Добрый день! Это третий дайджест материалов по машинному обучению и анализу данных, который появился после длительного перерыва.
События предстоящей недели
1. 
Data science завтрак. 25 апреля с 9-30 до 12-00 в Кафе-пекарня «Райский Пирожок, pr-t. Mira, 26, стр. 1, Moskva
2. 
5-й DataFest. 28 апреля.
3. 
NeuroHive 2018 . Open source онлайн хакатон для разработчиков нейросетей.
Новости
1. 
Врываемся в 2018 год с очередным большим релизом: выпуск версии 11.3 языка Wolfram Language и Mathematica.
2. 
TensorFlow 1.8.0-rc0.
3. 
Еженедельный обзор портала HighScalability.
4. 
Passing cs231n together (in Russian).
Научные статьи, практические реализации, датасеты
1. 
Python module to easily generate text using a pretrained character-based recurrent neural network..
2. 
Официальный резил тайга 2.0.
3. 
Swift for TensorFlow simulation.
4. 
Text Classification with TensorFlow Estimators.
5. 
Convolutional Neural Networks for Relation Extraction
6. 
It’s Training Cats and Dogs: NVIDIA Research Uses AI to Turn Cats into Dogs, Lions and Tigers, Too.
7. 
Задачи сегментации изображения с помощью нейронной сети Unet.
8. 
Which of the Hollywood stars is most similar to my voice?.
9. 
Neural Style Transfer: A Review.
10. 
Implementations of 15 NLP research papers using Keras, Tensorflow, and Scikit Learn..
11. 
The 2018 Stanford CS224n NLP course projects are now online. A lot of them are pretty impressive..
12. 
Collection of popular object detection models with pre-trained weights in TensorFlow.
13. 
Representing Language with Recurrent and Convolutional Layers: An Authorship Attribution Example.
14. 
Data Science Bowl 2018. Орисание решения победителя.
15. 
Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking
16. 
Как делать отбор признаков и подбирать гиперпараметры с помощью проверки статистических гипотез.
17. 
TwinGAN — Cross-Domain Translation of Human Portraits.
18. 
Shared Autonomy via Deep Reinforcement Learning.
19. 
Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data.
20. 
The fall of RNN / LSTM.
21. 
Еще одна статья о распознавании рабочих без касок нейросетями.
22. 
Speed up TensorFlow Inference on GPUs with TensorRT.
23. 
How Music Generated by Artificial Intelligence Is Reshaping — Not Destroying — The Industry.
24. 
Semantic Segmentation — U-Net (Part 1).
25. 
Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками.
26. 
Understand how works Resnet… without talking about residual.
27. 
SfSNet: Learning Shape, Reflectance and Illuminance of Faces ‘in the wild’.
28. 
A List Of Top 10 Deep Learning Papers, The 2018 Edition.
29. 
Yann LeCun: Power and Limits of Deep Learning for Signal Understanding (ICASSP 2018 plenary). Видео.
30. 
Simple Tensorflow implementation of „Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation“.
31. 
SNcGAN — Generate Conditional Images.
32. 
Deploying Deep Learning Models on Kubernetes with GPUs.
33. 
Применяем Deep Watershed Transform в соревновании Kaggle Data Science Bowl 2018.
34. 
How to implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch: Part 1, Part 2, Part 3, Part 4, Part 5.
35. 
A Keras implementation of YOLOv3 (Tensorflow backend) inspired by allanzelener/YAD2K..
36. 
Pytorch implementation of MaxPoolingLoss..
37. 
An intuitive introduction to Generative Adversarial Networks (GANs).
38. 
Nice ideas about unit testing ML code.
39. 
Что спрашивают на собеседовании по AI в Apple?.
40. 
A collection of popular Data Science Competitions.
41. 
Monte-Carlo Search for Magic: The Gathering.
42. 
Датасет „Открытая семантика русского языка“.
Предыдущий выпуск: Обзор материалов по машинному обучению.
Автор: Николай
