Сучасна диджитал-освіта для дітей — безоплатне заняття в GoITeens ×
Mazda CX 5
×

AI & ML дайджест #8: топовые инструменты в 2018, сравнение разных GPU, оптимизация в Machine Learning

DOU давно уже не видел свежих номеров AI & ML дайджеста. Я решил изменить эту ситуацию и представляю вашему вниманию свежий выпуск. Если у вас есть желание присоединиться к составлению следующего выпуска, пишите в комментариях или на почту, буду рад совместной работе.

Поехали!

Новичкам

Начнем с подборки ссылок для новичков, которые только начинают изучать это направление.

Машинное обучение для людей — отличный обзор на тему, что такое машинное обучение, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений.

Часто новички задают вопрос, а какие библиотеки использовать, на каком языке писать? На эти вопросы можно найти ответы в статье Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis, которая написана по результатам ежегодного опроса, проводимого редакцией KDnuggets.

В чем отличия между Machine Learning, Data Science, AI, Deep Learning и Statistics отлично описано в одноименной статье.

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 мы во FlyElephant будем рады помочь с этим.

Интересные статьи

Переходим от простых вещей к более сложным.

Playing Mortal Kombat with TensorFlow.js. Transfer learning and data augmentation. — играем в Mortal Kombat с помощью жестов.

The Machine Learning Cheatsheet — о том, как работают популярные алгоритмы машинного обучения под капотом.

Differentiable Image Parameterizations — большое количество примеров с кодом для создания невероятно красивых изображений.

An Introduction to GPU Programming in Julia.

How optimization for machine learning works.

A Review of the Neural History of Natural Language Processing — история с 2001 по 2018.

Transfer learning from pre-trained models.

Find where to park in real time using OpenCV and Tensorflow — о системе мониторинга свободных парковочных мест в реальном времени.

Deploying a Machine Learning Model as a REST API — о том, как задеплоить ML модель в качестве онлайн-сервиса для работы с ней через REST API.

Machine learning: Logistic regression and decision trees for healthcare in R.

Видео докладов

Среди видеозаписей докладов с различных мероприятий можно выделить следующие:

А если вы хардкорный CV инженер и у вас есть чем интересным поделиться с сообществом, то на днях был открыт прием тем докладов на конференцию Computer Vision Conference in Eastern Europe (EECVC), которая пройдет в Одессе с 6 по 7 июля 2019.

Фан

И напоследок немного юмора.

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.


← Предыдущий выпуск: AI & ML дайджест #7
Следующий выпуск: AI & ML дайджест #9

Все про українське ІТ в телеграмі — підписуйтеся на канал DOU

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn

Схожі статті




3 коментарі

Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів Коментарі можуть залишати тільки користувачі з підтвердженими акаунтами.

Забавно найти вас, Дмитрий, на доу, и вспомнить, какую я Вам чушь на зачете в ОНПУ на 5ом курсе про облачные сервисы рассказывал :D

На зачетах и экзаменах всегда можно было много «интересного» узнать от студентов :)

Спасибо большое за статью!

Підписатись на коментарі