Воскресный брифинг D4S №189

Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

5 февраля 2023 г.

Дорогой Бруно,

Добро пожаловать на 189-й выпуск воскресного брифинга. Последние несколько недель мы были не в сети из-за смерти члена семьи, но теперь мы вернулись к нашему обычному графику.

У нас перерыв в ведении блога, но вы можете наверстать упущенное в нашем последнем посте Средний «10 лучших книг, которые мы прочитали в 2022 году», последнем посте из серии G4Sci: Сетевые атаки: сеть, не наблюдая за ней полностью или последний Viz4Sci в серии: Цветовая схема фото.

В последние недели некоторые из вас обратились к нам с вопросом, как они могут помочь в работе, которую мы делаем здесь, в Data For Science. Несмотря на то, что воскресный брифинг — это труд любви, и он всегда останется бесплатным, он не обходится без затрат, и любая помощь приветствуется.

Если вы хотите поддержать нашу работу, есть несколько вариантов:

Платная подписка на Графики для науки или Визуализация для науки, которая дает вам полный доступ к архиву предыдущих сообщений.
Подпишитесь на Medium по нашей реферальной ссылке без дополнительной оплаты для вас
Напрямую через разовое пожертвование PayPal.

В нашем регулярно запланированном контенте мы узнаем, как использовать Векторизацию, чтобы попрощаться с циклами в Python, Как создать инструмент парсинга для Linkedin за 7 минут и Некоторые замечания о больших языковых моделях.

На академическом фронте мы погружаемся в Технологии децентрализованных финансов (DeFi), ChatGPT: пять приоритетов для исследований и как Шаблоны более высокого порядка раскрывают причинно-следственные масштабы сложной системы.

Книга по науке о данных на этой неделе — Практическая линейная алгебра для науки о данных М. К. Коэна. Как всегда, вы можете найти все рекомендации предыдущих книг на нашем веб-сайте. В видео недели у нас «Python для линейной алгебры (для абсолютных новичков)»

Данные показывают, что лучший способ распространения информационного бюллетеня — это распространение из уст в уста, поэтому, если вы думаете, что кому-то из ваших друзей или коллег понравится этот информационный бюллетень, просто перешлите ему это письмо. Это поможет нам распространить информацию!

Всегда разбирайтесь,

Команда D4S

Книга по науке о данных на этой неделе — Практическая линейная алгебра для науки о данных М. X. Коэна, книга, написанная для самостоятельных учащихся, которым необходимо научиться применять линейную алгебру в своей работе. Книга самодостаточна и может использоваться как самостоятельный ресурс, а также как дополнение к лекционному курсу. Если вы пытаетесь улучшить свое понимание линейной алгебры или изучаете предмет с нуля, это ценный ресурс, который обеспечивает четкий и практичный подход к предмету.

Автор — отличный преподаватель, который признает, что традиционные учебники по линейной алгебре могут разочаровать тех, кто хочет использовать этот предмет в качестве инструмента для понимания данных, статистики, глубокого обучения, обработки изображений и других технических областей. Вместо заучивания уравнений и абстрактных доказательств автор дает четкие пояснения и практические примеры, чтобы помочь читателю понять, как думать о матрицах, векторах и операциях. Цель книги — помочь читателю развить визуальное, геометрическое интуитивное представление о линейной алгебре и о том, как реализовать эти концепции в коде Python, особенно для приложений в машинном обучении и науке о данных.

Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.

Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных за последнее время

Технология децентрализованных финансов (DeFi) (Р. Ауэр, Б. Хаслхофер, С. Китцлер, П. Саггезе, Ф. Виктор)
Сети деятельности определяют эффективность проекта (А. Васкес, И. Поццана, Г. Калогридис, К. Эллинас)
Изучение данных со структурированным отсутствием (Р. Митра, С. Ф. Макгоф, Т. Чакраборти, К. Холмс, Р. Коппинг, Н. Хагенбух, С. Бидерманн, Дж. Нунан и др.)
ChatGPT: пять приоритетов для исследований (Э. А. М. ван Дис, Дж. Боллен, В. Зуидема, Р. ван Ройдж, К. Л. Боктинг)
Адаптация инфраструктуры и появление петель в маршрутизации сети с нестационарной нагрузкой (А. Лонарди, Э. Факка, М. Путти, К. Де Бакко)
Точная и быстрая линейная кластеризация сетей с помощью динамического программирования (А. Патания, А. Аллард, Дж.-Г. Янг)
Влияние чемпионата Евро-2020 на распространение COVID-19 (Дж. Денинг, С. Б. Мор, С. Контрерас, П. Донгес, Э. Н. Ифтехар, О. Шульц, П. Бехтле, В. Приземанн)
Модели высшего порядка раскрывают причинно-следственные масштабы сложных систем (Л. В. Петрович, А. Вегнер, И. Шолтес)

Python для линейной алгебры (для начинающих)

Все видео недели теперь доступны в нашем плейлисте Youtube.

Предстоящие События

Возможности учиться у нас:

21 февраля 2023 г. — НЛП для всех 🆕 [Регистрация]

Видео по запросу

Подробные руководства:

Обработка естественного языка 5,5 часов, охватывающая базовые и продвинутые техники с использованием NLTK и Keras.
Анализ временных рядов для всех 6 часов, охватывающий предварительную обработку данных, визуализацию, модели ARIMA, ARCH и глубокого обучения.

Благодарим вас за подписку на нашу еженедельную рассылку с кратким обзором мира наук о данных и машинного обучения. Пожалуйста, поделитесь своими контактами, чтобы помочь нам расти!

Публикуется в воскресенье.

Читайте все истории на Medium и помогите поддержать мою работу, подписавшись по моей ссылке: https://bgoncalves.medium.com/membership.

Воскресный брифинг D4S №189