#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

Подборка, где собраны результаты исследований ML и NLP за 2021 год

https://bit.ly/3IyZxOQ

Статья из блог компании Huawei: использование ML для распознования достопримечательностей

https://bit.ly/3J7piXw