https://habr.com/ru/post/458488/

• Python
• Алгоритмы
• Big Data
• Машинное обучение
• Искусственный интеллект

Приветствую всех!

Лето в полном разгаре, и если вы планируете быть в Одессе 5-го июля, приглашаю вас на ODS митап и дата-бар, который организовывает одесская ODS.ai команда. Напоминаю, что у дайджеста есть свой Telegram-канал и страницы в соцсетях (Facebook, Twitter, LinkedIn, Medium), где я ежедневно публикую ссылки на полезные материалы. Присоединяйтесь!

А пока предлагаю свежую подборку материалов под катом.

Статьи

• 18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks — обзор 18-ти интересных приложений GAN, которые помогут вам понять, где он может быть использован и полезен.
• Аппаратное ускорение глубоких нейросетей: GPU, FPGA, ASIC, TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP и другие буквы.
• Time Series Forecasting with TensorFlow.js — в этой статье вы узнаете, как извлекать цены на акции из онлайн API и выполнять прогнозы, используя рекуррентную нейронную сеть и долгосрочную кратковременную память (LSTM) и TensorFlow.js.
• Initializing neural networks — в статье объясняется, как эффективно инициализировать параметры нейронной сети, чтобы ускорить ее обучение и избежать распространенных ошибок.
• Deep learning: the final frontier for signal processing and time series analysis?
• The Third Wave Data Scientist — что должен знать и уметь современный дата-сайентист.
• 16 OpenCV Functions to Start your Computer Vision journey (with Python code) — отличная статья для новичков, которая содержит описание основных функций библиотеки OpenCV и позволяет быстро начать работать с ней.
• Лопнул ли пузырь машинного обучения, или начало новой зари.
• The Best and Most Current of Modern Natural Language Processing — хорошая обзорная статья, которая содержит ссылки на полезные ресурсы по теме обработки естественного языка и помогает узнать о последних тенденциях в этой области.
• Distributed Deep Learning Pipelines with PySpark and Keras
• Text Preprocessing in Python: Steps, Tools, and Examples — в этой статье вы узнаете про основные этапы предварительной обработки текста, которые необходимы для перевода текста с человеческого языка в машиночитаемый формат для дальнейшей работы с ним.
• Rekko Challenge — как занять 2-е место в конкурсе по созданию рекомендательных систем.
• Introducing TensorFlow Graphics — обзор нового дополнения к TensorFlow, которое, как ожидается, позволит проводить исследования на стыке глубокого обучения и компьютерной графики.
• Автоматическое назначение задач в Jira с помощью ML.
• A Hands-On Introduction to Deep Q-Learning using OpenAI Gym in Python — эта статья поможет вам сделать первые шаги в мир глубокого обучения с подкреплением на примере использования OpenAI Gym.

Cheatsheets

• Data Science Cheatsheets — отличная коллекция шпаргалок по следующим темам: Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Big Data, Data Engineering, Data Mining, Data Science, Data Visualization, Deep Learning, Machine Learning, Python и другие.
• Artificial Intelligence cheatsheets for Stanford’s CS 221 — этот репозиторий суммирует все важные вещи, описанные в Стэндфордском курсе по искусственному интеллекту CS 221, и включает в себя шпаргалки по нему.

Проекты

• ICLR 2019 posters — проект, который посвящен сбору в одном месте постеров с ведущих конференций по машинному обучению. Первыми добавлены постеры с ICLR.
• Machine Learning and Data Science Applications in Industry — репозиторий, который содержит большой список примеров использования машинного обучения и науки о данных в разных отраслях.

Видео

• Deep Learning Boot Camp — видеозаписи презентаций из Deep Learning Boot Camp, который проходил с 28 по 31 мая в Беркли.

Книги

• AUTOML: METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES — в этой книге представлен первый всеобъемлющий обзор общих методов автоматического машинного обучения (AutoML), собраны описания существующих систем на основе этих методов и обсуждены проблемы AutoML систем.

Мероприятия

• ODS.ai Odessa Meetup & Data Bar — 5 июля, Одесса — первый митап сообщества Open Data Science в Одессе. Неформальное общение и интересные темы накануне конференции EECVC. Участие бесплатное, регистрация обязательна.
• AI Ukraine 2019 — 21-22 сентября, Киев — одна из самых сильных AI конференций в Украине в этом году будет проходить в 3 потока: Data Science and Machine Learning; Big Data and Analytics; AI Business and Startups. Первые темы докладов уже на сайте. Для читателей дайджеста 7% скидочный промокод: DSDigest-AI2019.

Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.

← Предыдущий выпуск: Data Science Digest (May 2019)