В озере

Озера данных

Дроны над Волгой

Интересный проект от Libelium по измерению качества воды в России

См. также другие публикации от Libelium

Amazon ML

Курсы машинного обучения от Amazon

См. также поиск онлайн-курсов

О, bias

Подборка инструментов для оценки смещения в результатах машинного обучения:

Pymetrics Audit AI

AI Fairness 360 toolkit

Google What-If Tool

Docker и ML

Машинное обучение от начала до конца: построение модели, обучение и использование построенной системы

См. также другие публикации, посвященные machine learning

Конвергентные когнитивно-информационные технологии 2018

Программа конференции Конвергентные когнитивно-информационные технологии 2018
Москва, ВМК МГУ, 29.11 - 02.12 2018

А что внутри?

Интересное исследование от Google, касающееся объяснения того, как нейронная сеть распознает объекты на изображениях. Вот еще статья в NYT об этом.

Что с продажами?

Интересная идея - шаблон для анализа продаж в компании

Будь честен

Насколько хорошо модели машииного обучения объясняют результат

Математика популярности

Как нагнать подписчиков

Решатель

Как работает дерево решений

За науку

О национальном проекте наука. Publish or perish.

На передовой

Ужасы фронтенда

Вопросы Twitter

Вопросы на интервью в Twitter

См. также другие публикации на тему интервью

Нарисуй это

О креативных идеях в визуализации данных

Не о деньгах

Поскольку криптовалюты выходят из моды, то самое время вернуться к истокам блокчейн - распределенному регистру

См. также другие публикации, посвященные blockchain

Карта знаний

Что должны знать домохозяйки менеджеры о data science - MindMap

Практика Python

Несколько интересных ссылок

1. Визуализация на Python. Интересная классификация инструментов.

2. Statsmodels. Статистика в Python.

3. учебник по Sci-Kit. Возможно, самый простой в использовании пакет для машинного обучения.

P & R

Python или R - в чем разница использования для машинного обучения

О договороспособности

Механизмы децентрализованного консенсуса

Ужасы нашего городка

Внутреннее устройство кода Oracle

См. также другие публикации про Oracle

Mozilla IoT

Web of Things как он есть - первый анонс системы Интернета Вещей от Mozilla. Это - Mozilla IoT

Что будет?

Forecasting Methods in Data Science

Моделирование пассажирского транспорта

Интересная статья в блоге Urbica о моделировании городского пассажирского транспорта.

За науку

Суд заблокировал Sci-Hub в России. А денег на научные подписки не выделил ...

ПОЯП

Проблемно-ориентированные языки программирования для машинного обучения. На английском это все-таки короче (и привычнее): domain language.

kNN

Простое введение в k-Nearest-Neighbors

См. также другие публикации по теме кластеризация

Структуры данных

Вопросы на интервью для программистов по структурам данных и алгоритмам

См. также другие публикации по теме интервью

SNN

Spiking Neural Networks - интересная модель для обработки spatio-temporal данных

Kafka SQL

Потоковый SQL для Kafka

См. также другие публикации, посвященные Kafka

Keras - в жизнь

Пара примеров использования Keras:

CNN в Keras

RNN в Keras

См. также другие работы, посвященные Keras или deep learning

Как это было?

Как сделали Трампа? О том, как работала компания Cambridge Analytica, которой и приписывается успех Трампа на выборах.

P.S. то, что данные, по их словам, были собраны одним небольшим приложением, которое пользователи загружали добровольно - это, конечно, смех. Данные, очевидно, продал FB. Это бизнес, ничего личного.

Ган

Введение в GAN.

См. также другие публикации, посвященные Generative Adversarial Networks

Только посоветовать

Архитектура рекомендательной системы

HTTP/3

Еще и HTTP/2 не везде, но есть уже HTTP/3 - новая реализация TCP поверх UDP

На хайпе

ИИ-сообщество. События

Что в тренде?

Что писать в резюме по data science? Наиболее востребованные навыки, если судить по объявлениям о найме.

P.S. а вот здесь можно узнать как на самом деле читают резюме рекрутеры.

Парадокс Симпсона

Когда статистические заключения по всему набору данных и по его части - прямо противоположны.

О вере

Толковая статья: In blockchain we trust. Здесь именно речь о распределенном регистре.

Великолепная десятка

Еще один набор базовых алгоритмов машинного обучения. Со ссылками на учебники.

См. также другие публикации по теме machine learning

Азы ML

Основные алгоритмы машинного обучения. Привлекает краткостью и ясностью изложения.

См. также другие публикации по теме machine learning

INJOIT vol. 6, no. 11

Вышел новый номер журнала INJOIT. Это одиннадцатый номер в 2018 году. Тема года - цифровая экономика. Также ожидаем много статей по транспортной тематике.

Темы статей:

• An approach to the classification of the loops of finite automata. Part II: The classification of the states based on the loops
• Tree Traversal to Achieve Generalization for Data De-identification
• Об усложнении дискретного логарифмирования в полях характеристики 2
• Оптимизационная методика выбора частот для получения RGB-представления результатов спектральной декомпозиции
• Виртуализация сетевых функций NVF как аналог параллельных сетей в эпоху коммутации каналов
• Экспериментальное исследование трех вариантов реализации метода неравномерных покрытий для систем с общей памятью
• Цифровая трансформация процессов нормативного регулирования: тенденции, подходы и решения
• Построение онтологических связей в области знаний на основании поиска и анализа текстовых ссылок
• Концептуализация понятий, используемых в исследованиях «умного города» и «электронного управления»: опыт наукометрического анализа
• Системно-комплексный подход при накоплении знаний в предметной области биомедицины
• Онтологизация данных Европейского союза как переход от экономики данных к экономике знаний
• Онтологии системы систем в национальных стандартах цифровой железной дороги Великобритании

Архив журнала находится здесь.

/via Лаборатория ОИТ

Apache Beam

Универсальная модель обработки данных - Apache Beam

Практическое применение анализа текстов

Вполне практическое применение машинного обучения в анализе текстов - определение фальшивых заявлений в полиции

Умные грабли

Утвержден паспорт ведомственного проекта «Умный город». А архитектуры так и нет. Снова банк решений. Кейсов, как менеджеры любят говорить. То есть, каждое решение будет реализовывать свою базу данных, свою среду передачи, свою систему безопасности и т.д. Потом откроется, что данные нужно объединять, а все попарно разное и так далее. Все как всегда.

Аномальности

Определение аномалий с помощью Apache MXNet

См. также другие публикации, посвященные MXNet

На что положиться?

Выбор признаков в задачах машинного обучения. В двух частях: работа с цифровыми данными и работа с категориями.

См. также другие публикации, посвященные feature selection

И о шаблонах

Коллекция материалов по определению шаблонов с помощью машинного обучения

См. также другие публикации, посвященные machine learning

Язык улицы

Открытые стандарты для представления уличной информации. Вот здесь есть общее описание проекта

О визуализации данных

Книга в открытом доступе https://serialmentor.com/dataviz/

В латексе

Шаблоны Latex для журнала INJOIT

Мировая закулиса

Руководство от Всемирного банка в открытом доступе Information and Communications for Development 2018: Data-Driven Development

Цветное кино

Использование цвета при визуализации данных

Эпидемиология 2.0

Google Trends и Twitter для предсказания эпидемии гриппа

Super Cron

Apache Airflow - управление потоками работ по ациклическому графу