Топ 10 алгоритмов в ML
Здесь представлено описание алгоритмов, обсуждение их влияния и обзор текущих и дальнейших исследований в данном направлении.

#полезностьдня

https://prglb.ru/5rnjq

▪️Data Analysts в Москве
➕ от 150 000 ₽
➕ высшее техническое/математическое/экономическое образование; желателен практический опыт работы аналитиком данных / Data Scientist / в управлении проектами big data; знание матчасти ML и умение работать с большими массивами качественных и количественных данных.

➡️ Подробности: https://telegra.ph/Data-Analysts-v-Departament-Finansov-Sberbanka-04-10

​​Data Science за 3 месяца: эффективный учебный план
Data Science за 3 месяца? В своем ли мы уме? Вполне. Расскажем, как стать аналитиком данных за 12 недель по курсам Microsoft и др.

#статьядня

https://prglb.ru/23qrk

Что такое преобразование Фурье? Иллюстрированное введение
Рассказ о преобразовании Фурье и кривых, наматывающихся на окружность.

#видеодня

https://prglb.ru/5o2of

​​Чек-лист для отладки нейронной сети: 5 шагов на пути к успеху

Список шагов для устранения проблем, связанных с обучением, обобщением и оптимизацией модели глубокого обучения и отладки нейронной сети.

#статьядня

https://prglb.ru/1txg3

Чтобы обеспечить потокобезопасное выполнение, потоки Python конкурируют за глобальную блокировку, необходимую для интерпретации команд Python.
Это проблематично для запуска нескольких процессов в рамках одного (например, процесс загрузки данных + многократное выполнение параллельного вычислительного графа) и может отрицательно повлиять на производительность. Чтобы обойти это, используется параллельная обучающая парадигма распределенных данных с 1 процессом Python на процессор, чтобы каждый вычислительный блок имел полный доступ к интерпретатору Python.

#полезностьдня

https://prglb.ru/21izs

Обзор алгоритмов оптимизации градиентного спуска
В данной статье рассказывается о том, сколько самых популярных алгоритмов оптимизации на самом деле работает на основе метода градиентного спуска.

#статьядня

https://prglb.ru/5y5yw

От новичка к мастеру, от хемометриста к Head of DS
Валерий рассказал, как он добился 118 места в мировом рейтинге Kaggle и стал грандмастером, а также про то, как участие в конкурсах помогло ему построить карьеру.

Speaker: Валерий Бабушкин

#видеодня

https://prglb.ru/2xdzb

Данный туториал по программированию на R для начинающих поможет вам понять основы R и создать прочную основу для R.

#видеодня

https://prglb.ru/14pxs

Исследование аудитории Telegram 2019

Друзья, команда TGStat проводит масштабное исследование аудитории мессенджера. Кто же он — пользователь Telegram 2019 года? Страдает ли он из-за блокировки, каково на сегодня распределение по полу, возрасту, интересам и десятку других параметров?

Исследование поможет удовлетворить не только научный интерес, и не только интерес брендов, но и интерес всего сообщества, противостоящего блокировкам.

Опрос займет всего 5 минут! Не поленитесь)
Ваше мнение очень важно!

Ссылка на опрос:
https://tgstat.ru/research

​​WEB SCRAPING с библиотекой SCRAPY
Библиотека Scrapy - это «среда с открытым исходным кодом и коллаборация для извлечения необходимых вам данных с веб-сайтов». В этой серии будут рассмотрены некоторые ключевые элементы веб-анализа, понимание HTML, CSS и веб-элементы, и показано, как интегрировать Anaconda в вашу среду разработки и другая полезная информация.

#youtubeдня

https://prglb.ru/2foiy

JavaScript для Machine Learning и TensorFlow.js
Python стал популярным из-за обилия доступных пакетов, но сообщество JS не сильно отстает. В этой статье вы создадите простой классификатор, который будет удобен и понятен начинающим.

#статьядня

https://prglb.ru/yrz4

10 трюков библиотеки Python Pandas, которые вам нужны
Любите панд? Мы тоже. А еще мы любим эффективный код, поэтому собрали классные трюки, которые облегчат работу с библиотекой Python Pandas.

#статьядня

https://prglb.ru/27md1

Machine Learning Recipes with Josh Gordon
Англоязычный видеокурс от разработчиков Google, в котором разбираются основные принципы машинного обучения.

1. Hello World!
2. Визуализация дерева принятия решений.
3. Как выбрать правильный признак (feature)?
4. Пишем pipeline.
5. Пишем первый классификатор.
6. Обучаем классификатор изображений с помощью TensorFlow for Poets.
7. Классификатор прописных чисел с помощью TF.Learn

#youtubeдня

https://prglb.ru/2s62k

Кластеризация и визуализация текстовой информации
В данной статье автор собрал данные по анализу текстовых сообщений на русском языке воедино и рассмотрел пример кластеризации

#статьядня

https://prglb.ru/7b7g

📌 Разыскивается главный редактор на сайт proglib.io

Если вам хочется глубже погрузиться в мир IT и владеть вниманием широкой аудитории, эта вакансия для вас!

https://proglib.recruitee.com/o/7b76f5yn7m

Воспитание ребёнка и обучение ИИ чем-то довольно схожие задачи. Однако тяжело об этом судить, не побывав в обоих амплуа. В приведённой ниже статье девушка, которая успевает быть и мамой, и data scientist-ом, сравнивает, чем же похожи и чем отличаются эти два непростых занятия.

#статьядня
 https://towardsdatascience.com/raising-a-child-vs-training-a-machine-9b33a5f4cc2a