Наша еженедельная подборка "Выбор редакции" и оригинальные материалы, которые необходимо прочитать.
«Интуиция» - это большое слово, которое описывает маленькую радость: это чувство, когда приятные вещи случаются просто так, как будто случайно. Некоторые из наших любимых постов в блогах оставляют у нас такое же чувство счастливого, неожиданного открытия, даже несмотря на то, что писателю требуются большие навыки (и много работы), чтобы наладить связи и заставить вещи щелкать так, чтобы это казалось легким.
Возьмем, к примеру, случайное наблюдение Офира Магдачи о том, что если бы футбол был языком, он был бы самым распространенным в мире. Это привело его к увлекательному проекту: попытке объединить свои знания в области НЛП и язык красивой игры, чтобы заложить основу для будущих решений машинного обучения в спортивной аналитике. Майкл Бронштейн (и соавторы) осознали большой потенциал в подходе к графовым нейронным сетям (GNN) как к уравнениям в частных производных (PDE), открыв пространство для изучения многих популярных архитектур для глубокого обучения на графах как а также план разработки новых .
Больше интуиции? Большинство из нас, когда мы пытаемся подключить USB-разъем, просто переворачиваем его, пока он не встанет на место. Аллен Дауни, с другой стороны, был поражен тем фактом, что редко удается сделать все правильно с первой попытки. Это заставило его задуматься и написать об удивительной связи (не каламбур! Может быть?) Между этим повседневным моментом преходящего разочарования и… байесовским анализом решений.
Некоторые из наших самых обыденных повседневных рабочих процессов могут внезапно превратиться в трамплин для прозрения и вдохновения. Очистка данных иногда может казаться однообразной и однообразной, но для Эмили Бернс это отправная точка для системного осмысления так называемых неверных данных и создания четырехэтапного подхода к выявлению и исправлению ошибок. у истока трубопровода . A / B-тесты - это пища для многих специалистов по анализу данных; запустив их в массовом масштабе в рамках своей работы в Wix, Итамар Фаран поверил в ценность байесовских A / B-тестов, и «он щедро делится обзором статистических моделей, на которых основаны их".
Ищете другие точки для соединения? Остальные выборы на этой неделе очень разнообразны, но каждый предлагает мини-вселенную идей для изучения:
- Откройте для себя экосистему Hugging Face и ее многочисленные применения для тех из вас, кто работает в области НЛП, в обзоре Парул Пандей недавно выпущенного курса создателей библиотеки.
- Мы углубились в Месяц гордости, но никогда не поздно отметить это событие коллекцией сообщений (таких авторов, как Рея Мутафис и Хизер Краузе) о пересечении науки о данных, предвзятости и LGBTQIA + сообществ , выбранный Беном Хуберманом.
- Изучите все тонкости корпоративного машинного обучения под нежным руководством Кетан Доши, чья новая серия статей начинается с решающего этапа построения и обучения модели.
- Если вы новичок в мире функциональных данных, очень хорошо начать с практического учебного пособия Йоханнеса Воленберга, которое посвящено функциональному анализу основных компонентов (FPCA).
- Наконец, в последнее время появился шквал зловещих предсказаний относительно ИИ - как прогресс в этой области может в конечном итоге ускорить падение человечества. В подкасте TDS Джереми Харрис побеседовал с генеральным директором Allen Institute for AI Ореном Эциони, который гораздо более оптимистично оценивает наши шансы перехитрить наших потенциальных властителей.
Впереди еще одна неделя случайного обучения, открытий и сообщества - спасибо за вашу компанию и за вашу поддержку нашей работы.
До следующей переменной
Редакторы TDS
Последние добавления к нашим избранным темам:
Начиная
- Обнаружение и визуализация нелинейных отношений Конор О'Салливан
- Почему записные книжки Jupyter не так уж и плохи, автор: Маартен Гроотендорст
- От прогноза к действию - как узнать оптимальную политику на основе данных (часть 1) Рама Рамакришнан
Практические руководства
- Полное руководство по сопоставлению и сопоставлению оценок склонности Лейхуа Йе, Ph.D. Исследователь
- Данные превыше моделей, но прежде всего формулировка проблемы, Брайан Кент
- Pytorch-widedeep, Глубокое обучение табличных данных IV: Глубокое обучение против LightGBM от Хавьера Родригеса Заурина
Глубокие погружения
- Обучение с подкреплением, Крис Махони
- Взаимная информация: предсказание как имитация Дуглас Гамильтон
- The Perfect Shuffle от Шен И Хун