Small Data Science for Russian Adventurers

2022-01-23 13:39:33 #статья
Две свежие работы двух авторов про перспективы AI в синтезе лекарств (по ссылке краткий обзор, в конце ссылки):
https://www.ebi.ac.uk/about/news/perspectives/ai-drug-discovery/ Открыть/Комментировать

2022-01-22 11:19:11 #образование
Какая интересная инициатива, касающаяся летних образовательных программ для студентов и школьников:
https://www.letnyayashkola.org/news/2022/01/17/nachalsya-priem-zayavok-na-otkrytie-masterskih-na-letnej-shkole-v-2022-godu/ Открыть/Комментировать

2022-01-21 18:03:04 #образование
В прошлом году 1 апреля была новость о новой должности в вузах - "цифровом ректоре". День дурака прошёл, а цифровые ректоры остались:
https://tass.ru/obschestvo/13490925 Открыть/Комментировать

2022-01-18 19:37:06 #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. Открыть/Комментировать

2022-01-18 18:17:21 #новости
К вопросу будут ли у ИИ права собственности:
https://rg.ru/2022/01/12/iskusstvennomu-intellektu-otkazali-v-prave-izobretat.html Открыть/Комментировать

2022-01-13 13:32:02 #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/ Открыть/Комментировать

2022-01-11 15:46:23 #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 Открыть/Комментировать

2022-01-10 15:07:06 #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). Открыть/Комментировать

2022-01-07 20:34:11 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. Открыть/Комментировать

2022-01-07 20:30:48 Открыть/Комментировать