19 ОТЛИЧНЫХ БЕСПЛАТНЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ
Сегодня в Интернете существуют десятки бесплатных проектов, иллюстрирующих те или иные возможности современных искусственных нейронных сетей, о самых интересных из них читайте в данной статье.

#статьядня

https://prglb.ru/5x1ra

Полный курс по Data Science от freeCodeCamp

Часть 1: Data Science: Введение
Часть 2: Источник данных: основы Data Science
Часть 3: Coding
Часть 4: Математика
Часть 5: Статистика

#видеодня

https://prglb.ru/4unbz

​​​​Сбербанк открывает набор на оплачиваемую IT-стажировку в Москве. Ищут студентов начиная с 3-го курса бакалавриата и специалитета, а также студентов магистратуры очной формы обучения.

Sberseasons это:

— Четыре направления: Data Science, Java, JavaScript, Analytics.
— Официальная заработная плата до 40 000 рублей.
— График, который удобно совмещать с учебой.

Подайте заявку до 1 июля включительно:
https://prglb.ru/4m07b

Краткое введение в цепи Маркова
Что такое цепи Маркова, какими хорошими свойствами они обладают, и что с их помощью можно делать?

#статьядня

https://prglb.ru/1rjih

Лопнул ли пузырь машинного обучения, или начало новой зари
По некоторым данным число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало. В статье автор разбирается в чем причины.

#статьядня

https://prglb.ru/44lp5

Зачем разработчикам нужен Apache Spark
Зачем используется Apache Spark? В статье рассмотрим, какую проблему обработки больших объёмов данных решает этот фреймворк.

#статьядня

https://prglb.ru/qu8j

Соединив VR и микроскопы, ученые смогли заглянуть «внутрь клеток»

Учёные из США придумали технологию, с помощью которой клетки можно изучать с использованием VR-технологий.

#статьядня

https://prglb.ru/282wv

Алгоритм кластеризации K-средних
Сначала рассмотрим проблему кластеризации с 1 измерением, а затем обобщим ее для нескольких измерений.

#статьядня

https://prglb.ru/3br99

​​Как профессионально вырасти аналитику? Можно заняться анализом big data или изучить машинное обучение. Как разработчику прокачать навыки и размять мозг? Можно выучить новый язык программирования — например, Python — и заняться нейронными сетями. Как менеджеру отвлечься от дашбордов и начать делать что-то интересное и полезное? Можно освоить новую профессию, востребованную на рынке.

Аналитик вы, разработчик или новичок в сфере IT — каждому будет полезна профессия data scientist. Многие знают про существование дата-сайентистов, но не все понимают, в чём заключается их работа и обязанности. Этот текст поможет разобраться, чем занимаются исследователи данных, чем они отличаются от аналитиков и как освоить эту востребованную профессию: https://clck.ru/GeYas

Набор данных с открытым исходным кодом Global Company на Kaggle

Для тех, кто разрабатывает платформу, инструмент, продукт или работает над проектом данных:
-LinkedIn URLs
-Domains
-Размер компании
-Текущее количество работников
-Расположение (город, штат, страна)

#статьядня

https://prglb.ru/3ujif

Большая подборочка полезных материалов по OpenCV

#статьядня

 https://prglb.ru/5lhsq

Kaggle TrackML Particle Tracking: трекинг частиц
Артур Фаттахов и Константин Гаврильчик рассказывают про конкурс на Kaggle по трекингу частиц, по результатам которого они в команде с Павлом Плесковым вошли в серебро.
Из видео вы сможете узнать:
 ⁃ Про нестандартную задачу и особенности данных
 ⁃ Различные подходы к решению и как выбрать лучший
 ⁃ Генерацию и отбор признаков
 ⁃ Детали лучшего решения

#статьядня

https://prglb.ru/4vipf

crowdAI IEEE Investment Ranking Challenge: предсказание доходности ценных бумаг
Кирилл Романов рассказывает про задачу предсказания доходности ценных бумаг.

#видеодня

https://prglb.ru/5m7en

Долгосрочная дорожная карта Data Science, которая НЕ поможет вам стать экспертом всего за несколько месяцев
Стать специалистом Data Science это не просто и не быстро и требует много усилий! Но если вы заинтересованы, это того стоит.

#статьядня

https://prglb.ru/2fvc2

⁠Elements of Statistical Learning
Автор: Hastie, Tibshirani, Friedman

Теория статистического обучения играет ключевую роль во многих областях науки, финансов и промышленность. Вот несколько примеров проблем с обучением:

1. Предсказать, будет ли пациент, госпитализированный из-за сердечного приступа, иметь второй сердечный приступ. Прогноз должен быть основан на демографических, диетических и клинических измерениях для этого пациента.
2. Предсказать цену акции через 6 месяцев, исходя из показателей деятельности компании и экономических данные.
3. Определить факторы риска развития рака предстательной железы на основе клинических и демографических переменных и т.д.

#книгадня

https://prglb.ru/4nnmx

Разработан метод, который ускорит распознавание образов нейросетями

Российский исседователь Андрей Савченко создал метод, который позволяет ускорить распознавание образов на видео. Обученная по новому алгоритму нейросеть принимает решения в десять раз быстрее.

#статьядня

https://prglb.ru/4ymm7

⁠Методы ансамблирования обучающихся алгоритмов
Автор: Гущин Александр Евгеньевич

Одним из наиболее общих и эффективных в смысле достигаемого качества методов ансамблирования является стекинг, идея которого состоит в использовании предсказаний базовых алгоритмов в качестве признаков для некоторого метаалгоритма.
В данной работе предлагается модификация стекинга, стремящаяся компенсировать эти недостатки.

#книгадня

Читать книгу:
https://prglb.ru/52o0h

⁠Математика для Machine Learning

Книга разделена на две части:
1. Математические основы
2. Примеры алгоритмов машинного обучения, использующих математические основы

#книгадня

https://prglb.ru/3a6yd

Как появился ИИ: три тысячи лет алгоритмических ритуалов

Считаете алгоритмы результатом современных технологий? Это не так. Узнайте историю возникновения ИИ из вычислений пространства.

#статьядня

https://prglb.ru/3p4ta

⁠Небольшая подборка книг по дискретной математике

#полезностьдня

https://prglb.ru/5vbmf