ВЫПУСК №92
Воскресный брифинг D4S #92
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
28 февраля 2021 г.
Дорогие друзья,
Добро пожаловать в воскресный брифинг от 28 февраля.
У нас по-прежнему перерыв в ведении блога, но вы можете наверстать упущенное в наших последних публикациях. В Graphs For Data Science последний пост: Сети слов для генерации языков. Вы должны Подписаться на G4Sci, чтобы не пропустить пост!
3.7 — Посредничество — это последний пост из серии Причинно-следственная связь, а Конкурирующие штаммы CoVID-19 — самый последний из серии Эпидемиология. Как всегда, вы можете найти код в репозиториях Эпидемиология и Причинность GitHub соответственно.
Мы с гордостью сообщаем о двух новых вебинарах, которые пройдут в апреле. Во-первых, 8 апреля у нас будет Визуализация данных с помощью matplotlib и seaborn для всех, а затем 29 апреля Глубокое обучение для всех. Не пропустите их!
На этой неделе у нас есть обзор Практическая теория цвета, руководство по Vim для опытных пользователей, Как эффективно выбрать правильную базу данных для ваших приложений и некоторые мысли о Самой простой нерешенной проблеме в теории графов.
Из Ivory Tower у нас есть обзор Графики знаний, Теория кривой обучения и как использовать Большие данные для кредитного скоринга.
Наконец, в Книге по науке о данных на этой неделе находится Первый курс по науке о сетях Ф. Менцера, С. Фортунато и К.А. Дэвиса. учебник по Функциональному программированию.
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
Блог:
Вышел последний пост в подстеке Graphs for Data Science: Word Networks for Language Generation. В этом посте мы используем набор данных n-грамм Google Книги, чтобы изучить граф, соединяющий слова в английском языке, и то, как его можно использовать для предиктивного ввода текста. Вы должны Зарегистрироваться, чтобы убедиться, что вы никогда не пропустите сообщение!
Последний пост из серии Причинно-следственная связь посвящен разделу 3.7 — Медиация, рецепту расчета контролируемого направленного эффекта. Код для каждого поста в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub: https://github.com/DataForScience/Causality
В последнем посте из серии CoVID-19 Конкурирующие штаммы CoVID-19 рассматривается вероятное влияние, которое может оказать появление более вирулентного штамма в ходе пандемии. Как обычно, весь код доступен на GitHub: http://github.com/DataForScience/Epidemiology101
Книга по науке о данных:
На этой неделе книга по науке о данных называется Первый курс по сетевым наукам Ф. Менцера, С. Фортунато и К. А. Дэвиса. С момента своего зарождения в конце 90-х область науки о сетях быстро развивалась с введением множества различных концепций и методов, происходящих из разных областей. Этот недавний учебник, написанный одним из пионеров в этой области, проведет вас через теоретическую и практическую основу, необходимую для понимания основных принципов науки о сетях и того, как вы можете применить ее в своей работе. Книга дополнена репозиторием GitHub, заполненным примерами Python, которые помогут вам лучше понять концепции по мере их введения.
Лучшие ссылки:
Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.
- Запросы между базами данных в SQLite [simonwillison.net]
- Сложность не помеха для ИИ [gwern.net]
- Машинное обучение для компьютерной архитектуры [ai.googleblog.com]
- Математики приводят числа в движение, чтобы раскрыть свои секреты [quantamagazine.org]
- Ученые приступают к созданию высокоточного цифрового двойника нашей планеты [ethz.ch]
- Как эффективно выбрать правильную базу данных для ваших приложений [pingcap.com]
- Руководство по Vim для опытных пользователей [thevalueable.dev]
- Практическая теория цвета [tallys.github.io]
- Самая простая нерешенная задача в теории графов [medium.com/cantors-paradise]
Только что из прессы:
Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных за последнее время
- Графики знаний (К. Гутьеррес, Дж. Ф. Секеда)
- Оценка эпидемических прогнозов в интервальном формате (Дж. Брахер, Э. Л. Рэй, Т. Гнейтинг, Н. Г. Райх)
- Теория кривой обучения (М. Хаттер)
- Топологические графовые нейронные сети (М. Хорн, Э. Де Брауэр, М. Мур, Ю. Моро, Б. Рик, К. Боргвардт)
- Законы мобильности локационных игр (Л. Тонетто, Э. Лагерспец, А. Ю. Дин, Дж. Отт, С. Таркома, П. Нурми)
- Ценность больших данных для оценки кредитоспособности: расширение доступа к финансовым услугам с помощью данных мобильных телефонов и аналитики социальных сетей (М. Оскарсдоттир, К. Браво, К. Саррот, Дж. Вантьенен, Б. Басенс)
Видео недели:
Интересные обсуждения, идеи или учебные пособия, которые попадались нам на стол.
Функциональное программирование
Все видео недели теперь доступны в нашем плейлисте Youtube.
Предстоящие События
Возможности учиться у нас:
- 9 марта 2020 г. — Графы и сетевые алгоритмы для всех [Регистрация]
- 25.03.2020 — Почему и что, если — причинно-следственный анализ для всех [Регистрация]
- 8 апреля 2020 г. — Визуализация данных с помощью matplotlib и seaborn для всех [Регистрация] 🆕
- 22 апреля 2020 г. — Глубокое обучение для всех [Регистрация] 🆕
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.
Авторские права © Data For Science, Inc., 2021. Все права защищены.
