🔊 ✌🏿 🚞 Data Science Digest (abril de 2019) 🕋 🚗 👩🏾‍🎓

Habr, olá!

Em março , restaurei a publicação em Habré do resumo dedicado ao ML e à Data Science. Hoje preparei uma nova seleção de links interessantes e também anuncio o lançamento do canal de resumo do Telegram , no qual publico todos os dias links para materiais interessantes relacionados à IA e ML. Convido todos a se juntarem a ele. Enquanto isso, ofereço uma nova seleção de materiais sob o corte.

Artigos

Previsão no Uber: uma introdução - Este é o primeiro de uma série a explicar como o Uber usa a previsão para criar melhores produtos e serviços.
Como se tornar um engenheiro de dados .
A modelagem estrutural de séries temporais no TensorFlow Probability é sobre tfp.sts, uma nova biblioteca no TensorFlow Probability para previsão de séries temporais usando modelos estruturais de séries temporais.
Como controlar o controle de versão dos notebooks Jupyter - Uma visão geral das várias maneiras de controlar a versão dos notebooks Jupyter, incluindo soluções incorporadas e ferramentas externas.
Por que e como ocultamos os números das placas dos carros nos anúncios Avito .
Tutorial de visão computacional: uma introdução passo a passo às técnicas de segmentação de imagens - um guia passo a passo para introduzir a segmentação de imagens.
Laboratório Jupyter: Evolução do Notebook Jupyter - Revisão do JupyterLab, a próxima geração de laptops Jupyter.
Tutorial prático do TensorFlow: Treine o ResNet-50 a partir do zero O uso do conjunto de dados ImageNet é um guia prático para aprender o modelo ResNet no TensorFlow. Desde o lançamento do TensorFlow, baixando e preparando o ImageNet, até a documentação e os relatórios.
Como escolher o tipo certo de gráfico - um infográfico que mostra os possíveis tipos de gráficos que você pode usar, dependendo dos dados que possui.
Tutorial: Regressão de Poisson em R - Um guia sobre regressão de Poisson, o que é e como os programadores de R podem usá-lo em aplicativos do mundo real.
GANSynth: Fazendo música com GANs - Uma introdução ao GANSynth, um método para gerar som de alta qualidade usando as Redes Adversárias Generativas (GAN).
Estruturas para gerenciamento de modelo de aprendizado de máquina - Uma comparação de três ferramentas populares para gerenciar o ciclo de vida de modelos / projetos de aprendizado de máquina: MLFlow, DVC e Sacred.

Projeto

Pandaral·lel é uma ferramenta simples e eficaz para paralelizar suas operações do Pandas em todos os processadores disponíveis.

Conjuntos de dados

Livros

Dive into Deep Learning é um livro interativo de aprendizado profundo com código, matemática e discussões emocionantes.
15 melhores livros sobre aprendizagem profunda .

Vídeo

Conferência de aprendizado de máquina em escala 2019 .
A teoria dos jogos à nossa volta é uma excelente palestra sobre a teoria dos jogos, sua aplicação na vida cotidiana e como não perder.

Eventos

Conferência da Europa Oriental sobre Visão Computacional - 6 a 7 de julho, Odessa.
Lviv Data Science Summer School - 22 de julho a 2 de agosto, Lviv. As inscrições estão abertas até 1º de maio. O programa escolar já anunciou 12 cursos nas áreas de: Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural, Saúde, Análise de Redes Sociais, Urban Data Science e outros.

Você pode assinar o boletim informativo por e-mail aqui ou participar de grupos em redes sociais: Facebook , Twitter , Telegram .

Se você é de Odessa, junte-se ao nosso grupo no FB ou meetup.com .

Obrigado por ler esta edição. Espero que todos tenham encontrado algo útil para si. Ficaria grato por todas as sugestões para o próximo resumo. Você pode enviar seus links aqui .

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