Серия статей "Открытый курс машинного обучения"

Курс состоит из:
10 статей на Хабре
10 лекций (Youtube-канал на русском + более свежие лекции на англ.),
воспроизводимых материалов (Jupyter notebooks) в репозитории mlcourse.ai и в виде Kaggle Dataset
отличных соревнований Kaggle Inclass (не на "стаканье xgboost-ов", а на построение признаков)
домашних заданий по каждой теме (в репозитории — список демо-версий заданий)

#статьядня

https://prglb.ru/3ktje

Новый большой набор данных для вашего домашнего проекта GAN или pix2pix

500 тыс. Модных изображений + метаданные + достопримечательности

#полезностьдня

https://prglb.ru/4d5e4

Всем хочется работу, на которую будешь вскакивать утром с радостью, правда?
Проблема в том, что найти такую бывает очень не просто! Предложений на рынке слишком много….
Мы очень хотим помочь Вам и облегчить процесс поиска!
Так что, если вы ищете свою первую работу или надумали менять текущую, обязательно подписывайтесь на наш канал с вакансиями @datajob!

Продолжение легендарного курса от fast.ai

Вы узнаете, как:

Прочитать и внедрить последние исследовательские работы (даже если у вас нет математического образования)
Создать современную систему нейронного перевода
Создать генеративные модели для искусства, суперразрешения, сегментации и многого другого (включая генеративные состязательные сети)
Применять глубокое обучение к структурированным данным и временным рядам (таким как логистика, маркетинг, прогнозное обслуживание и обнаружение мошенничества).
…и многое другое.

#полезностьдня

https://prglb.ru/48juy

​​Курс про tensorflow от стенфорда
По сути на 2017-03 единственный в интернете курс с математикой и бесплатный!

#статьядня

https://prglb.ru/2v1p5

Нормализация весов

- развязывает длину весовых векторов от их направления;
- не вводит никаких зависимостей между примерами в minibatch;
- может успешно применяться к рекуррентным моделям, таким как LSTM;
- проверено только на небольших наборах данных (CIFAR + VAES + DQN);

#полезностьдня

https://prglb.ru/3rcbg

Направляется уведомление о внесении в «Единый реестр доменных имен, указателей страниц сайтов в сети «Интернет» и сетевых адресов, позволяющих идентифицировать сайты в сети «Интернет», содержащие информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено» следующего(их) указателя (указателей) страницы (страниц) сайта в сети «Интернет»: https://proglib.io/p/wifi-hack/ .

Quick Draw Doodle Recognition: как подружить R, C++ и нейросетки

В статье рассказывается о нелегкой  жизни без OpenCV, парсинге JSON-ов (на этих примерах рассматривается интеграция кода на С++ в скрипты или пакеты на R посредством Rcpp), параметризация скриптов и докеризация итогового решения.

#статьядня

https://prglb.ru/1h3bq

Deep Learning: 15 лучших книг по глубинному обучению
Интересуетесь нейросетями и машинным обучением? Собрали подборку из 15 книг по глубинному обучению, которые помогут освоить эти технологии.

#книгадня

https://prglb.ru/5b5cq

​​Недавно мы публиковали новость о нашем канале с вакансиями по Data Science - @datajob!
Для тех кто заинтересовался и уже в поиске интересного предложения, ловите полезную статью:

Как создать Data Science портфолио

#статьядня

https://prglb.ru/xi7o

Случайный лес (Random Forest)
Краткое практическое руководство для новичков или путеводитель по основным параметрам алгоритма!

#статьядня

https://prglb.ru/33ye

Deep Learning для NLP
Методы глубокого обучения произвели революцию в области НЛП, преодолев самые современные критерии во всех этих областях. Этот семинар будет посвящен распознаванию именованных сущностей (NER) с использованием методов глубокого обучения.

#видеодня

https://prglb.ru/1q1u8

​​Визуализация нейросетей
В данной статье описывается, что ключом к созданию изображений с оптимизацией является хорошее естественное изображение.

Также к статье добавлен код и видео!

#статьядня

https://prglb.ru/e61n

10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google
В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы Machine Learning для начинающих аналитиков данных.

#статьядня

https://prglb.ru/2kmzl

Обзор дифференциальных уравнений
Очередная захватывающая серия уроков от  3Blue1Brown

#видеодня

https://youtu.be/p_di4Zn4wz4