#статья
Статья от Майкла Джордана и соавторов
О темпах обучения о операторах Шрёдингера
- связь между стохастическим градиентным спуском и дифференциальными уравнениями
https://arxiv.org/pdf/2004.06977.pdf

#статья
Работа ребят из Беркли
Zitong Yang et al Rethinking Bias-Variance Trade-off for Generalization of Neural Networks
о пересмотре для нейросетей концепции разброс-смещение
https://arxiv.org/pdf/2002.11328.pdf

...это всё было на тему теоретических работ по настройке сетей. Сегодня посмотрел около сотни новых статей. Эти зацепили больше остальных.

#обучение
Ещё одна магистерская программа по биоинформатике, теперь в МФТИ
https://biotech.napoleonit.com/

#обучение
Тут нобелевские лауреаты зазывают на магистерские программы в Европу:
https://sit.timepad.ru/event/1342712/

#конференции
Ещё одно мероприятие в Сириусе в августе по оптимизации, управлению и теории информации:
https://sochisirius.ru/obuchenie/graduates/smena673/3258

#юмор
Лучший слайд лекции...

код без переносов сделался... ну ладно, так и оставлю (редактировать опросы нельзя, можно создать новый). Будем считать, что они есть. Для тех, кто не знает, можно смотреть комментарий с объяснением правильного ответа, если кликнуть на "лампочку" в правом верхнем углу.

#книга
Посмотрел книгу Deep Learning Architectures. Думал, что она о разных архитектурах сетей, как следует из названия. Но оказалось, что она о математике, которая стоит за DL. В принципе, книжка очень неплохая, там много задачек вида «как с помощью ReLU-сети реализовать максимум от нескольких переменных».
https://www.springer.com/gp/book/9783030367206

#юмор
Как всё-таки игры напоминают жизнь...
https://www.youtube.com/watch?v=rTK3tYRd3ds

#python
Изображаем матрицу несоответствий:
https://github.com/wcipriano/pretty-print-confusion-matrix

#интересно
Построение эго-графа по Гугл-запросу вида « ... vs ... »... это же просто и гениально:
https://medium.com/applied-data-science/the-google-vs-trick-618c8fd5359f

#курс
Курс Леонида Жукова «Анализ данных в бизнесе»
http://www.leonidzhukov.net/hse/2020/datascience/

#забавно
Один из классических датасетов изображений был удалён MIT, более того, всех призвали удалить его копии, поскольку там есть что-то околорасистское...
https://venturebeat.com/2020/07/01/mit-takes-down-80-million-tiny-images-data-set-due-to-racist-and-offensive-content/

​​Как математики смотрят на кондитеров?

Как на тетраэдры с лепестковыми диаграммами.

Несколько лет назад в Гарварде решили скачать несколько тысяч рецептов блинов, печений, бисквитов с сайта allrecipes и построить диаграммы.

Представьте себе яйца, молоко, муку: каждый ингредиент на своей оси. Там, где они пересекаются, стоит точка. Каждая точка означает определённые пропорции трёх ингредиентов.

Например, кто-то готовит блины в пропорциях 2:2:1. Но рецептов блинов много, пропорции могут до определённой степени отличаться. А раз пропорции отличаются, то и точки будут в разных местах стоять.

При этом все точки будут ограничены какой-то областью, за рамками которой будет уже не блин, а что-то другое. К примеру, если в пропорции увеличить число яиц, то будет не блин, а омлет.

В Гарварде проанализировали несколько кондитерских изделий и сделали цветные области с точками, расположив их на тетраэдре. Если его собрать, то очень удобно смотреть на рецепты и размышлять о природе брауни или сконов.

Но главное – это пустые места. Вот куда нужно смотреть – это пустоты, которые можно заполнить своим креативом.

Такой дата сайнс можно проводить более точечно: с бисквитами, тестом на пиццу, шоколадными печеньями.

#scientificbreakfast

#статья
Обзор по представлениям в обработке аудио
Deep Representation Learning in Speech Processing:Challenges, Recent Advances, and Future Trends:
https://arxiv.org/abs/2001.00378

#курс
Бесплатный курс от Авито по аналитике данных (никакого фидбэка о качестве программы у меня нет):
https://avito-analytics-academy.ru

#курс
Неплохой курс по обработке сигналов - собрано основное с примерами на питоне:
https://habr.com/ru/post/460445/