Воскресный брифинг D4S № 45

Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Выпуск №45

05 апр. 2020 г.

Дорогие друзья,

Добро пожаловать в 45-й выпуск воскресного брифинга.

На прошлой неделе мы рассмотрели стратегии моделирования эпидемий в публикации в блоге: Моделирование эпидемии 101: или почему ваши экспоненциальные соответствия CoVID19 неверны. На этой неделе мы продолжаем наш анализ моделей эпидемий с Моделирование эпидемии 102: все модели CoVID-19 неверны, но некоторые из них полезны. 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.

В нашем регулярном содержании на этой неделе мы рассмотрим Байесовский вывод, Проверка гипотез и Глубокое обучение, основанное на физике. Что касается отраслевых новостей, Google опубликовала очень интересный набор данных о том, как COVID-19 влияет на мобильность людей по всему миру.

На академическом фронте мы рассмотрим Науку о данных в экономике. », Демократизация английского языка с использованием различных подходов и в Основах алгоритмов онлайн-инвестиций.

Наконец, в нашем видео недели Элис Чжао рассказывает о Обработке естественного языка. in Python» в ее руководстве по PyOhio от 2018 года.

Данные показывают, что лучший способ распространения информационного бюллетеня — это сарафанное радио, поэтому, если вы думаете, что кому-то из ваших друзей или коллег понравится этот информационный бюллетень, просто перешлите им это письмо и помогите нам распространить информацию!

Semper discentes,

Команда D4S

Блог:

Наша последняя запись в блоге из серии Моделирование эпидемии посвящена возможностям и ограничениям моделей эпидемии и тому, как их можно использовать для понимания текущей пандемии CoVID-19. GitHub: github.com/DataForScience/Epidemiology101

Последний пост из серии Причинно-следственная связь охватывает первую часть раздела 1.3 Теория вероятностей и статистика, обзор некоторых фундаментальных теоретических требований для путешествия. предстоящий. Код каждой записи в блоге из этой серии размещен в специальном репозитории GitHub для этого проекта: github.com/DataForScience/Causality

Сообщения в блоге:
Моделирование эпидемии:
Моделирование эпидемии 101: или почему ваши экспоненциальные аппроксимации CoVID-19 неверны
Моделирование эпидемии 102: все модели CoVID-19 ошибочны, но некоторые из них полезны

GitHub: github.com/DataForScience/Epidemiology101

Причинность:
1.2 — Парадокс Симпсона
1.3 — Теория вероятностей и статистика

GitHub: github.com/DataForScience/Causality

Лучшие ссылки:

Учебники и сообщения в блогах, которые попались нам на стол на этой неделе.

Коллекция модулей данных и алгоритмов OpenDSA [opendsa-server.cs.vt.edu]
Математическое доказательство потрясающей теории чисел будет опубликовано [scientificamerican.com]
Посмотрите, как изменилось ваше сообщество из-за COVID-19 [google.com/covid19]
Обзор байесовского вывода [jaydaigle.net]
Патриарх пандемий [demystifyingscience.com]
Национальная аварийная библиотека [archive.org]
Проверка гипотез с помощью Numpy [towardsdatascience.com]
Глубокое обучение, основанное на физике [maziarraissi.github.io]

Только что из прессы:

Некоторые из самых интересных научных статей, опубликованных в последнее время.

Пандемии угнетают экономику, а меры общественного здравоохранения — нет: данные по гриппу 1918 года (С. Коррейя, С. Лак, Э. Вернер)
Демократизация английского языка: синхронический и диахронический подходы (Т. Хилтунен, Л. Лурейро-Порто)
Широкоспектральная характеристика долговременных политических явлений в социальных сетях: дело Brexit (Э. Калисир, М. Брамбилла)
Mapping Languages: The Corpus of Global Language Use (Дж. Данн)
Утечка информации при встраивании моделей (К. Сонг, А. Рагунатан)
Технический отчет: разработка рабочего центра данных (В. Гадепалли, Дж. Кепнер)
Структура алгоритмов онлайн-инвестиций (А. Паскарамурти, Т. ван Зил, Т. Гебби)
Наука о данных в экономике (С. Носратабади, А. Мосави, П. Дуан, П. Гамизи)

Видео недели:

Интересные обсуждения, идеи или учебные пособия, которые попадались нам на стол.

Обработка естественного языка в Python

Предстоящие События:

Возможности учиться у нас

8 апр. 2020 г. — Временные ряды для всех [Регистрация]
29.04.2020 — Прикладная теория вероятностей для всех [Регистрация]

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.

Воскресный брифинг D4S № 45