Воскресный брифинг D4S № 148

Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.​

27 марта 2022 г.

Дорогие друзья,
​
Добро пожаловать в немного запоздалый 148-й выпуск воскресного брифинга.

На этой неделе у нас есть новый пост G4Sci: Двудольные графы 101, в котором мы начинаем наше исследование этого важного класса графов. В подстеке Визуализация для науки у нас есть 3D-поверхностный график: распределение населения США, а в Среднем у нас есть резюме 10 лучших книг, которые мы прочитали в 2021 году.

В наших регулярно запланированных материалах мы подробно рассказываем о Оттоке — как это работает на практике и способах его расчета, Взгляд DARPA на искусственный интеллект и о том, как Бычие забеги в Памплоне раскрывают динамику толпы в опасности.

Из Башни из слоновой кости мы взглянем на Прогнозирование ссылок в изменяющихся во времени социальных сетях, Динамика ранжирования и Анализ усвоения языка иммигрантами из ЕС-15 с использованием данных Twitter.

Главной темой Книги по науке о данных на этой неделе является Книга по науке о данных — Причинность Дж. Перла. Как всегда, вы можете найти все рекомендации предыдущих книг на нашем веб-сайте. В видео недели у нас есть лекция на тему Искусство писать эффективно — тема, которой редко уделяется должное внимание.

Данные показывают, что лучший способ распространения информационного бюллетеня — это распространение из уст в уста, поэтому, если вы думаете, что кому-то из ваших друзей или коллег понравится этот информационный бюллетень, просто перешлите ему это письмо. Это поможет нам распространить информацию!

Всегда разбирайтесь,

Команда D4S

Блог:

Вышел последний пост в подстеке Graphs for Data Science: Двудольные графики 101. Вы должны Зарегистрироваться, чтобы не пропустить пост!

Вышел последний пост в подстеке Visualization for Data Science: 3D Surface Plot: распределение населения США. Не забудьте Подписаться, чтобы быть первым в очереди на получение каждого поста.

В последнем посте из серии CoVID-19 Как моделировать эффекты вакцинации рассматривается, как простые модификации модели SIR могут помочь нам лучше понять, как работают вакцины. Как обычно, весь код доступен на GitHub: http://github.com/DataForScience/Epidemiology101​

Последний пост из серии Причинно-следственная связь посвящен разделу 3.7 — Медиация, рецепту расчета контролируемого направленного эффекта. Код для каждого поста в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub: https://github.com/DataForScience/Causality​

Книга по науке о данных:​

На этой неделе книга по науке о данных — Причинность Дж. Перла. Причинно-следственный вывод — это живая и быстро развивающаяся область науки о данных, которая, по нашему мнению, может стать по-настоящему революционной в ближайшие годы (вы можете получить краткий обзор основных идей в нашей серии Причинно-следственный вывод на Medium). Джуда Перл — один из самых выдающихся отцов-основателей этой области, которую он мастерски представляет в этом учебнике. В то время как подход, который выбирает Перл, является математически строгим, благодаря его богатому использованию игрушечных примеров, ключевые идеи и концепции легко усваиваются и адаптируются к наборам данных реального мира. Причинно-следственный вывод — мощная стрела в колчане любого специалиста по данным, и это идеальная отправная точка, если вы хотите сделать первые шаги в этой захватывающей области.

Лучшие ссылки:

Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.

  1. ​Churn — Как это работает операционно и как его рассчитать [causal.app]
  2. ​Разновидности математического понимания [ams.org]
  3. ​Похвала запоминанию [pearlleff.com]
  4. ​Взгляд DARPA на искусственный интеллект [darpa.mil]
  5. ​Деннис Салливан, объединитель топологии и хаоса, получил Абелевскую премию [quantamagazine.org]
  6. ​Объяснение Word2Vec [towardsdatascience.com]
  7. ​Система машинного обучения автоматически переводит давно утерянные языки [cacm.acm.org]
  8. ​Нелогичное развитие Python в научных вычислениях [cerfacs.fr]
  9. ​Забеги быков в Памплоне раскрывают динамику толпы в опасности [scientificamerican.com]

Только что из прессы:

Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных за последнее время

Видео недели:

Интересные обсуждения, идеи или учебные пособия, которые попадались нам на стол.

Мастерство эффективного письма

Все видео недели теперь доступны в нашем плейлисте Youtube.​

Предстоящие События

Возможности учиться у нас:

  1. 20 апреля 2022 г. — Обработка естественного языка (НЛП) для всех [Регистрация]
  2. 27 апреля 2022 г. — НЛП с глубоким обучением для всех [Регистрация]
  3. 06 мая 2022 г. — Прикладная теория вероятностей для всех [Регистрация] 🆕
  4. 20 мая 2022 г. — Преобразование анализа Excel в модели данных Python и pandas [Регистрация] 🆕

Видео по запросу

Подробные руководства:

  1. Обработка естественного языка 5,5 часов, охватывающая базовые и продвинутые техники с использованием NLTK и Keras.
  2. Анализ временных рядов для всех 6 часов, охватывающий предварительную обработку данных, визуализацию, модели ARIMA, ARCH и глубокого обучения.

Благодарим вас за подписку на нашу еженедельную рассылку с кратким обзором мира наук о данных и машинного обучения. Пожалуйста, поделитесь своими контактами, чтобы помочь нам расти!

Публикуется в воскресенье.​