⁠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

Распознавание дороги посредством семантической сегментации
Сегментация — процесс выделения некоторых частей на изображении.
Применение сегментирующей нейросети принесло свои плюсы, но и дало достаточно минусов..куда же без них.

#статьядня

https://prglb.ru/5i5mv

Открыты материалы курса fast.ai part 2 Deep Learning from the Foundations
Несколько  занятий посвящены swift4tf

#статьядня

https://prglb.ru/2puz

Регрессия в машинном обучении: оптимальный алгоритм

Регрессия используется в ML. Рассмотрим несколько алгоритмов и определим, как их использовать, исходя из преимуществ и недостатков.

#статьядня

https://prglb.ru/4d8kc

Качественно новый уровень визуализации данных в Python
Для создания графиков на Python настали светлые времена!
После изучения доступных вариантов автор выбрал явного победителя (с точки зрения простоты использования, документации и функциональности) в лице библиотеки plotly.
В этой статье автор познакомит вас с данной библиотекой и научит делать более качественные графики за меньшее время — зачастую с помощью одной строки кода.

#статьядня

https://prglb.ru/4wwxb

Что «видят» нейронные сети с помощью FlashTorch
Набор инструментов визуализации данных с открытым исходным кодом для нейронных сетей в PyTorch

#статьядня

https://prglb.ru/czsy

31 Interesting People Tweeting About Machine Learning and AI
Если пользуетесь твиттером, то обратите внимание на данную статью.
Здесь представлен список интересных личностей, на которых стоит подписаться.

#полезностьдня

https://prglb.ru/1ffzg

Математика естественного интеллекта
Джош Тененбаум из Массачусетского технологического института объясняет, как обратный инжиниринг способов обучения младенцев позволил разработать роботов, которые могут, например, представить новые способы использования инструментов, которые они никогда раньше не видели.

#видеодня

EVENT: World Economic Forum 2019 Idea Labs
SPEAKER: Josh Tenenbaum

https://prglb.ru/5zst

⁠В США создали искусственный интеллект, который умеет извлекать новые знания из научных статей

#статьядня

https://prglb.ru/p4vc

⁠Советы, хитрости, приемы и магия: как без труда оптимизировать Jupyter Notebook
Полное руководство для начинающих по Jupyter Notebook. Работа с данным инструментом станет лучше, быстрее, мощнее и плавнее!

#статьядня

https://prglb.ru/41hdd

⁠Аниме и генеративно-состязательная сеть: в чём связь?
Генеративно-состязательная сеть, которую вы построите, создаёт персонажей из манги и аниме. Рисуйте вайфу в своё удовольствие!

#статьядня

https://prglb.ru/100xv

Полный курс по визуализации данных с D3.js
D3 - это библиотека JavaScript для визуализации данных с помощью HTML, SVG и CSS. Помимо обучения всему, что касается D3, этот курс охватывает основы JavaScript, HTML, CSS и SVG.

#видеодня

https://prglb.ru/hk5a

Что я узнал о машинном обучении, поработав в 12 стартапах
Поработав в 12 стартапах в сфере машинного обучения, автор сделал восемь полезных выводов о продуктах, данных и людях.

#статьядня

https://prglb.ru/4ffe5

XLNet превосходит BERT по нескольким задачам НЛП
XLNet - это новый метод предварительной подготовки для НЛП, который позволяет получить самые современные результаты

#статьядня

https://prglb.ru/4mtfd