Small Data Science for Russian Adventurers
11.2K subscribers
300 photos
3 videos
13 files
702 links
БЕЗ ЧУЖОЙ РЕКЛАМЫ Авторский канал Александра Дьяконова (dyakonov.org)
машинное (machine learning) и
глубокое обучение (deep learning)
анализ данных (data mining)
наука о данных (data science)
ИИ (artificial intelligence)
математика (math)
и др.
ЕСТЬ ЧАТ;)
加入频道
Немного статистики канала по прошлому году… что-то очень много подписчиков для канала, который создавался «для своих». В начале года будет много ссылок на разные курсы, поскольку их просмотром я сейчас и занимаюсь. В канале включены «реакции». Если Вы вдруг не понимаете, что это такое, запустите телеграм через VPN (тогда он обновится должным образом). Теперь можно дизлайкать посты;)
Первого января на arxiv был залит такой довольно приличный обзор по матричным разложениям: https://arxiv.org/abs/2201.00145
Правда, автор раньше уже заливал в более полном виде: https://arxiv.org/pdf/2107.02579.pdf
В любом случае обзор хорош (с доказательствами) и это первая статья, которую я посмотрел в новом году.
#книга
ANDREW FERLITSCH «Deep Learning Patterns and Practices»
Глубокое обучение вряд ли по этой книге можно выучить, но в качестве быстрого повтора (подготовки к экзамену или собесу) подойдёт. Идея книги неплохая и оригинальная систематизация тоже. Есть примеры на керасе. Поясняется много терминов из мира машинного обучения. Из минусов - много чего нет (рекуррентных сетей и трансформеров, например).
#курс
Началось чтение курса Statistical Rethinking (2022 Edition).
Выглядит очень симпатичным. Есть видео и слайды. Из условных минусов - примеры кода на R.
https://github.com/rmcelreath/stat_rethinking_2022
#курс
И ещё один классный курс "Вероятностное машинное обучение" - Probabilistic Machine Learning (Summer 2020). Хорошо продуман, "крафтовый". Про сэмплирование, MCMC, гауссовские процессы и многое другое.
https://uni-tuebingen.de/en/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/lehrstuehle/methoden-des-maschinellen-lernens/lehre/probabilistic-machine-learning/
#забавно
Небольшая мотивирующая история... вот эта работа 2004го года Давида Лойе имеет более 65 тысяч цитирований. Её первые версии подавались аж в конце 90х на ICCV 97, CVPR 98 и были отвергнуты... успех пришёл только через 7 лет.
#юмор
Редкое явление для регулярных конференций под эгидой РАН: см. название и дизайн логотипа (верхний кончик снежинки):
http://web2.nioch.nsc.ru/ctoc2022/
#образование
Для студентов МГУ. Среди МФК в этом году есть следующие (отмечу только, что автор канала в некоторых почему-то значится лектором, хотя это не так - я отношения к ним не имею, но курсы вроде неплохие):

Введение в искусственный интеллект
https://lk.msu.ru/course/view?id=2410

Основы программирования и анализа данных на Python
https://lk.msu.ru/course/view?id=2446

Введение в программирование на основе языка Python
https://lk.msu.ru/course/view?id=2447

Машинное обучение для решения прикладных задач
https://lk.msu.ru/course/view?id=2448
#интересно
Ещё одна мотивирующая история... чтобы Вашим именем что-то назвали в науке о мозге и ИИ не обязательно быть учёным;) Встречайте - нейрон Дженнифер Энистон (в беседе с западными коллегами выяснилось, что так его чаще называют, хотя статья в вики озаглавлена иначе).
https://en.wikipedia.org/wiki/Grandmother_cell
#книга
Посмотрел "Геометрию глубокого обучения" от Джонга Йе.
+ попытка сделать обзор всего-всего (тут не только нейросети) и не только геометрия
+ есть интересные ссылки в обзорах (книга свежая и ссылки на статьи прошлого года)
- несоответствие названия содержанию
- нет методов, основанных на деревьях (зато много про методы с kernel tricks)
- поверхностное изложение всех тем, как учебник не годится, для повторения материала тоже не очень
#книга
Учебник по RL от Сергея Иванова - новая версия (исправленная), теперь на arxiv-е (на русском языке):
https://arxiv.org/abs/2201.09746
#книга
Совсем недавно выложили в общий доступ книгу про регрессию "Regression and Other Stories" (я ещё пока не читал, просто посмотрел - много смежных тем: заполнение пропусков, байесовский вывод и т.п., примеры кода на R).
https://users.aalto.fi/~ave/ROS.pdf
#полезно
Сегодня коллега по работе спросил, есть ли ресурс, который позволяет работать с графом цитирования статей. Я нашёл только это:
https://www.connectedpapers.com/
Хотя тут нет всего функционала, который бы хотелось...

UPDATE: в комментариях есть и более крутые решения!
Channel name was changed to «Small Data Science for Russian Adventurers»
#курс
Табличка с курсами Стэнфорда (указано наличие материалов и видео):
https://burlachenkok.github.io/Courses-at-Stanford-relative-to-AI/