数据科学文摘（2019年4月）

哈伯，你好！

3月，我恢复了有关ML和数据科学的摘要在Habré上的出版物。 今天，我准备了一系列有趣的链接，并宣布了Telegram摘要频道的启动，在其中每天发布与AI和ML相关的有趣材料的链接。 我邀请所有人加入他的行列。 同时，我将为您提供新鲜选择的材料。

文章

• Uber的预测：简介 -这是系列丛书中的第一篇，介绍了Uber如何使用预测来创建更好的产品和服务。
• 如何成为数据工程师 。
• TensorFlow概率中的结构时间序列建模大约是tfp.sts，它是TensorFlow概率中的一个新库，用于使用结构时间序列模型进行时间序列预测。
• 如何对Jupyter Notebook进行版本控制 -概述了控制Jupyter Notebook版本的各种方法，包括嵌入式解决方案和外部工具。
• 我们为什么以及如何在Avito广告中隐藏车牌号 。
• 《计算机视觉教程》：图像分割技术的分步介绍 -引入图像分割的分步指南。
• Jupyter实验室：Jupyter笔记本的演变-JupyterLab的回顾，下一代Jupyter笔记本电脑。
• 动手TensorFlow教程：使用ImageNet数据集从零开始训练ResNet-50，这是在TensorFlow中教授ResNet模型的实用指南。 从启动TensorFlow，下载和准备ImageNet到记录和报告。
• 如何选择正确的图表类型 -一个信息图，显示了可以使用的图表类型，具体取决于您拥有的数据。
• 教程：R中的Poisson回归 -关于Poisson回归，它是什么以及R程序员如何在实际应用中使用它的指南。
• GANSynth：使用GAN制作音乐-GANSynth的简介，GANSynth是一种使用对抗性生成网络（GAN）生成高质量声音的方法。
• 机器学习模型管理框架比较了三种用于管理机器学习模型/项目生命周期的流行工具：MLFlow，DVC和Sacred。

专案

• Pandaral·lel是用于在所有可用处理器上并行化Pandas操作的简单有效的工具。

数据集

• 数学数据集
• 130 TB的石油和天然气数据

书本

• 深入学习深度学习是一本互动式深度学习书，其中包含代码，数学和令人兴奋的讨论。
• 关于深度学习的15本书 。

录影带

• 规模化机器学习会议2019 。
• 我们周围的博弈论是关于博弈论，其在日常生活中的应用以及如何不输的出色演讲。

大事记

• 东欧计算机视觉会议 -敖德萨7月6日至7日 。
• 利沃夫数据科学暑期学校 - 利沃夫 7月22日至8月2日。 注册开放至5月1日。 该学校计划已经宣布了12门课程，包括：计算机视觉，自然语言处理，医疗保健，社交网络分析，城市数据科学等。

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感谢您阅读此问题。 我希望每个人都能找到对自己有用的东西。 对于下一个摘要的任何建议，我将不胜感激。 您可以在此处发送链接。

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