AI & ML дайджест #11: фреймворки для ML Model Management, обучение модели в TensorFlow
Приветствую всех! Недавно я запустил Telegram-канал дайджеста, в котором ежедневно стараюсь публиковать ссылки на интересные материалы, связанные с AI & ML. Приглашаю всех присоединяться к нему. А пока предлагаю свежую подборку материалов.
Статьи
Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях Авито.
Tutorial: Poisson Regression in R — руководство о регрессии Пуассона, что это такое и как программисты R могут использовать ее в реальных приложениях.
Jupyter Lab: Evolution of the Jupyter Notebook — обзор JupyterLab, следующего поколения ноутбуков Jupyter.
How to Version Control Jupyter Notebooks — обзор различных способов управления версиями Jupyter Notebooks, включая встроенные решения и внешние инструменты.
Structural Time Series Modeling in TensorFlow Probability — о tfp.sts, новой библиотеке в TensorFlow Probability для прогнозирования временных рядов с использованием структурных моделей временных рядов.
Hands-on TensorFlow Tutorial: Train ResNet-50 from Scratch Using the ImageNet Dataset — практическое руководство по обучению модели ResNet в TensorFlow. От запуска TensorFlow, загрузки и подготовки ImageNet, вплоть до документирования и подготовки отчетов.
How to Choose the Right Chart Type — инфографика, которая показывает возможные типы диаграмм, которые вы можете использовать в зависимости от имеющихся у вас данных.
GANSynth: Making music with GANs — введение в GANSynth, методе генерации высококачественного звука с помощью Generative Adversarial Networks (GAN).
Computer Vision Tutorial: A Step-by-Step Introduction to Image Segmentation Techniques — пошаговое руководство введения в сегментацию изображений.
Frameworks for Machine Learning Model Management — сравнение трех популярных инструментов для управления жизненным циклом моделей/проектов машинного обучения: MLFlow, DVC и Sacred.
Проект
Pandaral·lel — простой и эффективный инструмент для распараллеливания ваших Pandas операций на всех доступных процессорах.
Datasets
130 Terabytes of Oil and Gas Data
Книги
Dive into Deep Learning — интерактивная книга глубокого обучения с кодом, математикой и захватывающими дискуссиями.
15 лучших книг по глубинному обучению.
Видео
Scaled Machine Learning Conference 2019.
Мероприятия
Eastern European Conference on Computer Vision —
Lviv Data Science Summer School — 22 июля — 2 августа, Львов. Регистрация открыта до 1 мая. В программе школы уже заявлено 12 курсов по направлениям: Computer Vision, Natural Language Processing, Healthcare, Social Network Analysis, Urban Data Science и другим.
Спасибо, что дочитали этот выпуск. Надеюсь, каждый нашел для себя полезное. Буду благодарен за любые предложения для следующего дайджеста.
← Предыдущий выпуск: AI & ML дайджест #10
