Prediction and Quantification of Individual Athletic Performance – pdf (EN)
Ученые из Германии и Великобритании использовали методы машинного обучения, чтобы вывести единую формулу, описывающую скорость бегунов – любителей и профессионалов – на разных дистанциях. При этом показатели конкретного спортсмена определяются набором всего из трех коэффициентов.
Machine Learning Wars: Amazon vs Google vs BigML vs PredicSis (EN)
Автор статьи сравнивает четыре популярных инструмента для машинного обучения и выводит итоговую таблицу, в которой оценивает точность, время обучения и время построения прогнозных моделей каждого из них.
Сравнение библиотек глубокого обучения на примере задачи классификации рукописных цифр (RU)
Cтатья посвящена сравнительному анализу некоторых программных инструментов глубокого обучения, коих в последнее время появилось великое множество. К числу таких инструментов относятся программные библиотеки, расширения языков программирования, а также самостоятельные языки, позволяющие использовать готовые алгоритмы создания и обучения нейросетевых моделей.
Data Science 101: Preventing Overfitting in Neural Networks (EN)
Переобучение (overfitting) – распространенная проблема, возникающая при построении прогнозных моделей и работе с нейронными сетями. Вашему вниманию – подборка ключевых методов, которые помогут избежать переобучения: Regularization, Max norm constraints и Dropout.
Автор статьи проводит интересный эксперимент по определению жанра музыкальной композиции. Песни взяты из коллекции сайта Spotify. В ходе работы исследователь пользуется инструментами Clarifai и Google Prediction.
Seven Techniques for Data Dimensionality Reduction (EN)
Больше не означает лучше! Как уменьшить количество столбцов в наборе данных, не потеряв при этом важную информацию? Автор статьи описывает 7 ключевых техник, позволяющих сократить размерность данных.