Статья о том, как обнаружить аномалии в ситуациях работы с многомерными данными

https://bit.ly/3MGwdc6

Подкаст о нагрузочном тестировании, актуальных инструментах и трендах

https://bit.ly/3JqnXet

"Этика ML": 8 принципов ответственного машинного обучения

https://bit.ly/37yrQQj

Нейросети на Python: курс из коротких видео по 10-20 минут. От основ до продвинутых методов.

https://bit.ly/3JymrH7

Сборник лучших датасетов для машинного обучения и Data Science: экономика и финансы, медицина, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многие другие категории

https://bit.ly/3uifF1X

Гайд: как правильно визуализировать данные в презентациях, отчетах и дашбордах

https://bit.ly/3D9mvef

Исчерпывающая книга по Python: установка, обзор интерфейса среды, основы синтаксиса и подробное обучение программированию с нуля

https://bit.ly/3iCrzy1

В чем разница между аналитиком данных и data scientist'ом и какие пороги входа в эти профессии

https://bit.ly/3wHiXhY

Как выявлять причинно-следственные связи при решении бизнес задач с помощью методов ML

https://bit.ly/3tK5hkd

Мини-курс по основам глубокого обучения

https://bit.ly/3DoDHwb

Сборник ключевых событий и исследований в сфере искусственного интеллекта, сортированных по периодам и темам

https://bit.ly/3qKRng8

Обработка музыки и звуков с помощью нейронных сетей на PyTorch: набор гайдов в формате мини-видео

https://bit.ly/38bjLkV

Книга по теории вероятностей для начинающих с подборкой задач для тренировки (автоматическая проверка доступна на сайте). В качестве бонусов - интересные визуализации и приложения на R.

https://bit.ly/3uNuucX

Чат-боты в банке: где и как их применять, чтобы никого не распугать?

https://bit.ly/3uIoxxO

Библиотека scikit-learn: перевод документации на русский язык

https://bit.ly/3DCl2xf

Бесплатный курс по основам статистики для анализа данных. Рассчитан на слушателей без углубленных знаний математики

https://bit.ly/3j6H01L

Автоматическое распознавание речи: образцы моделей, читлист и сборник дополнительных материалов

https://bit.ly/36XO2mY

Врываемся в Data Science: гайд для начинающих. От сбора данных до их визуализации и презентации.

https://bit.ly/38ottAw

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за март

1. Курс по нейросетям на Python (короткие видео по 10-20 минут)
https://bit.ly/3JymrH7

2. Курс по машинному обучению от Школы анализа данных
https://bit.ly/3CMyDRZ

3. Сборник лучших датасетов для машинного обучения и Data Science
https://bit.ly/3uifF1X

4. Книга по Python: установка среды, подробное обучение программированию с нуля
https://bit.ly/3iCrzy1

5. Как обучить модель на нескольких примерах, но при этом получить качественный прогноз (статья)
https://bit.ly/3CgqtBj

Задачник по теории вероятностей от Оксфорда с решениями

https://bit.ly/3KmT7DP

Короткое видео о том, как совершенствуются маски в Snapchat с помощью нейросетей. В качестве бонуса - ссылка на Google Colab, где можно поэкспериментировать с технологией GAN.

https://bit.ly/3Kufqrj (видео)
https://bit.ly/3O0UUAI (Google Colab)