Data Science Digest (May 2019)
Хабр, привет!
В прошлом выпуске я рассказывал, что для дайджеста запустил Telegram-канал, а сегодня хочу поделиться новостью, что также завел для него страницы в facebook, twitter, LinkedIn. Приглашаю всех присоединяться к ним.
Кроме этого сегодня мы опубликовали дайджест на Product Hunt, кто знает, что это — те в курсе, что необходимо делать ;)
А пока предлагаю свежую подборку материалов под катом.
Статьи
- Benchmarking Edge Computing — сравнение таких одноплатных компьютеров для ML, как Coral Dev Board, NVIDIA Jetson Nano, Coral USB Accelerator, Movidus Neural Compute Stick и Intel Neural Compute Stick 2.
- Google Coral Edge TPU Board Vs NVIDIA Jetson Nano Dev board — еще одно сравнение двух одноплатных компьютеров.
- Getting started with the NVIDIA Jetson Nano — детальное руководство старта работы с NVIDIA Jetson Nano: от первого запуска до использования его для классификации и обнаружения объектов.
- Object detection and image classification with Google Coral USB Accelerator — статья о том, как использовать Google Coral USB Accelerator для классификации и обнаружения объектов на изображениях или в видео.
- Random Forests for Complete Beginners — хорошая статья для новичков про случайные леса и деревья решений.
- Introducing d3-regression — основы работы с d3-regression — D3.js модуль для расчета статистических регрессий по двумерным данным.
- An End-to-End Project on Time Series Analysis and Forecasting with Python — о том, как использовать временные ряды для нестационарных данных, таких как экономические данные, погода, цены на акции и розничные продажи. Рассматриваются различные подходы к прогнозированию розничных продаж используя временные ряды.
- Using Reinforcement Learning to Design a Better Rocket Engine — о том, как используют обучение с подкреплением в разработке ракетных двигателей.
- Top 5 Interesting Applications of GANs for Every Machine Learning Enthusiast — обзор пяти популярных случаев использования GAN, которые широко распространены в отрасли: GAN для редактирования изображений, использование GAN для безопасности, генерация данных с использованием GAN, GAN для прогнозирования внимания, GAN для генерации 3D-объектов.
- A Recommendation Model with PyTorch — что такое вероятностная матричная факторизация и как ее возможно использовать для рекомендательных систем.
- Easy Image Classification with TensorFlow 2.0 — знакомство с TensorFlow 2.0 и использование его в классической классификации изображений.
- Bayes Theorem in One Picture
- Advanced Keras — Constructing Complex Custom Losses and Metrics — о том, как создавать собственные функции потерь в Keras, которые могут получать аргументы, отличные от y_true и y_pred.
- Best of arXiv.org for AI, Machine Learning, and Deep Learning — March 2019 — лучшие статьи arXiv.org за март по версии сайта insideBIGDATA.
Проект
Datasets
Книги
Конференции
Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.
← Предыдущий выпуск: Data Science Digest (April 2019)
