Face Recognition Project on MXNet
https://github.com/deepinsight/insightface

Zero-shot transfer across 93 languages: Open-sourcing enhanced LASER library
https://code.fb.com/ai-research/laser-multilingual-sentence-embeddings/

Видео с дата-ёлки:
«NIPS 2018, или что могло пройти мимо вас», Павел Калайдин » https://youtu.be/HZsnTuL8N9U
«Reinforcement Learning итоги года», Сергей Колесников » https://youtu.be/ax0g_HbsMX8
«NLP итоги года», Валентин Малых » https://youtu.be/F0OWw73TpHo
«Deep Learning/CV итоги года в соревнованиях и практике», Артур Кузин » https://youtu.be/sSnsM5l-1eM
Q&A: серия вопросов и ответов со всеми спикерами секции » https://youtu.be/oMiHfRFOqy4
«Как управлять командами и взращивать data scientist-ов», Валерий Бабушкин » https://youtu.be/bKiQUs7slQ0
«Командная работа data scientist-ов на примере открытых проектов ML4SG», Кирилл Власов » https://youtu.be/2-NNxqUN37U
«От поделок к приложениям: как катить нейросети в прод», Антон Лебедев » https://youtu.be/alE8rASpptc
«Волшебное превращение ML в деньги», Алексей Чернобровов » https://youtu.be/2bgSs7oEPHM
«Как ML приносит пользу бизнесу (опыт Сбербанка)», Максим Еременко » https://youtu.be/yV8-FZ3tsHI
Q&A: серия вопросов и ответов со всеми спикерами секции » https://youtu.be/0ZyfW0Gv_lw
:heavy_check_mark: ODS Awards » https://youtu.be/Z0i0aRHTGo8

OpenAI вчера зарелмзил новую статью и её результаты весьма удивляют. Подход «больше данных, больше слоёв», кажется начал работать в NLP.
Запасаемся видеокартами и деньгами на Google Cloud.

На картинке пример обусловленной генерации текста.

https://blog.openai.com/better-language-models/#sample8

Advances in Generative Adversarial Networks (GANs)
https://medium.com/beyondminds/advances-in-generative-adversarial-networks-7bad57028032?sk=9f420a2c96c228a3f6d1a9f52b382109

PyTorch Implementation of Feature Based NER with pretrained Bert
https://github.com/Kyubyong/bert_ner

Python open source library to perform entity embeddings on categorical variables using Convolutional Neural Networks
https://github.com/bresan/entity_embeddings_categorical

StyleGAN made with Keras
https://github.com/manicman1999/StyleGAN-Keras

Устойчивость обучения GAN (Копаем глубже)
https://habr.com/ru/post/447494/

Mini module with syntax sugar for pandas/sklearn
https://github.com/dimenwarper/chainlearn

Создаем с нуля собственную нейронную сеть на Python
https://habr.com/ru/post/449416/

A PyTorch implementation of "MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing" (ICML 2019)
GitHub: https://github.com/benedekrozemberczki/MixHop-and-N-GCN
Paper: https://arxiv.org/pdf/1905.00067.pdf

Russian Open Speech To Text (STT/ASR) Dataset
https://github.com/snakers4/open_stt/

Interact with Hadoop ecosystem using Python
https://thegurus.tech/posts/2019/05/hadoop-python/

Темная сторона хакатонов
https://habr.com/ru/company/ods/blog/451248/

Become a Pro at Pandas, Python’s data manipulation Library
https://medium.com/analytics-and-data/become-a-pro-at-pandas-pythons-data-manipulation-library-264351b586b1?sk=cfcd8713cbdae2e48277acf8084c5e13

Using Transfer Learning for NLP with Small Data
https://blog.insightdatascience.com/using-transfer-learning-for-nlp-with-small-data-71e10baf99a6

Random Forest vs AutoML (with python code)
https://mljar.com/blog/random-forest-vs-automl/

Generating Game of Thrones Characters Using StyleGAN
Article: https://blog.nanonets.com/stylegan-got/
GitHub repo: https://github.com/iyaja/stylegan-encoder

Подборка датасетов для машинного обучения
https://habr.com/ru/post/452392/