AI & ML дайджест #13: приложения GANs, тренды в NLP, коллекция шпаргалок
Приветствую всех! Лето в полном разгаре, и если вы планируете быть в Одессе
Статьи
18 Impressive Applications of Generative Adversarial Networks — обзор
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.
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.
Introducing TensorFlow Graphics — обзор нового дополнения к TensorFlow, которое, как ожидается, позволит проводить исследования на стыке глубокого обучения и компьютерной графики.
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.
Проект
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 —
Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.
← Предыдущий выпуск: AI & ML дайджест #12
