Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №4 (23 июня — 7 июля 2014)
сегодня в 16:24
Прошлый выпуск обзора был полностью посвящен онлайн-курсам по тематике Data Science. Данный выпуск обзора наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению будет содержать ссылки на свежие материалы по тематике. В данном выпуске некоторое количество материалов посвящено важной теме визуализации данных. Есть несколько статей, которые описывают небольшие практические примеры анализа данных. Как обычно много статей посвящено алгоритмам машинного обучения, в том числе несколько статей посвящены популярным алгоритмам машинного обучения Deep Learning и Random Forest. Также есть несколько ссылок на интересные видеоматериалы.Материалы по анализу данных и машинному обучению Визуализация с помощью D3.js [EN]Несколько примеров визуализации данных с помощью библиотеки D3.js Наука о данных, большие данные и статистика. Теперь все вместе (Видеолекция) [EN]Terry Speed, заслуженный профессор из Беркли, рассказывает о совмещении традиционной статистики с наукой о данных и большими данными. Лучшие специалисты по анализу данных в Twitter [EN]Микроблоги лучших специалистов по анализу данных. Цепи Маркова [EN]Основы цепей Маркова простым языком. Статьи и ресурсы по анализу данных [EN]Свежий список интересных статей от ведущих специалистов по анализу данных. 25 Популярных специалистов по данным на LinkedIn [EN]Список 25 популярных специалистов по данных и их блоги на LinkedIn. Техники визуализации, которые вы знаете с детства [EN]Статья про 6 простых, но полезных принципов визуализации. Watson и машинное обучение [EN]Интересная статья про потенциал применения IBM Watson в различных областях жизнедеятельности. Почему стать Data Scientist не так уж и просто [EN]Статья пытается объяснить, что недостаточно закончить один-два онлайн-курса по Machine Learning, чтобы быть Data Scientist. Deep Learning с использованием Hadoop (Видеолекция) [EN]Инструменты и технологии машинного обучения постоянно развиваются. Техника машинного обучение Deep Learning становится все более популярной. В данном видео Josh Patterson и Adam Gibson рассуждают на тему возможностей распараллеливания Deep Belief Networks в методике Deep Learning с помощью фреймворка Hadoop YARN и библиотеки Iterative Reduce. Использование Facebook API с помощью R [EN]Небольшой пример решения практической задачи с использованием социальной сети Facebook и языка R. Книги по визуализации данных [EN]Большой список из 35 книг, посвященных визуализации данных. 12 интересныг книг и онлайн-ресурсов по R [EN]Список из 12 полезных книг и онлайн-ресурсов для изучения языка программирования R. Развертывание продукта на R [EN]Очередная статья из цикла статей по машинному обучению, с использованием языка программирования R. Машинное обучение — это в том числе и соревнования на Kaggle [EN]Интересный ответ на статью «Machine learning isn’t Kaggle competitions». Сообщества, посвященные машинному обучению [EN]Хорошая статья, которая приводит краткое описание существующих на данный момент сообществ, посвященных машинному обучению. Книги по машинному обучению с использованием R [EN]Полезный список литературы по машинному обучению с использованием языка R. «Data Scientist» больше чем «Data Analyst»? [EN]Небольшая статья о сравнении таких двух понятий, как «Data Scientist» и «Data Analyst» Основы анализа данных при помощи Python [EN]Статья посвящена первым шагам по анализу данных при помощи Pyhton и дополнительных библиотек. Cayley: открытая графовая база данных [EN]Короткий список достоинств графовой базы данных Cayley с открытым исходных кодом. Вероятностные модели: от наивного Байеса к LDA, часть 1 [RU]Очередная статья по теоретическим основам анализа данных. В данном случае речь пойдет про вероятностные модели. Список открытых ресурсов полезных для машинного обучения. [EN]Интересный набор ссылок на бесплатные полезные ресурсы, а также наборы данных для машинного обучения. Использование Galene в LinkedIn [EN]Рассказ от одного из ведущих инженеров LinkedIn о том, как изменилась архитектура поиска в LinkedIn после перехода на использование поисковой платформы Galene. Структурированные и неструктурированные типы данных [EN]Небольшая статья, о том в чем разница между структурированными и неструктурированнымии типами дынных. Нужна ли научная степень, для того чтобы быть Data Scientist? [EN]Ведущие специалисты по анализу данных отвечают на интересный вопрос о том, а нужна ли ученая степень для того, чтобы быть Data Scientist. Google I/O 2014 — Модели искусственного интеллекта, основанные на биологических моделях (Рэймонд Курцвейл) (Видеолекция) [EN]Интересная лекция по теме искусственного интеллекта от известного ученого и футоролога Рэмонда Курцвейла с Google I/O 2014. Сравнение облачных хранилищ 2014 [EN]Свежая инфографика по сравнению облачных хранилищ. Domino — современная платформа для анализа данных [EN]Небольшая статья о новой гибкой системе для анализа данных Domino. Как начать заниматься машинным обучением [EN]Отличная статья о том, как новичку быстро войти в тему машинного обучения и начать заниматься реальными практическими задачами. Кластеризация изображений [EN]Кластеризация похожих изображением с использованием MapReduce, с примерами кода на C# и R. Анализ записей в Google+ [EN]Небольшой пример анализа записей в Google+ c использованием языка программирования R. Сравнение производительности SAS и Revolution R Enterprise [EN]Небольшая статья о сравнении производительности SAS и Revolution R Enterprise от Revolution Analytics. Andrew Ng рассказывает о Deep Learning (Видеолекция) [EN]Профессор Стэнфордского Университета Andrew Ng рассказывает о Deep Learning на парижской встрече, посвященной машинному обучению. Сравнение алгоритмов CART и Random Forest (часть 1) [EN]Первая часть сравнения популярных алгоритмов CART (Сlassification and Regression Trees) и Random Forest. Сравнение алгоритмов CART и Random Forest (часть 2) [EN]Продолжение сравнения алгоритмов машинного обучения CART (Сlassification and Regression Trees) и Random Forest. Сравнение In-Memory Database и In-Memory Data Grid [EN]Сравнение двух популярных подходов к работе с данными. MongoDB совместно с Google Cloud Platform [EN]Краткая статься о работе с MongoDB на облачной платформе Google (Google Cloud Platform). Генерация и визуализация многомерных случайных величин с помощью R [EN]Небольшой пример кода для генерации и визуализации многомерных случайных величин на языке R. Data Shinobi 3 [EN]Продолжение серии статей по анализу данных, во третьей части поднимается вопрос различных направлений в анализе данных. Введение в Hadoop [EN]Очередное простое и краткое описание Hadoop. Что такое Deep Learning и почему вокруг данного алгоритма так много шума? [EN]Небольшая статья о популярном наборе алгоритмов машинного обучения Deep Learning. Предыдущий выпуск: Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №3 (обзор онлайн курсов)
Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии.Войдите, пожалуйста.
