Igor Subbotin: Дайджест наиболее интересных материалов по анализу данных №26 (24

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

Общее

Интересное из мира R (17-23 ноября 2014)
Анализ тональности текста с помощью Azure Machine Learning
Делимся опытом: особенности подготовки русскоязычных текстовых документов к анализу в среде R - первая статья из новой рубрики с сайта "R: Анализ и визуализация даных" под названием "Делимся опытом", идея которой состоит в публикации гостевых сообщений, написанных читателями блога.
И ещё раз про распознавание номеров
Адаптивное обучение, или несколько слов о Knewton
Netflix: 10 уроков, полученных при построении систем машинного обучения - неплохой набор слайдов с презентации Xavier Amatriain (Director Algorithms Engineering, Netflix) под названием "10 lessons learned from building ML systems" с конференции MLconf.
Как правильно формировать успешные Data Science команды
Как стать Data Scientist за 4 шага - еще один набор советов, посвященных теме достижения успеха в области Data Science, в данном случае советы дает Vincent Granville.
Показывайте хорошие результаты, чтобы получить работу в области машинного обучения - отличная статья от автора блога MachineLearningMastery, в которой он расскажет, что совершенно не обязятельно иметь какое-то престижное образования, для того чтобы получить работу в области машинного обучения.
Библиотека graph-tool для Python - интересная библиотека для анализа графов graph-tool для языка программирования Python.
Владимир Вапник теперь работает в команде Facebook - один из самых известных людей в области машинного обучения и один из авторов метода опорных векторов (Support vector machines) присоединился к команде, работающей над вопросами искусственного интеллекта в компании Facebook.
4 интересных статьи от Vincent Granville - небольшой список из 4 статей, которые автор портала Data Science Central рекомендует к прочтению.
Будущее Big Data - неплохая инфографика от популярного портала SmartData Collective.
Andrew Ng о Deep Learning и инновациях в Кремниевой долине - интересное интервью с Andrew Ng.
5 вещей, о которых должен знать каждый лидер Data Science команды
Самые популярные презентации со Slideshare по теме Data Science
3 основные ошибки компаний при работе с Big Data и способы их избежать
Самые популярные презентации со Slideshare по теме Big Data
6 советов, которые помогут найти работу в области Big Data
Основные тренды Big Data в 2015 году
4 вещи о Big Data, которые необходимо знать стартапам

Теория и алгоритмы машинного обучения, примеры кода

Распознаем штрихкоды на изображениях с помощью Python и OpenCV
Реализация распределенной Deep Learning сети с помощью Apache Spark
Факторизация матриц на Python - хорошая статья, рассказывающая об основах факторизации матриц с примерами кода на языке программирования Python.
Интерпретация коэффициентов линейной регрессии в R
Ask a Data Scientist: Data Leakage - очередная статья с популярного портала insideBIGDATA из цикла «Ask a Data Scientist», в данном выпуске речь пойдет о таком важном понятии в машинном обучении как Data Leakage.
Предсказание курса акций с помощью машинного обучения и больших данных - очень интересная статья с примерами года о предсказании курса акций с помощью машинного обучения и использования Apache Spark.
Пример кода: Визуализация распределения данных с помощью Python - множество примеров кода на языке программирования Python для визуализации распределения данных.
Пример кода: логистическая регрессия в SAS и R
Параметры веб-сервиса Azure ML - статья с блога Microsoft Technet Machine Learning о работе с веб-сервисом Azure ML с небольшим примером кода на языке программирования C#.

Соревнования по машинному обучению

Новые соревнования по машинному обучению - в данном посте представлен небольшой список новых соревнований по машинному обучению на Kaggle.

Онлайн-курсы, обучающие материалы и литература

Анонс нового онлайн-курс "Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" - на сайте Stanford University появился новый очень любопытный курс, посвященный теме использования сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks) для распознавания визуальных образов.
Мастер-класс по Deep Learning - в данном посте представлены материалы с прошедшего 5-6 ноября мастер-класса по теме Deep Learning в Tel-Aviv University.
Обзор книги "Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning"
Обзор книги "R Object-oriented Programming"

Видеоматериалы

О понимании - замечательное видео с TED — Сюзан Этлиджер: Как быть с большими данными? Нетривиальный вопрос о работе с большими массивами данных их обработкой и последующей интерпретацией.