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:
- SPARK + AI SUMMIT EUROPE 2018;
- Data & Science: программа по заявкам;
- Artificial Intelligence Conference in San Francisco 2018;
- Strata Data Conference in New York 2018.
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
