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. 31（2015年1月12〜18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

• 2015年のデータ分析と処理の5つの傾向
• 遺伝的アルゴリズムの仕事の例 -十分に多数の調整可能なパラメーターを持つ遺伝的アルゴリズムの仕事の2つの非常に明白な例に会いました。
• さまざまなデータセットの優れたコレクション -Sebastian Raschkaのさまざまなデータセットのコレクション。
• NASAは星の研究で機械学習の助けに頼る
• Google検索でのディープラーニングの開発は、Googleでの検索エンジンの開発に関する一連の記事の中で、「Google検索が次の脳になる」という非常に興味深い記事です。 この記事では、会社におけるディープラーニング技術の出現と開発、DeepMindの買収、Google Brainプロジェクトおよび人工知能技術の開発に焦点を当てます。
• Demis Hassabisとのインタビュー -前の記事の続き、 Demis Hassabisとのインタビュー-Googleが4億ドルで購入したDeepMindの創設者。
• ディープラーニングテクニックをより効果的に使用するためのFacebookオープンソースツール
• Baiduはディープラーニング用のスーパーコンピューターを構築しました
• データサイエンティストにインタビューする方法
• Talking Machines：エピソード2：Talking Machinesの2番目のエピソードであるIlya Sutskeverへのインタビュー 、この場合はGoogle ResearchチームのメンバーであるIlya Sutskeverへのインタビュー。
• DataFloq 2015の8つのビッグデータトレンド
• Rはその関連性を失いません -プログラミング言語Rの人気について少し考え、その人気を失いませんが、その逆も同じです。
• Python vs R：最初に学ぶべきことは？ -データ分析のためのプログラミング言語の議論のトピックの続きで-ブログUdacityの著者からの現在のデータ分析と明白な結論のために現在使用されている2つの人気のある言語の良い比較、それは最後に私に思われます。
• データ処理の分野における2014年の5つの失敗
• 知っておくべき10のビッグデータ専門家
• 昨年のベストビッグデータストーリー12件

機械学習の理論とアルゴリズム、コード例

• 好みと遊女でYandex Newsを所有
• イベント分析
• PythonとScikit-Learnによる機械学習の概要
• 機械学習における機能工学の芸術
• 3つの簡単なステップの主要なコンポーネントメソッドは 、Sebastian Raschkaによる別のすばらしい記事です。 この場合、彼は主成分分析法の基本について話します。
• ディープラーニングとは何ですか？ ディープラーニングの機械学習方法を説明する優れた入門記事で、急速に人気を集めています。
• ディープラーニングの概要
• 分類器のジオメトリ -この記事では、Pythonプログラミング言語のコード例を使用して、「実世界の分類問題を解決するために数百の分類器が必要ですか？」というかなり人気のある研究のトピックを作成します。
• Pythonディープラーニングの例
• RStudio Server Proによる負荷分散
• マイクロベンチマークライブラリを使用してRのさまざまな式の実行時間を比較する
• Rを並行して実行する（簡単な方法）
• 平易な言葉での決定木について
• モデルの効率性（パート1） -アナリティクスVydhyaのブログの著者は、予測モデルの効果を把握し、モデルのパフォーマンスを測定する方法について説明します。
• 基本的なデータサイエンス手法：分類、回帰、および類似性の比較
• Rを使用した拡張カルマンフィルターの視覚化の例は、以前のレビューの記事「Rを使用したカルマンフィルターの視覚化の例」の続きです。この場合、プログラミング言語Rを使用した拡張カルマンフィルター（EKF、拡張カルマンフィルター）の視覚化の例です。
• コード例：R：総ベクトル化

機械学習コンテスト

• National Data Science Bowl Machine Learning Contest-少し前に、新しいNational Data Science Bowl Machine LearningコンテストがKaggleで始まりました。
• Angry Birds AIコンペティション結果
• 機械学習コンテスト：ChaLearn自動機械学習チャレンジ（AutoML）

オンラインコース、トレーニング資料、文献

• ビジネス向けビッグデータ -ロシア語のトピックビッグデータに関する新しい有料コースで、オフラインとオンラインの両方を学習できます。 研究期間は3ヶ月です。 週に3回、3時間のクラス。 トレーニング終了時の証明書。
• Andrew Ngによる「機械学習」の次のセッション -1月19日は、おそらく最も人気のあるオンライン機械学習コースの次のセッションを開始します。
• 統計学習コースが開始されます-1月19日、統計学習と呼ばれる興味深い機械学習コースがスタンフォードオンラインWebサイトで開始されます。
• コース「ライフサイエンスの統計とR」の開始-1月19日、ハーバード大学edXから「ライフサイエンスの統計とR」という興味深いコースが始まります。
• 無料の電子書籍：ウサギ。 Rの概要」はRの基礎に関する優れた本であり、オンラインコース「Rの概要」に付属しています。

データ工学

• コンピューター上のビッグデータ：Hadoopクラスターのインストール
• Apache Sparkでのソート効率の改善
• Hadoopクラスターをデプロイする方法
• SpotifyでApache Cassandraを使用したSpotifyパーソナライズの例

レビュー

• Rの世界からの興味深い（2015年1月12〜18日）
• DataScienceCentralウィークリーダイジェスト（1月19日）
• KDnuggets.comの今週のベストコンテンツ（1月4〜10日）
• MyDataMine.comからのデータサイエンスニュース（1月14日）
• MyDataMine.comからのビッグデータニュース（1月16日）
• Vincent Granvilleからの7つの人気記事
• R1Softからの最高の素材の毎週のコレクション（1月16日）
• Data Elixirの今週のベストリソース（No. 18）
• Freakonometrics No. 203の最も興味深い資料
• 高スケーラビリティに関する最も興味深い資料（1月16日）

前号： 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. 30（2015年1月5〜11日）