Обзор материалов по машинному обучению (13 — 20 февраля 2017 года)

Представляю вашему вниманию подборку материалов по машинному обучению и анализу данных за прошедшую неделю, которые показались мне интересными.
image
События предстоящей недели

1. imageimageDeep Learning: Now and Future of Robotics. Skolkovo-Skoltech-NVIDIA workshop. 21 февраля.
2. imageData Science кейс-клуб. 21 февраля.
3. imageData science завтрак. 22 февраля.
4. imageТренировка по машинному обучению. 25 февраля.

Учебные курсы, конференции

1. image Онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка» с середины марта на stepik. Страница прошлого года.
2. image Перезапуск курса «Neural Networks for Machine Learning» G.Hinton.
3. image Видео с конференции TensorFlow Developer Summit.
4. image Видео с конференции DataFest. Часть 1. Часть 2. Часть 3. Часть 4.
5. imageСеминар Practical Machine Learning от Яндекса (видео). Тема: чат-боты. Запись ноябрьская, но попалась недавно.

6. imageДень открытых данных в Москве.
7. imageПодборка материалов по ML и DM.
8. imageThe Best Intro to Data Science Courses — Class Central Career Guides.
9. imageОпубликованы доклады ICLR 2017, которая пройдет в апреле этого года во Франции.
10. imageOxford Deep NLP 2017 course.
UPD IliaSafonov
11. image Конференция в Яндексе «Машинное обучение для бизнеса» .
12. image Kaggle запустил Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge.
UPD jjdeluxe
13. imageСовременные архитектуры диалоговых систем — Анатолий Востряков, Segmento. Видео.

Новости

1. imageВыходит TensorFlow 1.0
2. image Гугл выпустил дебаггер для TensorFlow tfdbg
3. imageЕженедельный дайджест от DataScienceCentral
4. Еженедельный обзор портала HighScalability.

Научные статьи, практические реализации, датасеты

1. imageTime Series Forecast Case Study with Python: Monthly Armed Robberies in Boston.
2. imageShopping datasets. Belgium retail market dataset (donated by Tom Brijs): it contains the (anonymized) retail market basket data from an anonymous Belgian retail store.
3. imageHybrid Code Networks: practical and efficient end-to-end dialog control with supervised and reinforcement learning.
4. imageНейронные сети для начинающих. Часть 2.
5. imageSpectral Clustering via Graph Filtering: Consistency on the High-Dimensional Stochastic Block Model.
6. imagePerformance of Distributed Deep Learning using ChainerMN.
7. imageModel Mis-specification and Inverse Reinforcement Learning.
8. imagePyTorch Implementation: seq2seq Translation.
9. imageAutomatically Segmenting Data With Clustering.
10. imageOffline bilingual word vectors, orthogonal transformations and the inverted softmax.
11. imageParallel Long Short-Term Memory for Multi-stream Classification.
12. imageКлассификация датасета, который недавно опубликовала Quora.
13. imageAnalyzing Six Deep Learning Tools for Music Generation — The Asimov Institute.
14. imageHistWords: Word Embeddings for Historical Text.
15. imageThe Data Stack. PDF, в котором собраны все инструменты для анализа данных.
16. imageData Coding 101 — Introduction to Bash.
17. imageTime Series Forecast Case Study with Python: Annual Water Usage in Baltimore.
18. imageGaussian-Dirichlet Posterior Dominance in Sequential Learning.
19. imageРеализация свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras.
20. imageUnderstanding Deep Learning Models in NLP.
21. imageWeb Scraping for Dataset Curation.
22. imageSoftware Engineering vs Machine Learning Concepts.
23. imageFrustratingly Short Attention Spans in Neural Language Modeling.
24. imageРобот-собеседник на основе нейронной сети.
25. imageAttacking machine learning with adversarial examples.
26. imageIntroduction to Anomaly Detection.
27. image'AI brain scans' reveal what happens inside machine learning.
28. imageOpen Sourcing TensorFlowOnSpark: Distributed Deep Learning on Big-Data Clusters.
29. imageUsing NLP to understand how Twitter and the media reacted to the Super Bowl 51 ads battle.
30. imageReading Files — 3D Convolutional Neural Network. Видео.
31. imageGetting Started with Deep Learning.
32. imageTime Series Forecast Study with Python: Monthly Sales of French Champagne.

Комментарии (3)

  • 20 февраля 2017 в 11:06

    0

    Из событий прошедшей недели могу добавить конференцию в Яндексе «Машинное обучение для бизнеса» (запись трансляции) и Kaggle запустил Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge.
    • 20 февраля 2017 в 11:13

      0

      спасибо, добавил
  • 20 февраля 2017 в 11:15

    0

    Еще интересное ноябрьское видео (если кто пропустил)
    Современные архитектуры диалоговых систем — Анатолий Востряков, Segmento https://youtu.be/t6mXao2P4JU

© Habrahabr.ru