Facebook-читатель

FastText - библиотека классификации текстов от Facebook. И натренированные шаблоны для 90 языков.

IoT Big Data

Стандарт GSMA для обработки больших данных в IoT. Вот здесь есть информация о запуске проекта. А вот здесь есть проектные онтологии.

Внутреннее техническое устройство

Как работает нейронная сеть. Хорошо иллюстрированный пример.

В путь

Конференция Транспортное планирование и моделирование

Что будет?

Стратегия Google (русский перевод аналитического обзора)

Все для пользователей

Как Uber использует искусственный интеллект в поддержке пользователей. Автоматический анализ пользовательских запросов. Вот здесь есть еще о применении AI в customer care: 1 & 2.

См. также другие публикации по теме AI

Весь Гарвард

На одной странице: все лекции курса CS50 - основы программирования. На русском языке.

И зачем оно все?

Жесткий вопрос: а что же реально машинное обучение приносит компаниям? Вот, например, как на самом деле обстоят дела с разрекламированным IBM Watson.

Другие публикации по теме machine learning

Про города

Список публикаций Carlo Ratti из MIT Senseable City Lab

Выбор Amazon

MXNet - Deep Learning Framework of Choice at AWS

См. здесь другие материалы по Deep Learning

Что-то с памятью

Understanding, Deriving and Extending the Long Short-Term Memory networks (LSTM)

См. также другие публикации, посвященные LSTM

Глубокое чтение

Публикации по теме глубинного обучения, структурированные по решаемым задачам

См. здесь другие материалы по Deep Learning

Экосистема больших данных

Как должна выглядеть среда для поддержки больших данных. Перекликается с этой публикацией о стандартах.

Бордюры 2.0

Это идея, которая должна быть хорошо воспринята в Москве. Изменяемые модульные тротуары. Идея перекладки бордюров, доведенная до технического совершенства.

Обработка временных рядов

Хороший практический пример анализа временных рядов на Python

См. также другие публикации по теме time series

Что учить?

Искуственный интеллект - что изучать. К вопросу формирования учебных программ по AI.

И о стандартах

Очень правильная статья о необходимости стандартов для работы с большими данными.

Jupyter now

Использование Jupyter notebooks в Netflix

ML CS 229

Вспомогательные материалы к курсу CS 229 - Machine Learning

Байесовский вывод

Хорошее объяснение: How Bayesian inference works

P.S. Баейс в блоге Abava