こんにちは、Habr！
私たちのFlyElephantチームは、来年の新年を祝福し、来年のすべてのプロジェクトのすべてのベストで成功した実装を望み、ダイジェストのために週末に新鮮なものを公開したいと考えています。 今日の問題は、人工知能、ビッグデータ、高性能コンピューティングの分野におけるニュースや資料への興味深いリンクの伝統的な選択です。
1月14日に、「 機械学習の概要 」というトピックに関するウェビナーを開催し、 機械学習の歴史と基本概念について説明します。 一般的なタスク/機械学習アルゴリズムを検討し、 FlyElephantプラットフォームを使用して例を実行し、このプラットフォームを使用して人工知能の問題を解決する方法を見つけてください。 こちらからウェビナーに登録できます 。
記事
- 2015データサイエンス給与調査
- ヒートマップを使って楽しく
- R関数の戻り値と割り当てのパズル
- データサイエンティスト向けのソフトウェア開発スキル
- 2016年の上位3つのビッグデータのトレンド
- わずか5ドルで最高のR本を入手
- IoTとビッグデータ-何、なぜ、次は何
- KはRのクラスタリングを意味します
- 2016年にビッグデータを推進する5つのトレンド
- 2016年の10のビッグデータ予測
- RおよびD3を使用したニュージーランドでの通勤のネットワークチャート
- 25 Java Machine Learning Tools＆Libraries
- RとPython：勾配降下
- 2016年の12の驚くべきビッグデータの成功事例
- 6 PYTHONおよびRで行われた機械学習の視覚化
- 分析の未来-2016年の上位5つの予測
- 2016年のビッグデータ：失望、幻滅、混乱の可能性がある曇り
- 2016年以降のディープラーニングから期待できること
- Googleは高度なヒューマノイドロボットの軍事資金を拒否
- 「Love Actually」でのキャラクターのネットワークの分析
- 50のディープラーニングソフトウェアツールとプラットフォーム、更新
- 人工知能への投資
- チートシート：Rによるデータの視覚化
- マシンインテリジェンス2.0の現状
- トップ10の機械学習アルゴリズム
ビデオとプレゼンテーション
- 大規模なプロファイリング
- BlazegraphがGPUでグラフコンピューティングを加速
- SC15ビデオ：共同設計、Exascale、UCXなどに関するMellanoxのGilad Shainer
- データサイエンスの設計思考
- NERSCでOpenMPを使用する
- クラウドでHPCサーバーを実行するにはどれくらいの費用がかかりますか？
- 機械学習に関する第32回国際会議（ICML）、リール2015
- PythonのGILを破ってCPUを最大限に活用する
イベント
- EMiT 2016 Emerging Technologies Conference、6月2〜3日、バルセロナ
- DeepHack.Q＆A、1月31日-2月6日、モスクワ
- International HPC Summer School 2016、6月26日-7月1日、リュブリャナ
- HPCS 2016、7月18-22日、インスブルック
ダイジェスト
ダイジェストを改善するための提案や提案に感謝します。 すべての便利なリンクと共有したい場合は、digest @ flyelephant.netに送ってください。ダイジェストの次の号にそれらを必ず含めます。
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