Data Science Digest (outubro de 2019)

Saudações a todos!

Conheça a edição mais recente do resumo com uma seleção de materiais interessantes e úteis sob o corte.

Artigos

• O cabeçalho "Leia artigos para você". Julho - setembro de 2019 - resenhas de artigos científicos de membros da comunidade Open Data Science do canal #article_essense. Se você deseja recebê-los antes de todos os outros - participe da comunidade !
• Como aprender Data Science for Free é um bom artigo que descreve como aprender Data Science, incluindo recursos.
• O estado das estruturas de aprendizado de máquina em 2019 - análise de estruturas preferidas no setor: o que elas escolhem e para onde tudo está se movendo.
• Google ML / AI Comic - uma divertida história em quadrinhos do Google.
• Classificador Naive Bayes do zero no Python - artigo sobre o algoritmo do classificador bayesiano "ingênuo", como ele funciona e como implementá-lo do zero no Python.
• Desenvolva k-vizinhos mais próximos no Python do zero - artigo sobre o algoritmo k-vizinhos mais próximos: como funciona e como implementá-lo do zero no Python.
• Ferramentas MLOps - Uma pequena visão geral de várias ferramentas (Kubeflow, MLFlow, SageMaker, Dask e Rapids) para criar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina.
• Transforme scripts Python em belas ferramentas de ML - artigo sobre a nova estrutura Streamlit para criar rapidamente aplicativos ML personalizados.
• Visão geral dos métodos de seleção de recursos - Uma revisão dos métodos de seleção de recursos existentes para tarefas de aprendizagem com e sem um professor.
• Visão geral do TensorFlow 2.0 + Keras para pesquisadores de aprendizagem profunda é um excelente notebook para começar a aprender o TensorFlow 2.0 + Keras com muitos exemplos.
• Aprendendo uma incorporação unificada para pesquisa visual no Pinterest - artigo sobre como a pesquisa visual do Pinterest funciona.
• Aplicando o aprendizado profundo à pesquisa do Airbnb - Um artigo sobre o que aconteceu no Airbnb quando eles passaram das abordagens padrão de aprendizado de máquina para o aprendizado profundo.
• Escaneamento inteligente usando o Deep Learning for MRI - Um artigo sobre como a GE usa o TensorFlow para determinar anatomia específica durante uma varredura cerebral de MPT para melhorar a velocidade e a consistência.
• Usando o Deep Learning para informar diagnósticos diferenciais de doenças de pele - um artigo sobre um sistema que pode distinguir entre 26 doenças de pele.
• Uma grande coleção de bons materiais de ciência de dados .

Projetos

• O sotabench é um novo projeto da Papers With Code que faz comparações de vários modelos de código aberto.
• Polynote - um novo notebook da Netflix para Scala / Spark / Python ...

Vídeo

• No início de setembro, em Odessa, realizamos o Data Fest Odessa . Os relatórios de vídeo já estão disponíveis no canal do YouTube .
• Reportagens em vídeo da PyTorch Developer Conference 2019 .
• Reportagens em vídeo da Conferência MLOps NYC19 .

Conferências e reuniões

• 7 de novembro de Ivano-Frankivsk - Quando os dados se encontrarem com a engenharia - convido todos a nossa primeira reunião em Ivano-Frankivsk. Ficarei feliz em conhecer todos.
• 31 de outubro de Kiev - Kiev AI 6.0: Líder de negócios em tecnologias de ML .
• 9 de novembro de Kiev - Conferência Computer VISIONers .

Podcasts

• Lex Fridman AI Podcast
• Podcast da Mostra de Dados O'Reilly
• O podcast do TWIML AI

Desde setembro, sou chefe do departamento de P&D da VITech , onde criamos produtos baseados em ML para a saúde e outras indústrias. Agora estou na minha equipe em Odessa procurando por ML Researcher. Para todas as perguntas, escreva-me no PM.

Obrigado por ler esta edição. Espero que todos tenham encontrado algo útil para si. Ficaria grato por todas as sugestões para o próximo resumo.

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