#top@datamining.team

Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за март:

1) Coursera открыла вузам доступ к 3800 онлайн-курсов из-за коронавируса.

https://vk.com/wall-94208167_4478

2)Замечательная книга, которую рекомендуем всем, кто интересуется анализом данных.

https://vk.com/wall-94208167_4464

3)Большая подборка литературы и блогов на тему математической статистики и экспериментам.

https://vk.com/wall-94208167_4475

4)Большой список курсов по Data Science.

https://vk.com/wall-94208167_4473

5)Новое соревнование на Kaggle - CORD-19.

https://vk.com/wall-94208167_4488

Если вы только начали знакомиться с генеративными сетями, то можем вам посоветовать обзорную статью про использование генеративных сетей в задачах компьютерного зрения.

https://theaisummer.com/gan-computer-vision/

Напоминаем вам о том, что у нашего паблика есть зеркало в Телеграмме и Фейсбуке . Можете подписаться, чтобы точно ничего не упустить!

Ссылка на Телеграмм-канал: https://teleg.run/dataminingteam
Ссылка на Фейсбук: http://facebook.com/datamining.community

Как определить, достаточно ли надежны системы машинного обучения для реального мира?

https://bit.ly/2RJ6lRZ

Интересная статья о том, как студент пробует прогнозировать цены на акции.

https://bit.ly/2VGApio

LTV prediction for a recurring subnoscription with R.

https://bit.ly/3ajE3nR

WaveNetEQ — это генеративная нейросеть, которая восстанавливает утерянные части аудиозаписи во время звонка. Модель основана на архитектуре WaveRNN от DeepMind. Исследователи выучили WaveNetEQ генерировать продолжение короткой аудиозаписи.

https://bit.ly/2VI3KZO

The simplest explanation of machine learning you’ll ever read

https://bit.ly/3czOvZX

10 Great Programming Projects to Improve Your Resume and Learn to Program.

https://bit.ly/2KgeAkv

4 Must Have Skills Every Data Scientist Should Learn.

https://bit.ly/2VHwge1

Руководство по эффектной визуализации Retention Rate в R

https://bit.ly/2xHGQtT

Startup Posh has created chatbots that use “conversational memory” to have more natural exchanges.

https://bit.ly/350RA2u

Первая часть блога про когортный анализ в R, в частности, про тему "layer-cake graph", от Сергея Бриля. Написано все доходчиво, с примерами кода и разъяснением сути.

https://bit.ly/3eM7VwB

Twitter sentiment analysis with R.

https://bit.ly/2KvDNHJ

Вторая часть блога про когортный анализ в R, в частности, про тему "layer-cake graph", от Сергея Бриля. Написано все доходчиво, с примерами кода и разъяснением сути.

https://bit.ly/3cOWT7T

Хабр представляет PyCaret: открытую low-code библиотеку машинного обучения на Python.

https://bit.ly/3bCAHNY

В открытый доступ были выложены лекции с известного курса по ML от Стэнфорда за 2018 год.

Лекции - https://bit.ly/2YnjtAE
Страница курса - https://stanford.io/3f3iUSt

6 Python Projects to Improve Your Skills and Kill Some Time.

https://bit.ly/2SqeBH9

Полезная статья о том, почему Python удобен для Data Science и разработки приложений.

https://bit.ly/2YA6agp

DVC (git для проектов, связанных с ML) исполняется 3 года, из небольшого проекта вырос классный инструмент. День рождения команда решила отметить пререлизом версии 1.0

https://bit.ly/3fmvWub

Интересный блог для начинающих, демонстрирующий простые для создания проекты, связанные с машинным обучением.

https://bit.ly/2A6299b