AI & ML дайджест #14: DataFest повертається в Україну, знайомство з Dagster і DVC, репозиторії з ML моделями і книгами

Вітаю всіх! DataFest повертається в Україну і пройде 7 вересня в Одесі. Зараз формується програма, але якщо ви бажаєте виступити з доповіддю, то можна подати свою тему тут . Зареєструватися в якості учасника можна тут .

Нагадую, що у дайджесту є свій Telegram-канал та сторінки у соцмережах (Facebook , , LinkedIn ), де я щодня публікую посилання на корисні матеріали. Приєднуйтесь! А поки пропоную свіжу добірку матеріалів.

Статті

Personalized Recommendations for Experiences Using Deep Learning — у цій статті ви дізнаєтеся, як нещодавно розроблена в TripAdvisor модель «Recommended For You» (RFY) генерує персоналізовані рекомендації на веб-сайті з використанням історії серфінгу та глибокого навчання.

Building Data Pipelines With Kafka — стаття призначена для початківців інженерів, які збираються побудувати свій перший data pipeline на базі Kafka.

MIT Deep Learning Basics: Introduction and Overview with TensorFlow — огляд 7 deep learning архітектур з посиланнями на TensorFlow приклади для кожної з них.

Introducing Dagster — введення в Dagster — бібліотеку Python для побудови дата додатків на основі ETL процесів або ML пайплайнов. Посилання на itHub .

Using DVC to create an efficient version control system for data projects — у цій статті ви дізнаєтеся, що таке DVC і як його використовувати для версионирования проекту.

Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists — 10 помилок, які Data Scientists роблять, використовуючи статистику, включаючи приклади і рішення.

Anomaly Detection for Dummies — у статті розглядається виявлення неконтрольованих аномалій для одновимірних і багатовимірних даних, а також різні стратегії їх виявлення. Jupyter notebook.

Top 25 pandas tricks — 25 порад про те, як працювати швидше і краще писати код з використанням pandas.

Tips for Training Likelihood Models — у статті ви дізнаєтеся про поширені методи навчання генеративних моделей, які оптимізують ймовірність для авторегресійних моделей і нормалізують потоків.

Panel: A high-level app and dashboarding solution for the PyData ecosystem — введення в Panel — нову бібліотеку Python, яка дозволяє створювати власні інтерактивні веб-додатки та інформаційні панелі.

How to Perform Face Recognition With VGGFace2 in Keras — у цій статті ви дізнаєтеся про моделях VGGFace і VGGFace2 для розпізнавання осіб; як розробити систему ідентифікації осіб, щоб передбачити імена знаменитостей за заданими фотографій; як розробити систему перевірки особи, щоб підтвердити особистість людини по фотографії.

Neural Architecture Search at CVPR 2019 — у цій статті ви дізнаєтеся про neural architecture search (NAS) і про те, як NAS був представлений на CVPR 2019.

And voil?! — у цій статті ви дізнаєтеся, як Voil? перетворює блокноти Jupyter в автономні веб-додатки.

Building Lyft's Marketing Automation Platform — стаття про маркетингової платформі Lyft, яка працює на основі машинного навчання.

Best Resources for Getting Started With GANs — добірка гарних ресурсів для вивчення generative adversarial networks: методи використання, відеопрезентації, статті та книги про GAN.

Проект

TRFL — це бібліотека на TensorFlow, яка полегшує реалізацію агентів навчання з підкріпленням, розроблена командою дослідників в DeepMind.

NumPy implementations of various ML models — репозиторій з різними моделями машинного навчання на основі NumPy.

PyTorch Image Models — репозиторій різних ML моделей на PyTorch для роботи з зображеннями.

Video

ICML 2019 Videos — відео та слайди з International Conference on Machine Learning.

Книги

Advanced R

Study E-Book — репозиторій містить безліч електронних книг про комп'ютерному зорі, глибокому навчанні, машинному навчанні, математики, NLP, Python і навчання з підкріпленням.

Заходи

Odessa Data Fest — 7 вересня, Одеса — безкоштовна конференція співтовариства Open Data Science . 4 секції: Computer Vision, NLP, SysML, Business & Cases. Участь безкоштовна, реєстрація обов'язкова.

Data Science fwdays'19 — 7 вересня, Києві — конференція, присвячена AI і Data Science. Вас чекають 2 потоку доповідей; discussion corners; afterparty. Квитки . Для читачів дайджесту знижка 15% за промокоду: digest_fwdays.

AI Ukraine 2019 — 21-22 вересня, Київ — одна з найсильніших AI конференцій в Україні в цьому році буде проходити в 3 потоки: Data Science and Machine Learning; Big Data and Analytics; AI Business and Startups. Програма вже на сайті. Для читачів дайджесту знижка 7% промокоду: DSDigest-AI2019.

Data Science UA Conference — 19 жовтня, Київ — 7-я конференція про машинному навчанні, штучному інтелекті і науці " у Києві. Продуктивний нетворкінг і технічні інсайти. Понад 500 учасників і 20 спікерів, 3 потоку. Більше інформації . Для читачів дайджесту знижка 10% по промо кодом: DSUA_Digest.

Спасибі, що дочитали цей випуск. Сподіваюся, кожен знайшов для себе щось корисне. Буду вдячний за будь-які пропозиції для наступного дайджесту. Приєднуйтесь до Telegram-каналу дайджесту і його сторінках у соцмережах: Medium , Facebook , , LinkedIn .

? Попередній випуск: AI & ML дайджест #13

Опубліковано: 03/08/19 @ 10:00
Розділ Різне

SEO Блог