इंडिया और बिगडाटा को समर्पित हैबर पर एक डाइजेस्ट किया। अब मैं इसे पुनर्स्थापित करना चाहता हूं और महीने में एक बार डेटा साइंस के क्षेत्र से दिलचस्प सामग्रियों का चयन करना चाहता हूं।

जनवरी में, मैंने अपने काम के औजारों के बारे में डेटा वैज्ञानिकों का एक सर्वेक्षण शुरू किया। इस दौरान, 600 से अधिक लोग इसमें हिस्सा ले चुके हैं। 3 मार्च तक, आप अभी भी इसमें भाग ले सकते हैं, यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है। मैं 10 मार्च को परिणाम प्रकाशित करने की योजना बना रहा हूं, लेकिन अब मैं कटौती के तहत सामग्रियों के नए चयन की पेशकश करता हूं।

सामग्री

• लिंक्डइन पर स्केलिंग मशीन लर्निंग उत्पादकता - लिंक्डइन पर एमएल सिस्टम को स्केल करने और इंजीनियरों के बीच ज्ञान साझा करने का तरीका।
• पायथन के स्किटिट-इमेज मॉड्यूल का उपयोग करके इमेज सेगमेंटेशन - स्किकिट-इमेज का उपयोग करके छवि विभाजन विधियों का अवलोकन।
• स्तन कैंसर और डीप लर्निंग के साथ स्तन कैंसर का वर्गीकरण - ऊतकीय छवियों का उपयोग करके स्तन कैंसर की भविष्यवाणी करने के लिए एक एमएल मॉडल विकसित करने के बारे में।
• मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष एल्गोरिदम का अवलोकन। भाग 1 - पहले भाग में, विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग पर विचार किया जाता है, साथ ही एल्गोरिदम जैसे लीनियर रिग्रेशन, के-नियस्ट नेबर्स (केएनएन) और एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क। पायथन उदाहरण शामिल हैं।
• AWS SageMaker पर पूरी तरह से कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण - AWS SageMaker के साथ काम करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका।
• केरस, रिग्रेशन और सीएनएन - केरस का उपयोग करके प्रतिगमन की भविष्यवाणी करने और चित्रों के एक सेट के आधार पर आवास की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के विकास पर।
• कागगलर टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए क्या उपयोग कर रहे हैं - उनके उपयोग के उदाहरणों के साथ पाठ को वर्गीकृत करने के लिए मॉडल का अवलोकन।
• अल्फास्टार: रियल-टाइम स्ट्रेटेजी गेम स्टारक्राफ्ट II का निर्माण अल्फास्टार के बारे में है, जिसने सर्वश्रेष्ठ पेशेवर खिलाड़ियों में स्टारक्राफ्ट II जीता।
• केरस और डीप लर्निंग के साथ फैशन एमएनआईएसटीए फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट का उपयोग करके कपड़ों को वर्गीकृत करने के लिए एक जटिल तंत्रिका नेटवर्क बनाने के बारे में है।
• डीप लर्निंग के लिए प्रदर्शन और कीमत के संदर्भ में विभिन्न GPU की तुलना टिम डेटर्स सामग्री में पाई जा सकती है, जिसे वह लगातार अपडेट करता है। और अगर आपको काम के लिए मल्टी-जीपीयू सर्वर की आवश्यकता है, तो मुझे इसके लिए मदद करने में खुशी होगी। आप मुझे पीएम में लिख सकते हैं।
• आर में एनएलपी पारिस्थितिकी तंत्र का अवलोकन - आर में एनएलपी पारिस्थितिकी तंत्र का माइंडमैप मानचित्र।
• बेहतर डीप लर्निंग के लिए रूपरेखा ।
• आर और पायथन में तंत्रिका नेटवर्क के साथ आयरिश बिजली की खपत की भविष्यवाणी - आर और पायथन में ऊर्जा की खपत की भविष्यवाणी करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क बनाने के बारे में।

परियोजनाओं

• कोड के साथ कागजात एक परियोजना है जिसमें संबंधित कोड के साथ मशीन लर्निंग लेखों के लिंक होते हैं।
• अनुशंसाएँ Microsoft का एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो अनुशंसा सिस्टम बनाने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को एकत्र करता है।

किताबें

• MATLAB डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ फिल किम द्वारा
• डेटा विज्ञान के लिए महान पुस्तकें
• आजीवन सीखने वालों के लिए 13 क्लासिक गणित की किताबें

वीडियो

• डीप लर्निंग यूसी बर्कले STAT-157 2019

उपायों

• 6 वां वार्षिक डेटा विज्ञान यूए सम्मेलन 16 मार्च को कीव में आयोजित किया जाएगा। साइट पर कार्यक्रम, डिस्काउंट प्रचार कोड - DataScienceDigest।
• 2019 में मशीन लर्निंग / डीप लर्निंग सम्मेलनों की सूची

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इस मुद्दे को पढ़ने के लिए धन्यवाद। मुझे आशा है कि सभी ने अपने लिए कुछ उपयोगी पाया। मैं अगले पचाने के लिए किसी भी सुझाव के लिए आभारी रहूंगा।