Intisari Ilmu Data (April 2019)

Habr, halo!

Pada bulan Maret saya mengembalikan publikasi pada Habré dari digest yang dikhususkan untuk ML dan Ilmu Data. Hari ini saya menyiapkan pilihan tautan menarik yang baru, dan saya juga mengumumkan peluncuran saluran digest Telegram , di mana saya menerbitkan tautan ke materi menarik yang terkait dengan AI & ML setiap hari. Saya mengundang semua orang untuk bergabung dengannya. Sementara itu, saya menawarkan pilihan bahan baru di bawah potongan.

Artikel

• Peramalan di Uber: Sebuah Pengantar - Ini adalah yang pertama dalam seri yang menjelaskan bagaimana Uber menggunakan peramalan untuk menciptakan produk dan layanan yang lebih baik.
• Bagaimana menjadi seorang Insinyur Data .
• Pemodelan Struktural Time Series dalam TensorFlow Probability adalah tentang tfp.sts, perpustakaan baru di TensorFlow Probability untuk peramalan deret waktu menggunakan model deret waktu struktural.
• Cara Mengontrol Versi Notebook Jupyter - Tinjauan umum tentang berbagai cara untuk mengontrol versi Notebook Jupyter, termasuk solusi yang tertanam dan alat eksternal.
• Mengapa dan bagaimana kita menyembunyikan nomor plat mobil di iklan Avito .
• Computer Vision Tutorial: Pengantar Langkah-demi-Langkah untuk Teknik Segmentasi Gambar - Panduan langkah demi langkah untuk memperkenalkan segmentasi gambar.
• Jupyter Lab: Evolution of the Jupyter Notebook - Review JupyterLab, generasi selanjutnya dari laptop Jupyter.
• Tutorial TensorFlow Praktis: Melatih ResNet-50 dari Awal Menggunakan ImageNet Dataset adalah panduan praktis untuk mengajarkan model ResNet di TensorFlow. Dari meluncurkan TensorFlow, mengunduh dan menyiapkan ImageNet, hingga mendokumentasikan dan melaporkan.
• Cara Memilih Jenis Bagan Kanan - sebuah infografis yang menunjukkan jenis bagan yang mungkin dapat Anda gunakan tergantung pada data yang Anda miliki.
• Tutorial: Regresi Poisson di R - Panduan tentang regresi Poisson, apa itu dan bagaimana programmer R dapat menggunakannya dalam aplikasi dunia nyata.
• GANSynth: Membuat musik dengan GAN - Pengantar GANSynth, sebuah metode untuk menghasilkan suara berkualitas tinggi menggunakan Generative Adversarial Networks (GAN).
• Kerangka Kerja untuk Manajemen Model Pembelajaran Mesin - Perbandingan tiga alat yang populer untuk mengelola siklus hidup model / proyek pembelajaran mesin: MLFlow, DVC, dan Sacred.

Proyek

• Pandaral·lel adalah alat sederhana dan efektif untuk memparalelkan operasi Pandas Anda pada semua prosesor yang tersedia.

Kumpulan data

• Kumpulan data matematika
• 130 Terabyte Data Minyak dan Gas

Buku

• Menyelam ke Deep Learning adalah buku pembelajaran mendalam interaktif dengan kode, matematika dan diskusi menarik.
• 15 buku terbaik tentang pembelajaran yang mendalam .

Video

• Konferensi Pembelajaran Mesin Skala 2019 .
• Teori permainan di sekitar kita adalah kuliah yang sangat baik tentang teori permainan, penerapannya dalam kehidupan sehari-hari dan bagaimana tidak kehilangan.

Acara

• Konferensi Eropa Timur tentang Visi Komputer - 6-7 Juli, Odessa.
• Lviv Data Science Summer School - 22 Juli - 2 Agustus, Lviv. Pendaftaran dibuka hingga 1 Mei. Program sekolah telah mengumumkan 12 kursus di bidang: Visi Komputer, Pemrosesan Bahasa Alami, Kesehatan, Analisis Jaringan Sosial, Ilmu Data Perkotaan dan lain-lain.

Anda dapat berlangganan buletin email intisari di sini atau bergabung dengan grup di jejaring sosial: Facebook , Twitter , Telegram .

Jika Anda berasal dari Odessa, bergabunglah dengan grup kami di FB atau meetup.com .

Terima kasih telah membaca masalah ini. Saya harap semua orang menemukan sesuatu yang berguna untuk diri mereka sendiri. Saya akan berterima kasih atas saran untuk intisari selanjutnya. Anda dapat mengirim tautan Anda di sini .

<- Masalah Sebelumnya: Data Science Digest