#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/

#статья
Ещё один ответ на популярный вопрос студентов: «Какая математика используется в ML?» Серия постов про теорию решёток (!) в машинном обучении:
https://habr.com/ru/post/510808/

#интересно
Не изобретайте алгоритмы, они пригодятся лишь через 18 лет, собирайте данные! ;)
ссылка на источник: https://www.kdnuggets.com/2016/05/datasets-over-algorithms.html

#интересно
Меня как-то спрашивали про национальные стратегии ИИ, есть такой, интересный в этом плане, сайт:
https://futureoflife.org/ai-policy/

#интересно
Среди студентов сделали опрос по привлекательным работодателям. Надо сказать, что он соответствует моим ощущениям. Например, ВМКашников не затащишь в Газпром (у нас даже какие-то простые проекты не идут, поскольку студенты не хотят слышать о подобных компаниях и их задачах). Удивительна для меня только популярность Intel, раньше я много знал людей оттуда, но сейчас у меня, вроде, ни одного знакомого там не работает.
https://www.rbc.ru/business/16/07/2020/5f0f426a9a794765fcca1154

#статья
Почему сильный ИИ никогда не будет создан. Статья авторитетного учёного в Nature:
https://www.nature.com/articles/s41599-020-0494-4

#статья
Неплохой обзор современных методов синтеза и клонирования. Правда, после его написания вышли ещё:
Mellotron, WaveGlow (вокодер)
FlowTron
Glow-TTS
EATS
https://heartbeat.fritz.ai/a-2019-guide-to-speech-synthesis-with-deep-learning-630afcafb9dd#2a7a

#забавно
Что привлекательно в анализе данных, можно взять ну прям что-нибудь, например «побратимость городов», формализовать это, например в виде графа, а потом применить стандартные методы анализа, кластеризацию, и сразу вскрывается география стран, отношения между ними и т.п. И вроде никакой существенной информации на входе не использовали...
https://arxiv.org/abs/1301.6900

#забавно
Мир как нейросеть (если честно, я почти ничего не понял из статьи)
https://arxiv.org/pdf/2008.01540.pdf

#вакансия
... на проект по развитию системы геоаналитики по недвижимости
https://hh.ru/vacancy/38185445

#интересно
Наверное, самая известная девушка в Российском DS:
https://daily.afisha.ru/relationship/16562-kak-rossiyanka-sozdala-metod-mashinnogo-obucheniya-kotorym-polzuyutsya-netflix-i-aviasales/