डेटा साइंस डाइजेस्ट (जुलाई 2019)

सभी को बधाई!

ग्रीष्म ऋतु पूरे जोरों पर है, और यदि आप 5 जुलाई को ओडेसा में रहने की योजना बना रहे हैं, तो मैं आपको ओडीएस माइटैप और डेटा बार में आमंत्रित करता हूं, जो ओडेसा ओडीएस.आई टीम द्वारा आयोजित किया जाता है। मैं आपको याद दिलाता हूं कि पाचन का अपना टेलीग्राम चैनल और सामाजिक नेटवर्क ( फेसबुक , ट्विटर , लिंक्डइन , मीडियम ) पर पृष्ठ हैं, जहां मैं उपयोगी सामग्री के लिंक दैनिक रूप से प्रकाशित करता हूं। अब सम्मिलित हों!

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

सामग्री

• जनरेटिव एडवरसरील नेटवर्क्स के 18 प्रभावशाली अनुप्रयोग - आपको यह समझने में मदद करने के लिए 18 दिलचस्प GAN अनुप्रयोगों का अवलोकन कि यह कहाँ उपयोग किया जा सकता है और उपयोगी है।
• डीप न्यूरल नेटवर्क का हार्डवेयर त्वरण: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP और अन्य अक्षर।
• समय श्रृंखला TensorFlow.js के साथ पूर्वानुमान - इस लेख में आप सीखेंगे कि ऑनलाइन एपीआई से स्टॉक की कीमतें कैसे निकालें और एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और दीर्घकालिक अल्पकालिक मेमोरी (LSTM) और TensorFlow.js का उपयोग करके पूर्वानुमान प्रदर्शन करें।
• तंत्रिका नेटवर्क की शुरुआत - लेख बताता है कि अपने प्रशिक्षण में तेजी लाने और सामान्य गलतियों से बचने के लिए तंत्रिका नेटवर्क के मापदंडों को प्रभावी ढंग से कैसे प्रारंभ किया जाए।
• डीप लर्निंग: सिग्नल प्रोसेसिंग और टाइम सीरीज़ विश्लेषण के लिए अंतिम सीमा?
• थर्ड वेव डेटा साइंटिस्ट - एक आधुनिक डेटा साइंटिस्ट को क्या पता होना चाहिए और क्या करने में सक्षम होना चाहिए।
• अपने कंप्यूटर विजन यात्रा (पायथन कोड के साथ) शुरू करने के लिए 16 ओपनसीवी कार्य शुरुआती लोगों के लिए एक उत्कृष्ट लेख है, जो ओपनसीवी पुस्तकालय के बुनियादी कार्यों का वर्णन करता है और आपको जल्दी से इसके साथ काम करना शुरू करने की अनुमति देता है।
• चाहे मशीन लर्निंग बबल फट जाए, या नई सुबह की शुरुआत ।
• आधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का सर्वश्रेष्ठ और सबसे वर्तमान एक अच्छा समीक्षा लेख है जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के विषय पर उपयोगी संसाधनों के लिंक प्रदान करता है और आपको इस क्षेत्र के नवीनतम रुझानों के बारे में जानने में मदद करता है।
• PySpark और Keras के साथ डीप लर्निंग पाइपलाइनों का वितरण किया
• पायथन में टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग: स्टेप्स, टूल्स और उदाहरण - इस लेख में आप टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग के मुख्य चरणों के बारे में जानेंगे, जो मानव भाषा से टेक्स्ट को मशीन-पठनीय प्रारूप में इसके साथ आगे के काम के लिए अनुवाद करने के लिए आवश्यक हैं।
• रेक्को चैलेंज - सिफारिश प्रणालियों के निर्माण के लिए प्रतियोगिता में दूसरा स्थान कैसे लें ।
• पेश है TensorFlow Graphics - नए TensorFlow एड-ऑन का अवलोकन, जो गहन शिक्षण और कंप्यूटर ग्राफिक्स के चौराहे पर अनुसंधान की अनुमति देने की उम्मीद है।
• एमएल का उपयोग करके जीरा में स्वचालित कार्य असाइनमेंट ।
• पायथन में ओपनएआई जिम का उपयोग करते हुए डीप क्यू-लर्निंग का एक हैंड्स-ऑन परिचय - यह लेख आपको ओपनएआई जिम उदाहरण का उपयोग करके सुदृढीकरण के साथ गहन सीखने की दुनिया में पहला कदम उठाने में मदद करेगा।

Cheatsheets

• डेटा साइंस चेटशीट निम्नलिखित विषयों पर चीट शीट का एक उत्कृष्ट संग्रह है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिटिक्स, बिग डेटा, डेटा इंजीनियरिंग, डेटा माइनिंग, डेटा साइंस, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डीप लर्निंग, मशीन लर्निंग, पायथन और अन्य।
• स्टैनफोर्ड के सीएस 221 के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस धोखा देती है - यह रिपॉजिटरी स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीएस 221 पाठ्यक्रम में वर्णित सभी महत्वपूर्ण चीजों को संक्षेप में प्रस्तुत करती है और इसमें धोखा पत्रक शामिल हैं।

परियोजनाओं

• ICLR 2019 पोस्टर एक परियोजना है जो एक ही स्थान पर अग्रणी मशीन सीखने के सम्मेलनों से पोस्टर एकत्र करने के लिए समर्पित है। ICLR के साथ पहले पोस्टर जोड़े गए।
• उद्योग में मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान अनुप्रयोग एक रिपॉजिटरी है जिसमें विभिन्न उद्योगों में मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के उपयोग के उदाहरणों की एक बड़ी सूची शामिल है।

वीडियो

• डीप लर्निंग बूट कैंप - दीप लर्निंग बूट कैंप की वीडियो प्रस्तुतियाँ, जो बर्कले में 28 मई से 31 मई तक हुईं।

किताबें

• AUTOML: METHODS, Systems, CHALLENGES - यह पुस्तक स्वचालित मशीन लर्निंग (AutoML) के सामान्य तरीकों का पहला व्यापक अवलोकन प्रदान करती है, इन विधियों के आधार पर मौजूदा प्रणालियों के विवरणों को संकलित करती है और AutoML प्रणालियों की समस्याओं पर चर्चा करती है।

उपायों

• ODS.ai ओडेसा मीटअप और डेटा बार - 5 जुलाई, ओडेसा ओडेसा में ओपन डेटा साइंस समुदाय की पहली बैठक है। EECVC सम्मेलन की पूर्व संध्या पर अनौपचारिक संचार और दिलचस्प विषय। भागीदारी नि: शुल्क है, पंजीकरण आवश्यक है।
• एआई यूक्रेन 2019 - 21-22 सितंबर, कीव - इस साल यूक्रेन में सबसे शक्तिशाली एआई सम्मेलनों में से एक 3 धाराओं में आयोजित किया जाएगा: डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग; बिग डेटा और एनालिटिक्स; एआई बिजनेस और स्टार्टअप। रिपोर्टों के पहले विषय साइट पर पहले से ही हैं। डाइजेस्ट 7% डिस्काउंट प्रचारक कोड के पाठकों के लिए: DSDigest-AI2019।

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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