Выпуск №58
Воскресный брифинг D4S № 58
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
05 июля 2020 г.
Дорогие друзья,
Добро пожаловать в воскресный брифинг, который выйдет 4 июля на выходных.
На этой неделе у нас перерыв в ведении блога, но вы можете ознакомиться с нашей последней записью в блоге. в серии CoVID-19 в блоге: CoVID-19: Первое по-настоящему глобальное событие. В этом посте мы рассмотрим влияние CoVID-19 на нашу жизнь, экономику и общество. Как всегда, вы можете следить за репозиторием GitHub, содержащим соответствующий код Python. Мы надеемся, что вы найдете его полезным, и будем рады любым вашим комментариям.
Мы также рады объявить о партнерстве с замечательными людьми из Data Umbrella. На этой неделе мы хотели бы рассказать о двух их предстоящих онлайн-мероприятиях: Введение в команды терминала (10 июля) и Построить карьеру в науке о данных (14 июля). Не пропустите их!
На этой неделе мы разделим наше внимание на две основные темы. С одной стороны, мы глубоко погружаемся в нейронные сети, исследуя тему Что такое сверточная нейронная сеть? и интервью Кай-Фу Ли об Искусстве ИИ, обсуждение того, как Нейроны, которые активируются вместе, соединяются вместе, и статья о том, как генерировать Синтетические данные для глубокого обучения. С другой стороны, мы рассматриваем причинно-следственную связь с объяснением контрфактических теорий причинно-следственной связи, используя причинность для интерпретируемого машинного обучения и X-SHAP: к мультипликативной объяснимости машинного обучения.
Наконец, видео недели у нас есть смена стороны Огня с Аланом Уилсоном, Терезой-Мари Райн и Джулией Кролик в Теории цвета, возможно, одном из самых недооцененных компонентов для успешной визуализации.
Данные показывает, что лучший способ распространения информационного бюллетеня — это распространение информации из уст в уста, поэтому, если вы считаете, что кому-то из ваших друзей или коллег понравится этот информационный бюллетень, просто перешлите ему это письмо и помогите нам распространить информацию!
Сегодня, как никогда раньше,
Semper discentes
Команда D4S
Блог:
В нашем последнем сообщении в блоге из серии CoVID-19 CoVID-19: первое действительно глобальное событие рассматривается влияние, которое пандемия оказывает на нашу жизнь, экономику и общество. Как обычно, весь код доступен на GitHub: github.com/DataForScience/Epidemiology101
Последний пост из серии Причинно-следственные связи охватывает первую часть раздела 1.3 Теория вероятностей и статистика, обзор некоторые из фундаментальных теоретических требований для дальнейшего путешествия. Код для каждой записи в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub для этого проекта: github.com/DataForScience/Causality
Сообщения в блоге:
Моделирование эпидемии:
Обсуждение:
Анализ данных
Компартментальное моделирование
Моделирование эпидемии 101: или почему ваши экспоненциальные соответствия CoVID-19 неверны
Моделирование эпидемии 102: все модели CoVID-19 ошибочны, но некоторые из них полезны
Моделирование эпидемии 104: Влияние сезонных эффектов на CoVID-19
Причинность:
Лучшие ссылки:
Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.
- Что такое сверточная нейронная сеть? [poloclub.github.io]
- Искусство ИИ: интервью с Кай-Фу Ли [news.cgtn.com]
- Контрфактические теории причинности [plato.stanford.edu]
- Нейроны, которые возбуждаются вместе, соединяются вместе… Хорошо, но как? [dissociativediaries.com]
- Демократизация Каплана-Мейера [medium.com/harrys-engineering]
- Почему статистика не отражает в полной мере системную предвзятость в работе полиции [fivethirtyeight.com]
- Непростая математика коллективного иммунитета к COVID-19 [quantamagazine.org]
Только что из прессы:
Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных в последнее время.
- Измерение социального отклика на различные журналистские приемы в Facebook (А.Л. Шмидт, А. Перуцци, А. Скала, М. Чинелли, П. Померанцев, А. Эпплбаум, С. Гастон, Н. Фузи, З. Петерсон, Г. Севергнини , А. Ф. Де Ческо, Д. Казати, П. К. Новак, Х. Э. Стэнли, Ф. Золло, В. Кватрочиокки)
- Использование теории информации для оптимизации моделей эпидемий для прогнозирования и оценки в реальном времени (К. В. Параг, К. А. Доннелли)
- Синтетические данные для глубокого обучения (С. И. Николенко)
- Путеводитель по R — неправильно понятой метрике пандемии (Д. Адам)
- Отчет о состоянии этики ИИ (А. Гупта, К. Лантен, В. Хит, М. Б. Ганапини, Э. Галинкин, А. Коэн, Т. Де Гасперис, М. Акиф, Р. Буталид)
- Причинно-следственное обучение: новый взгляд на интерпретируемое машинное обучение (Г. Сюй, Т. Д. Дуонг, К. Ли, С. Лю, С. Ван)
- Встраивание динамической сети онлайн (Х. Хуан, Дж. Ли, Х. Хе, Х. Чен)
- X-SHAP: к мультипликативной объяснимости машинного обучения (Л. Баунедер, Ю. Лео, А. Лашапель)
- Метод на основе кодера-декодера для сегментации легочной инфекции COVID-19 (Ом Эльхаррусс, Н. Субраманиан, С. Аль-Маадид)
Видео недели:
Интересные обсуждения, идеи или учебные пособия, которые попадались нам на стол.
Теория цвета — DVS Fireside Chat
Предстоящие События:
Возможности учиться у нас:
- 29 июля 2020 г. — Временные ряды для всех [Регистрация]
- 12 августа 2020 г. — Расширенные временные ряды для всех [Регистрация] 🆕
- 21.08.2020 — Теория вероятностей для всех [Регистрация] 🆕
Партнерские мероприятия:
- 10 июля 2020 г. — Введение в команды терминала
- 14 июля 2020 г. — Построить карьеру в науке о данных
Благодарим вас за подписку на нашу еженедельную рассылку с кратким обзором мира наук о данных и машинного обучения. Пожалуйста, поделитесь со своими контактами, чтобы помочь нам расти!
Публикуется в воскресенье.
Авторские права © Data For Science, Inc., 2020. Все права защищены.
