AI & ML дайджест #15: вибір ML-фреймворку, вивчаємо TensorFlow 2.0 + Keras, шлях навчання Data Science

Вітаю всіх! Зустрічайте новий дайджест цікавих матеріалів зі світу AI & ML.

Статті

Рубрика «Читаємо статті за вас». Липень — Вересень 2019 — рецензії на наукові статті від членів співтовариства Open Data Science з каналу #article_essense. Хочете отримувати їх раніше за всіх — вступайте в співтовариство !

How to Learn Data Science for Free — хороша стаття, яка описує шлях навчання Data Science, включаючи ресурси.

The State of Machine Learning Frameworks in 2019 — аналіз переважних фреймворків у галузі: що обирають і куди все рухається.

Google ML/AI Comic — веселий комікс від Гугла.

Naive Bayes Classifier From Scratch in Python — стаття про алгоритм «наївного» байєсівського класифікатора, як він працює і як його реалізувати з нуля в Python.

Develop k-Nearest Сусідів in Python From Scratch — стаття про алгоритм k-найближчих сусідів: як він працює і як його реалізувати з нуля в Python.

MLOps Tooling — невеликий огляд декількох інструментів (Kubeflow, MLFlow, SageMaker, Dask і Rapids) для створення і керування моделями машинного навчання.

Turn Python Scripts into Beautiful ML Tools — стаття про новий фреймворку Streamlit для швидкого створення користувацьких ML-додатків.

Overview of feature selection methods — огляд існуючих методів відбору ознак для завдань навчання з учителем і без.

TensorFlow 2.0 + Keras Overview for Deep Learning Researchers — відмінний notebook для старту вивчення TensorFlow 2.0 + Keras з безліччю прикладів.

Learning a unified embedding for visual search at Pinterest — стаття про те, як працює візуальний пошук Pinterest.

Applying deep learning to Airbnb search — стаття про те, що сталося в Airbnb, коли вони перейшли від стандартних підходів машинного навчання до глибокого навчання.

Intelligent Scanning Using Deep Learning for MRI — стаття про те, як GE використовує TensorFlow для визначення специфічної анатомії під час MPT-дослідження головного мозку, щоб поліпшити швидкість і узгодженість.

Using Deep Learning to Inform Differential Diagnoses of Skin Diseases — стаття про систему, яка може розрізняти 26 шкірних захворювань.

Велика колекція гарних Data Science матеріалів .

Проекти

sotabench — новий проект від Papers With Code, який робить порівняння різних Open Source моделей.

Polynote — новий notebook від хлопців з Netflix для Scala/Spark/Python...

Відео

На початку вересня в Одесі ми провели Data Fest Odessa . Відео доповідей вже доступні на YouTube-каналі .

Відео доповідей з PyTorch Developer Conference 2019 .

Відео доповідей з MLOps NYC19 Conference .

Конференції і митапы

7 листопада, Івано-Франківськ — When Data Meets Engineering — запрошую усіх на перший дата-митап в Івано-Франківську. Буду радий зустрітися з усіма.

31 жовтня, Київ — Kyiv AI 6.0: Leading business on ML technologies .

9 листопада, Київ — Computer VISIONers Conference .

Подкасти

З вересня я очолюю R&D відділ у VITech , де ми створюємо продукти на основі ML для healthcare та інших галузей. Зараз я в свою команду в Одесі шукаю ML Researcher. З усіх питань пишіть мені в лічку.

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 #14

Опубліковано: 26/10/19 @ 10:00
Розділ Різне

SEO Блог