来週のイベント
1。
ディープラーニング：ロボット工学の現在と未来。 Skolkovo-Skoltech-NVIDIAワークショップ 2月21日
2。
データサイエンスケースクラブ 。 2月21日
3。
データサイエンスの朝食 。 2月22日。
4。
機械学習トレーニング 。 2月25日。
トレーニングコース、会議
1。
stepikの 3月中旬からのオンラインコース「Introduction to Natural Language Processing」。 昨年のページ。
2。
機械学習のためのニューラルネットワークの再起動 。
3。
TensorFlow Developer Summitカンファレンスのビデオ。
4。
DataFestカンファレンスのビデオ。 パート1 パート2 パート3 パート4
5。
Yandex Practical Machine Learning Workshop （ビデオ）。 トピック：チャットボット。 11月を記録しましたが、最近捕まりました。
6。
モスクワのオープンデータデー 。
7。
MLおよびDMに関する資料の選択 。
8。
データサイエンスコースのベストイントロ-クラス中央キャリアガイド 。
9。
公開されたレポートICLR 2017は 、今年4月にフランスで開催されます。
10。
オックスフォードディープNLP 2017コース 。
UPD イリアサフォノフ
11。
Yandexでの会議「Machine Learning for Business」 。
12。
KaggleがGoogle CloudとYouTube-8Mビデオ理解チャレンジを開始します。
UPD jjdeluxe
13。
対話システムの近代的なアーキテクチャ -アナトリーヴォストリャコフ、セグメント。 映像
ニュース
1。
TensorFlow 1.0がリリースされました
2。
GoogleはTensorFlow tfdbgのデバッガーをリリースしました
3。
DataScienceCentralウィークリーダイジェスト
4. HighScalabilityポータルの毎週のレビュー 。
科学記事、実用的な実装、データセット
1。
Pythonの時系列予測のケーススタディ：ボストンの月刊武装強盗
2。
ショッピングデータセット 。 ベルギーの小売市場データセット（Tom Brijs提供）：匿名のベルギーの小売店からの（匿名化された）小売市場バスケットデータが含まれています。
3。
ハイブリッドコードネットワーク：教師あり強化学習による実用的かつ効率的なエンドツーエンドのダイアログ制御 。
4。
初心者向けのニューラルネットワーク 。 パート2
5。
グラフフィルタリングを介したスペクトルクラスタリング：高次元確率ブロックモデルの一貫性
6。
ChainerMNを使用した分散深層学習のパフォーマンス 。
7。
モデルの仕様ミスと逆強化学習 。
8。
PyTorchの実装：seq2seq翻訳 。
9。
クラスタリングによるデータの自動セグメント化 。
10。
オフラインのバイリンガル単語ベクトル、直交変換、逆ソフトマックス 。
11。
マルチストリーム分類のための並列長期短期メモリ 。
12。
Quoraが最近公開したデータセットの分類 。
13。
音楽生成のための6つの深層学習ツールの分析-アシモフ研究所 。
14。
HistWords：歴史的なテキストのための単語の埋め込み 。
15。
データスタック 。 PDF。データ分析用のすべてのツールが含まれています。
16。
データコーディング101-Bashの概要 。
17。
Pythonを使用した時系列予測のケーススタディ：ボルチモアの年間水使用量
18。
逐次学習におけるガウス・ディリクレ事後優位 。
19。
Kerasフレームワークを使用したInceptionV3アーキテクチャの畳み込みニューラルネットワークの実装 。
20。
NLPの深層学習モデルを理解する 。
21。
データセットキュレーションのWebスクレイピング 。
22。
ソフトウェアエンジニアリング対機械学習の概念 。
23。
神経言語モデリングにおけるイライラする短い注意スパン 。
24。
ニューラルネットワークベースの対話ロボット 。
25。
敵対的な例による機械学習の攻撃 。
26。
異常検出の紹介 。
27。
「AI脳スキャン」は、機械学習の内部で何が起こるかを明らかにします 。
28。
オープンソーシングTensorFlowOnSpark：ビッグデータクラスターでの分散ディープラーニング 。
29。
NLPを使用して、Twitterとメディアがスーパーボウル51の広告バトルにどのように反応したかを理解します 。
30。
ファイルの読み取り-3D畳み込みニューラルネットワーク 。 映像
31。
ディープラーニング入門 。
32。
Pythonを使用した時系列予測調査：フランスシャンパンの月間売上高 。