Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №25 (1 — 7 декабря 2014)

Представляю вашему вниманию очередной выпуск обзора наиболее интересных материалов, посвященных теме анализа данных и машинного обучения.

Общее

•   Как узнать больше о ваших пользователях? Применение Data Mining в Рейтинге Mail.Ru
•    Руководство хакера по нейронным сетям. Схемы реальных значений. Стратегия №3: Аналитический градиент
•    Process Mining: знакомство
•   Немцы создали библиотеку пьяных аудиозаписей
•   Исследование причин аномального голосования на сайте РОИ или особенности электронной демократии в России
•  Описание изображений естественным языком — интересная статья с Google Research Blog об использовании Deep Learning для описания различных изображений естественным языком.
•  Хотите зарабатывать деньги в Data Science? Изучайте инструменты для работы с данными
•  10 основных тенденций в бизнес-аналитике на 2015 год
•  Тенденции в больших данных, бизнес-аналитике и Hadoop
•  Кто такой Data Scientist — интересные развернутые размышления с портала Data Science Central о том, что же все-таки значит такой модный сейчас термин Data Scientist.
•  Автоматическое осмысление данных — статья с Google Research Blog об интересном проекте The Automatic Statistician.
•  11 инструментов для машинного обучения с открытым исходным кодом — полезный список из 11 инструментов для машинного обучения с открытым исходным кодом.
•  63 ресурса по теме Data Science — очередной список интересных ссылок на различные ресурсы по тематике Data Science от популярного портала Data Science Central.
•  Netflix: 10 уроков, полученных при построении систем машинного обучения — автор блога MachineLearningMastery.com раскрывает основные тезисы из недавней презентации от компании Netflix, на которую я давал ссылку в прошлом обзоре.
•  9 лучших аналитических платформ
•   Список полезных ресурсов по языку программирования R
•  Интересные ресурсы по Julia
•   Python Tools для Visual Studio теперь работают и в Azure Machine Learning

Теория и алгоритмы машинного обучения, примеры кода

•   Сравнение различных видов перекрестных проверок (Cross-validation) — полезная статья от автора книги «Applied Predictive Modeling» об использовании различных видов перекрестных проверок (Cross-validation) в машинном обучении.
•  Deep Learning для шахмат — статья об интересном эксперименте использования алгоритма машинного обучения Deep Learning (GPU при помощи библиотеки Theano) для обучения на основе базы данных шахматных игр.
•   Обработка CSV данных с помощью Python
•    Машинное обучение без учителя с помощью scikit-learn
•    Введение в R для программистов
•   Введение в анализ текста с использованием Twitter Streaming API и Python
•   Лаборатория машинного обучения SKLL (SciKit-Learn Laboratory)
•    Введение в анализ данных на Python
•   Data Science на практике с использованием Python
•   Пример кода: запись в CSV файл из Apache Spark
•   Пример кода: выбор случайных записей из data.frame с помощью dplyr

Онлайн-курсы, обучающие материалы и литература

•   Анонс двух новых онлайн-курсов по Apache Spark — на сайте edX в начале 2015 года будет представлено два новых курса по теме использования Apache Spark.
•   Портал с различными онлайн-курсами по теме Data Science — встретил интересный портал с большим количеством онлайн-курсов по тематике Data Science: IntelliPaat.
•     Бесплатная книга «Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers» — интересная бесплатная книга под названием «Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers» с примерами на языке программирования Python.
•  Материалы с летней школы машинного обучения в Париже
•   20 бесплатных книг по основам искусственного интеллекта
    Бесплатная книга «2014 Data Science Salary Survey»
    Список рекомендуемой литературы по эконометрике — очередной список литературы по эконометрике, которые советует к прочтению профессор Dave Giles.
  

Видеоматериалы

•   Масштабировние алгоритмов машинного обучения с помощью Apache Spark — в данном посте представлено интересное видео с одной из встреч группы «SF Machine Learning Meetup group» в Сан-Франциско, посвященное теме использования Apache Spark.
•   Несколько обучающих видео по теме Data Science — в данном посте представлен интересный набор из 12 обучающих видеоматериалов по теме Data Science за последние 2 года.
•   Deep Learning с помощью Python — интересное видео по теме Deep Learning от Alec Radford (Head of Research at indico Data Solutions).

Data engineering

•  Тонкая настройка сборщика мусора JVM для HBase — любопытная статья с блога компании Cloudera о возможностях настройки сборщика мусора JVM для улучшение производительности работы HBase.

Обзоры

•   Интересное из мира R (24-30 ноября 2014)
•  Еженедельный дайджест от DataScienceCentral (8 декабря)
•  Лучшие материалы за неделю от KDnuggets.com (23 — 29 ноября)
•  Лучшие материалы за ноябрь от KDnuggets.com
•  Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №190
•  Наиболее интересные материалы от Freakonometrics №189
•  Еженедельный сборник лучших материалов от R1Soft (5 декабря)
•  Лучшие материалы: Big Data Zone (28 ноября — 5 декабря)
•  Наиболее интересные материалы по High Scalability (5 декабря)

Предыдущий выпуск: Обзор наиболее интересных материалов по анализу данных и машинному обучению №24 (24 — 30 ноября 2014)