🧑🏽‍🤝‍🧑🏼 👱🏿 👱🏿 データ分析と機械学習に関する最も興味深い資料の概要No. 24（2014年11月24〜30日） 🐻 👩‍👧‍👦 📹

データ分析と機械学習のトピックに関する最も興味深い資料のレビューの次号を紹介します。

全般

Rの世界からの興味深い（2014年11月17〜23日）
Azure Machine Learningを使用したテキストキー分析
私たちは経験を共有します：R環境での分析のためにロシア語のテキストドキュメントを準備する特性は 、サイト「R：Analysis and Visualization of Data」と呼ばれるサイトの新しいセクションの最初の記事であり、ブログリーダーが書いたゲストポストを公開するというアイデアです。
そして再び番号認識について
適応学習、またはKnewtonに関するいくつかの言葉
Netflix：機械学習システムの構築で学んだ10の教訓 -MLconf会議の「MLシステムの構築から学んだ10の教訓」と題されたXavier Amatriain（Netflixディレクターアルゴリズムエンジニアリング）のプレゼンテーションからの素晴らしいスライドセット。
成功するデータサイエンスチームを正しく形成する方法
4ステップでデータサイエンティストになる方法 -データサイエンスで成功するための別のヒントセット。この場合、Vincent Granvilleがヒントを提供します。
機械学習の分野で仕事を得るために良い結果を示します -ブログMachineLearningMasteryの著者からの優れた記事で、機械学習の分野で仕事を得るために名声のある教育を受けることは絶対に必要ではないと彼はあなたに言います。
Python用のグラフツールライブラリは、Pythonプログラミング言語のグラフ分析用の興味深いグラフツールライブラリです。
現在、Vladimir VapnikはFacebookチームで働いています -機械学習の分野で最も有名な人の1人であり、サポートベクターマシン法の著者の1人がFacebookで人工知能の問題に取り組んでいます。
ヴィンセントグランビルからの4つの興味深い記事-Data Science Centralの著者が読むことをお勧めする4つの記事の短いリスト。
ビッグデータの未来は 、人気のあるSmartData Collectiveポータルの優れたインフォグラフィックです。
ディープラーニングとシリコンバレーイノベーションに関するAndrew Ng -Andrew Ngとの興味深いインタビュー。
すべてのデータサイエンスチームリーダーが知っておくべき5つのこと
Slideshareの最も人気のあるデータサイエンス関連のプレゼンテーション
ビッグデータを扱う際の企業の3つの主な間違いとそれらを回避する方法
トップSlideshareビッグデータプレゼンテーション
ビッグデータで仕事を見つけるのに役立つ6つのヒント
2015年のビッグデータの主な傾向
ビッグスタートアップについて知っておくべき4つのこと

機械学習の理論とアルゴリズム、コード例

PythonとOpenCVを使用して画像のバーコードを認識する
Apache Sparkを使用した分散型深層学習ネットワークの実装
Pythonマトリックス分解は、Pythonプログラミング言語のコードサンプルを使用したマトリックス分解の基本についての優れた記事です。
Rの線形回帰係数の解釈
Ask a Data Scientist：Data Leakageは、Ask a Data Scientistシリーズの人気のあるinsideBIGDATAポータルの別の記事です。この号では、データリークのような機械学習の重要な概念について説明します。
機械学習とビッグデータを使用して株価を予測することは、機械学習とApache Sparkを使用した株価予測に関する今年の例を含む非常に興味深い記事です。
コードサンプル：Pythonを使用したデータ分布の視覚化-多くのPythonコード例がデータ分布の視覚化に使用されます。
コード例：SASおよびRのロジスティック回帰
Azure ML Webサービスのパラメーター -C＃プログラミング言語の小さなコードサンプルでAzure ML Webサービスを操作することに関するMicrosoft Technet Machine Learningブログの記事。