Обзор наиболее интересных материалов для анализа данных и машинного обучения, № 35...

Обзор наиболее интересных материалов для анализа данных и машинного обучения, № 35 (9 — 15 февраля 2015 года)

426

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзор более увлекательных материалов , посвященных теме анализа данных и машинного обучения.
Итого

  Обзор онлайн-курсов по арифметике
 Как выслеживать каждый выстрел в НБА?
 Данные ученого в 2015 году — занимательная инфографика.
 Системы компьютерного зрения Microsoft затмить итог человек — исследователи из Microsoft не так давно выпустил публикацию, в которой они обрисовывают разработана система, которая превосходит результаты в области определения изображений на популярные ImageNet набора данных.
 Глубокое исследование модулей с open source библиотеками Факел от Facebook
 10 вещей, которые полезны в анализе данных, которые мы учили статистика
   Данные науки: с помощью Python, R, и SQL
 Факел против Theano — сопоставление производительности 2-ух фаворитных библиотек для глубочайшего исследования.
 Два главных анализа данных инструмент для сопоставления разных наборов данных
Теория и методы машинного обучения, примеры кода

  Распознать изображение, оно не является нужным признать фото
   Как начать развиваться в области анализа данных — эта статья из блога популярного портала онлайн обучения Udacity может посодействовать новеньким в их развитии в области анализа данных.
   Введение в анализ данных в Python
   Обработка данных с помощью R — это не плохое Введение в анализ данных с помощью R язык программирования.
  Введение обучения с учителем (Supervised Learning) — слайды с презентации Себастьян Рашка: «Введение управлял машинного обучения и классификации образцов: The Big Picture».
  Создание web-службы с внедрением R и Azure машинного обучения
  Визуализация способа основных компонент
   Иллюстрация способа основных компонент (PCA)
  Нейронной сети с внедрением NumPy
  R для распределенных вычислений — доклад на недавнем семинаре, который был посвящен использованию языка programmirovanie R для распределенных вычислений.
  Краткое введение Weka
  Глубокое исследование для определения речи — перечень публикаций по использованию глубочайшего обучения для raspoznavaniya речи.
  Серия уроков в области машинного обучения и обработки естественного языка. Вероятности Урок 2.
Онлайн-курсы, учебные материалы и литература

  Основы статистики: обычный формулы
  Data Mining специализации на Coursera — 9 февраля, Coursera вместе с University of Illinois at Urbana-Champaign запустила новейшую специализацию именуемого «интеллектуального анализа данных», Специализация».
Курс представлен UC Berkley.   Artficial интеллекта от UC Berkley — 6 февраля, началась в edX чрезвычайно увлекательный курс, посвященный теме искусственного интеллекта: CS188: Введение в искусственный интеллект.
  Началась онлайн-курс «Введение в возможность — это наука неопределенности» от MIT — 3 февраля edX начала последующей сессии курс по теории вероятностей и представлена Массачусетского технологического института: Введение вероятностей — Наука неопределенности.
  Книга: Обучение Spark
Видео, подкасты

  Внутренняя структура Apache Spark увлекательное видео по теме Apache Spark, Дин Чен (инженер-программер, eBay) ведает о внутреннем устройстве Apache искры.
— увлекательное видео с недавних metapa «что придет Спарк-в 2015 году», которая свершилась в кабинете компании Databricks в Сан-Франциско, где Патрик Уэнделл от Databricks поведал о ближайших планах по развитию Apache искры.   Что ожидает Apache Spark в 2015 г.
  Использование глубочайшего исследования для обработки текста
 Говорящие машинки: эпизод 4: интервью с Анной Wallach) — 4-ый эпизод подкаста серии «говорящие машинки», в данном случае, интервью с Ханной Wallach (Microsoft Research и доктор, Department of Computer Science, University of Massachusetts Amherst), в этом эпизоде затронуты такие темы, как масштабирование, Размер наборов данных и остальные.
 Машинное обучение с помощью F# в крайнем эпизоде подкаста «F# — шоу» Ричард Minerich скажет о собственном опыте в области машинного обучения с помощью многофункционального языка программирования F#.
Данных инженерных

 Apache Spark продолжает расти за пределами экосистемы Hadoop
 Couchdoop: сотрудничество Couchbase Hadoop
Отзывы

 Новости научные данные MyDataMine.com (13 февраля)
 Новости от «огромных данных» MyDataMine.com (10 февраля)
 Лучшие ресурсы для недельке данные от Elixir (№ 22)
 Еженедельный сборник наилучших материалов от R1Soft (13 февраля)
 Наиболее достойные внимания материалы для высочайшей масштабируемости (13 февраля)
Предшествующая редакция: обзор более увлекательных материалов для анализа данных и машинного обучения №34 (2 — 8 февраля 2015 года) habrahabr.ru