डेटा साइंस डाइजेस्ट (मई 2019)

हेब्र, नमस्कार!

पिछले अंक में, मैंने बताया कि मैंने डाइजेस्ट के लिए टेलीग्राम चैनल लॉन्च किया, और आज मैं यह खबर साझा करना चाहता हूं कि मुझे इसके लिए फेसबुक , ट्विटर , लिंक्डइन पेज भी मिले। मैं सभी को उनसे जुड़ने के लिए आमंत्रित करता हूं।

इसके अलावा, आज हमने प्रोडक्ट हंट पर एक डाइजेस्ट प्रकाशित किया , जो जानता है कि ये वे हैं जो जानते हैं कि क्या करने की आवश्यकता है;)

इस बीच, मैं कटौती के तहत सामग्री का एक नया चयन प्रदान करता हूं।

सामग्री

• बेंचमार्किंग एज कंप्यूटिंग - कोरल देव बोर्ड, एनवीआईडीआई जेटसन नैनो, कोरल यूएसबी एक्सिलरेटर, मूवडस न्यूरल कंप्यूट स्टिक और इंटेल न्यूरल कंप्यूट स्टिक 2 जैसे सिंगल बोर्ड एमएल कंप्यूटर की तुलना।
• Google कोरल एज टीपीयू बोर्ड बनाम एनवीआईडीआई जेटसन नैनो देव बोर्ड दो सिंगल-बोर्ड कंप्यूटरों की तुलना में एक और है।
• NVIDIA जेटसन नैनो के साथ शुरुआत करना - NVIDIA जेटसन नैनो के साथ शुरू करने के लिए एक विस्तृत मार्गदर्शिका: वस्तुओं को वर्गीकृत करने और खोजने के लिए इसका उपयोग करने के लिए पहले रन से।
• Google कोरल USB त्वरक के साथ ऑब्जेक्ट का पता लगाना और छवि वर्गीकरण - छवियों या वीडियो में वस्तुओं को वर्गीकृत करने और उनका पता लगाने के लिए Google कोरल USB त्वरक का उपयोग करने पर एक लेख।
• पूर्ण शुरुआती के लिए रैंडम वन रैंडम वन और निर्णय पेड़ों के बारे में एक अच्छा नौसिखिया लेख है।
• पेश है d3- रिग्रेशन - d3-रिग्रेशन के साथ काम करने की मूल बातें - द्वि-आयामी डेटा से सांख्यिकीय रजिस्टरों की गणना के लिए D3.js मॉड्यूल।
• टाइम सीरीज़ एनालिसिस पर एंड-टू-एंड प्रोजेक्ट और पायथन के साथ पूर्वानुमान गैर-स्थिर डेटा के लिए समय श्रृंखला का उपयोग कैसे करें, जैसे कि आर्थिक डेटा, मौसम, स्टॉक की कीमतें और खुदरा बिक्री। समय श्रृंखला का उपयोग करके खुदरा बिक्री के पूर्वानुमान के विभिन्न दृष्टिकोणों पर विचार किया जाता है।
• बेहतर रॉकेट इंजन डिजाइन करने के लिए सुदृढीकरण सीखना का उपयोग करना - रॉकेट इंजन डिजाइन में सुदृढीकरण सीखने का उपयोग कैसे किया जाता है, जानें।
• शीर्ष 5 हर मशीन लर्निंग सरगर्म के लिए गणों के दिलचस्प अनुप्रयोग - पांच लोकप्रिय GAN उपयोग मामलों का अवलोकन जो उद्योग में व्यापक हैं: छवि संपादन के लिए GAN, सुरक्षा के लिए GAN का उपयोग, GAN का उपयोग कर डेटा उत्पादन, पूर्वानुमान की ओर ध्यान देने के लिए GAN, 3D उत्पन्न करने के लिए GAN। -objects।
• PyTorch के साथ एक सिफारिश मॉडल - संभाव्य मैट्रिक्स गुणनखंडन क्या है और इसे अनुशंसा प्रणालियों के लिए कैसे उपयोग किया जा सकता है।
• TensorFlow 2.0 के साथ आसान छवि वर्गीकरण - TensorFlow 2.0 को जानें और क्लासिक छवि वर्गीकरण में इसका उपयोग करें।
• एक तस्वीर में बेयर्स प्रमेय
• उन्नत केरेस - जटिल कस्टम हानियों और मेट्रिक्स का निर्माण - कैसेर्स में कस्टम लॉस फ़ंक्शंस बनाने के लिए जो y_true और y_pred के अलावा अन्य तर्क प्राप्त कर सकते हैं।
• AI, मशीन लर्निंग, और डीप लर्निंग के लिए arXiv.org का सबसे अच्छा - मार्च 2019 - सबसे अच्छा arXiv.org मार्च के लेखों byBIGDATA के अंदर।

परियोजना

• प्योरटोर में फास्ट न्यूरल स्टाइल ट्रांसफर
• CariGANs: अप्रकाशित फोटो-टू-कैरिकेचर अनुवाद

डेटासेट

• MRNet डेटासेट
• संवादात्मक डेटासेट का एक भंडार

किताबें

• आर के साथ इंटरएक्टिव वेब-आधारित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्लॉटली, और चमकदार
• पूर्वानुमान: सिद्धांत और अभ्यास

सम्मेलन

• डीप लर्निंग समिट लंदन - सितंबर 19-20, 2019 (20% छूट के लिए प्रोमो कोड - डीएसडी)

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।

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