Поделитесь в комментариях тем, что вы читали последнюю неделю или месяц. Что вам понравилось или не понравилось? Будем рады, если это будут книги, статьи или исследования.

Одна из самых влиятельных конференций, Neural Information Processing Systems (NeurIPS), была виртуально проведена 6–14 декабря 2021 года: всё самое важно - по ссылке ниже

https://bit.ly/3vr08PE

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за февраль

1. Большой читлист по ML на все случаи жизни: найдется все
https://bit.ly/36dkilu

2. Книга по ML, которая идеально подходит начинающим: для изучения требуются минимальные знания алгебры и матанализа
https://bit.ly/3oCyU3Z

3. Системы машинного обучения: книга от Google с простыми объяснениями по шагам
https://bit.ly/3LN7Mt5

4. Практическое руководство по Kaggle для начинающих: поможет разобраться в интерфейсе
https://bit.ly/3opJc7t

5. Шпаргалка по Git и Github для тех, кто еще не знаком с этими сервисами
https://bit.ly/3shEIRx (текст)
https://bit.ly/3L9R7j7 (видео)

Читлист по Dask - гибкой библиотеке Python для параллельных вычислений

https://bit.ly/3pmWsdG

Статья о том, как сократить время обучения и повысить эффективность работы с помощью распараллеливания процессов для реализации обучения моделей одновременно на GPU и CPU

https://bit.ly/3sCQSWR

Data Science с нуля: записи бесплатных вебинаров Skillbox. От основ Python и введения в профессию DS-а до обучения реальных моделей.

https://bit.ly/3vu5OZ0

C 1 марта Китай ввел новые правила, которые ограничивают сбор данных и возможности ИИ: зачем и как

https://bit.ly/3hqLEqx

Полезный сборник по генерации текста: гайд, датасеты, метрики и 4000+ примеров моделей, которые способны перефразировать предложения или заполнить в них пропуски

https://bit.ly/3pT1dfh

Онлайн-курс для тех, кто хочет освоить продвинутые подходы разработки ML-решений и средства их реализации и внедрения в production.

14 марта —16 мая (zoom и запись на YouTube)

https://bit.ly/36R66ir

Гайд: как нарисовать блок-схемы в Markdown с помощью инструмента Mermaid

https://bit.ly/3pOsVtJ

Курс по мультимодальному обучению от Carnegie Mellon University: модальность картинка, текст и немного про видео.

https://bit.ly/3KArNSp

Книга про основные команды Linux: все документации в одном месте

https://bit.ly/3hYFyxN

Статья об улучшениях в сервисах для распознавания речи Silero

https://bit.ly/34xDtpy

Статья о проекте Массачусетского технологического института: методика, позволяющая моделировать сложные взаимосвязанные системы из множества переменных, значения которых со временем изменяются

https://bit.ly/3I6feMS

Самый быстрый способ прочитать CSV файл в Pandas

https://bit.ly/3tPHM8t

Статья об эффективном внедрении и поддержке моделей машинного обучения в производстве

https://bit.ly/3tGO2iI

Рефлекторные модели в машинном обучении: подробный читлист

https://stanford.io/3t7ZeWm

Статья от Google AL blog о руководстве языковыми моделями с помощью мягких подсказок

https://bit.ly/3KEW2aV

Курс по машинному обучению от Школы анализа данных: от основ до продвинутых методов

https://bit.ly/3CMyDRZ

Статья о создании Hight Definition maps (карт с точным месторасположением объектов в векторном формате) для беспилотников

https://bit.ly/3tMtllq

Модели, которые обобщают введенный текст: мини-гайд, ссылки на полезные источники, датасеты и 300+ примеров готовых моделей

https://bit.ly/3MSX4lr