Хабр, привет!

Очень давно я вел на Хабре дайджест посвященный AI и BigData. Сейчас хочу восстановить его и раз в месяц делать подборку интересных материалов из области Data Science.

В январе я начал опрос дата-сайентистов об их рабочих инструментах. За это время в нем уже приняло участие больше 600 человек. До 3 марта в нем еще можно принять участие, если вы это еще не сделали. Опубликовать результаты я планирую в 10-х числах марта, а пока предлагаю свежую подборку материалов под катом.

Статьи

• Scaling Machine Learning Productivity at LinkedIn — о подходе в LinkedIn к масштабировании ML систем и шерингу знаний среди инженеров.
• Image Segmentation using Python’s scikit-image module — обзор методов сегментации изображений с помощью scikit-image.
• Breast cancer classification with Keras and Deep Learning — о разработке ML модели для прогнозирования рака молочной железы, используя гистологические изображения.
• Overview of the TOP Algorithms for Machine Learning. Part 1 — в первой части рассматриваются разные типы машинного обучения, а также такие алгоритмы, как линейная регрессия, K-Nearest Neighbors (kNN) и свёрточная нейронная сеть. Примеры на Python прилагаются.
• Building fully custom machine learning models on AWS SageMaker — практическое руководство по работе с AWS SageMaker.
• Keras, Regression, and CNNs — о разработке сверточной нейронной сети для прогнозирования регрессии с помощью Keras и прогнозирования цены на жилье на основе набора изображений.
• What Kagglers are using for Text Classification — обзор моделей для классификации текста с примерами их использования.
• AlphaStar: Mastering the Real-Time Strategy Game StarCraft II — об AlphaStar, которая победила в StarCraft II лучших профессиональных игроков.
• Fashion MNIST with Keras and Deep Learning — о создании сверточной нейронной сети для классификации одежды с помощью Fashion MNIST датасета.
• Сравнение разных GPU по производительности и цене для Deep Learning можно найти в материале Tim Dettmers, который он постоянно обновляет. А если вам для работы нужны будут Multi-GPU сервера, то я будем рады помочь с этим. Можно писать мне в личку.
• An overview of the NLP ecosystem in R — Mindmap карта NLP экосистемы в R.
• Framework for Better Deep Learning.
• Predicting Irish electricity consumption with neural networks in R and Python — о создании нейронной сети для прогнозирования потребления энергии на R и Python.

Проекты

• Papers with Code — проект, который содержит ссылки на статьи по машинному обучению вместе с соответствующим кодом.
• Recommenders — open-source проект от Microsoft, в котором собраны лучшие практики для построения рекомендательных систем.

Книги

• MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence by Phil Kim
• Great Books for Data Science
• 13 Classic Mathematics Books for Lifelong Learners

Видео

• Deep Learning UC Berkeley STAT-157 2019

Мероприятия

• 16 марта в Киеве состоится 6-я ежегодная конференция Data Science UA. Программа на сайте, скидочный промокод — DataScienceDigest.
• List of Machine Learning / Deep Learning conferences in 2019

У меня есть англоязычная версия этого дайджеста, на рассылку которого можно подписаться здесь. Также я создал для дайджеста группы в соц сетях (Facebook, Twitter, Telegram) и чтобы, не дожидаясь даты выхода дайджеста, сразу публиковать в них ссылки на интересные материалы.

Если вы из Одессы, присоединяйтесь к нашей группе в FB или meetup.com.

Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.