#забавно
Пост про Шмидхубера:
https://zen.yandex.ru/media/the_world_is_not_easy/nepriznannyi-bog-5fd0cfd275e32831d8517b41

#законы
Правительство решило регулировать научно-просветительскую деятельность. Формально какой-нибудь блог или телеграм-канал по DS или математике является «научно-просветительским». Видимо, скоро его нужно будет где-то регистрировать;)
https://www.kommersant.ru/doc/4606281

#интервью
Интересный формат «Дзен-интервью», Евгений Соколов в роли журналиста-блоггера и яркий гость - Александр Фонарёв, который решает DS-задачи для больших компаний:
https://youtu.be/AfKIfh4x6B0

#забавно
По-моему, Илон Маск превращается в канцлера Германии;)
https://github.com/RameenAbdal/StyleFlow

#законы
К вопросу о прозрачном скоринге - банки против:
https://news.mail.ru/economics/44863857/

#законы
Майкрософт дельную штуку запатентовали;)
Думаю, что так и будет: после смерти, права на голос, изображение и т.п. конкретного человека будут принадлежать корпорациям.
https://www.popularmechanics.com/technology/robots/a35165370/microsoft-resurrects-the-dead-chatbots/

#забавно
Последняя версия тамагочи;)
https://vysteh.com/roboty/na-ces-2021-pokazali-robota-pitomca-moflin-on-obladaet-emocionalnymi-vozmozhnostyami/

#МЖ
Умнее ли мужчины женщин в шахматах:
https://en.chessbase.com/post/explaining-male-predominance-in-chess

#книга
Сергей Иванов (один из моих лучших аспирантов) написал очень симпатичный конспект по теме "Обучение с подкреплением". Вроде как на русском языке это самое полное и интересное издание на эту тему:
https://github.com/FortsAndMills/RL-Theory-book/

#ссылка
У Сергея Колесникова есть блог - там недавно выложен интересный обзор про RL в рекомендательных системах:
https://scitator.com/post/2012-recsys-rl/

#законы
А вот и ограничения на просветительскую деятельность...
https://novayagazeta.ru/articles/2021/01/19/88778-konets-epohi-prosvescheniya

к опросу (ниже)

#обзор
Немного баян, но иногда полезно вспомнить...
Набор памяток по разным темам (есть неплохие):
https://www.theinsaneapp.com/2020/12/machine-learning-and-data-science-cheat-sheets-pdf.html

#забавно
Удивительно, но у меня заработал без VPN https://www.slideshare.net
(я там когда-то любил выкладывать слайды).
Раньше он был заблокирован в РФ... Попытался понять почему разблокировали, оказалось, что
"On August 11, 2020, it was reported that Scribd, Inc. has acquired Slideshare from LinkedIn for an undisclosed amount."
Раньше SS принадлежал Linkedin и оба ресурса блокировались, теперь только Linkedin.

#образование
Хороший курс для начинающих по DL:
“Методы обработки и анализа больших данных”
(читался для МИЭТ). Автор - доктор технических наук Роман Соловьёв, известен на Kaggle под ником ZFTurbo (победами на кегле и на других платформах). Очень приятно читает, все лекции продуманы, примеры из своей практики. Правда, курс маленький и не все темы раскрыты достаточно подробно. Где-то, наверное, есть ещё ноутбуки автора (примеры показанные на лекции очень хорошо написаны).
https://youtube.com/playlist?list=PLMyPRULSXkaWaJrQOWCBw0nVVVydPsPPj

#метод
Из относительно последних интересных вещей в детекции объектов - на нескольких датасетах SOTA получена не с помощью новых методов, а с помощью аугментации. На картинке понятна идея - скопировать и вставить;)
Golnaz Ghiasi et al «Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Methodfor Instance Segmentation» // https://arxiv.org/pdf/2012.07177v1.pdf

ВТБ и «‎Сколково» приглашают вас принять участие в чемпионате по анализу данных.

Вас ждут 2 задачи:
Goodsification — определение категории товара по данным из смоделированных чеков.
Brandefine — извлечение бренда товара из названия продукта.

— Общий призовой фонд 2 000 000 рублей
— Уникальный датасет из 8 000 000 смоделированных чеков
— 2 актуальные задачи для оттачивания своих навыков

Регистрируйтесь: https://data-fusion.ru/

Также чемпионат доступен на Boosters.pro

#статьи
Простой обзор функций активаций, правда очень неполный (например, нет GELU):
https://arxiv.org/pdf/2101.09957v1.pdf

#статьи
Одна из последних статей про функции ошибки:
Nontawat Charoenphakdee "A Symmetric Loss Perspective of Reliable Machine Learning" // https://arxiv.org/pdf/2101.01366v1.pdf