Receptive field estimation for Keras, Tensorflow and Pytorch models with multiple feature maps support
https://github.com/fornaxai/receptivefield

Система машинного зрения по трейлеру фильма предсказывает, кто придёт в кинотеатр

https://habr.com/post/418803/

Troubleshooting Deep neural nets
https://gist.github.com/zeyademam/0f60821a0d36ea44eef496633b4430fc

Code Release: Extensible Machine Learning Algorithm to Find Classify, and Read Labels (or any object)
https://github.com/ecthros/labelReader

EBay Data Science Interview Questions - Acing the AI Interview
https://medium.com/acing-ai/ebay-data-science-interview-questions-acing-the-ai-interview-4f18b58fcc07

Comparison of NLP libraries with Python
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-6-python-nlp-libraries-c4ce160237eb

Top 20 Python libraries for data science in 2018
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-20-python-libraries-for-data-science-in-2018-2ae7d1db8049

Wolpert, stacked ensemble framework
https://github.com/caioaao/wolpert

ml_board: A simple dashboard for comparing training parameters vs output statistics
https://github.com/bbli/ml_board

How to write less terrible code with Jupyter Notebook
https://blog.godatadriven.com/write-less-terrible-notebook-code

Dance Generator using LSTM, Autoencoder and Mixture Density Network
https://github.com/jsn5/dancenet

Getting Alexa to Respond to Sign Language Using Your Webcam and TensorFlow.js
https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js-735ccc1e6d3f

SVM Explorer, an app where you can run SVMs through a user interface
https://github.com/plotly/dash-svm

Изучаем синтаксические парсеры для русского языка

https://m.habr.com/company/sberbank/blog/418701/

Наверное, сейчас это лучшее доступное NER для Python для русского.
https://github.com/natasha/pullenti-wrapper

FAGAN: Full Attention GAN
https://github.com/akanimax/fagan

fuzzywuzzy и «Невидимая брань» между людьми и роботами-переводчиками
https://habr.com/post/419367/

20 августа в 20:00 (мск) всех программистов и аналитиков, которых интересует область машинного обучения и анализа данных, ждут онлайн на Дне Открытых Дверей курса «Data Scientist» https://otus.pw/JovW/

Во время трансляции вы познакомитесь со вторым преподавателем курса Михаилом Павловым – не только ведущим разработчиком-исследователем в ДипХакЛаб, но и призером конкурсов и хакатонов по обучению с подкреплением.

Вы услышите рассказ о программе, о процессе обучения, о крупных IT-компаниях, которые уже ждут на собеседование лучших выпускников. И, конечно, расскажут о специальных условиях от компании Avito, на которых она готова компенсировать стоимость обучения выпускникам.

А среди всех, успешно сдавших вступительный тест на курс, будут разыграны скидки на оплату обучения.

Остались вопросы? Задайте их преподавателю лично во время онлайн-встречи.

Читайте программу https://otus.pw/CFcr/ , изучайте список работодателей, сдавайте вступительное тестирование и открывайте новые горизонты прекрасного мира Data Science.

Магическое мышление по поводу машинного обучения не приблизит появление реального ИИ
https://habr.com/post/420211/

Почему хватит считать нейронные сети черным ящиком?
https://habr.com/post/420381/

Исследователи из Карнеги-Меллона создали пока самые правдоподобные «deepfakes»
https://habr.com/post/420541/