Топ-100 статей з машинного навчання та аналізу даних



Цей пост побудований за аналогією з постом «Хабрасливки: золоті пости «Хабрахабра» і Geektimes», але за машинного навчання та аналізу даних. Вибірку довелося коригувати вручну, т. к. потрапили не відносяться до теми повідомлення, що мають високі оцінки (можливо декілька залишилося) і, навпаки, не потрапили кілька з кращих хаба «Машинне навчання». «Вершки» вийшли рідкі — найвища оцінка — 312, найнижча — 50, тому включені пости, що не менше 80% голосів за які позитивні, а не 98%.

  1. «Як правильно брехати з допомогою статистики» — 312 голосів всього, 309 позитивних.
  2. «Побачити незриме» — 185 голосів, 180 позитивних.
  3. «Розпізнаємо зображення з токена за допомогою камери» — 178 голосів, 172 позитивних.
  4. «Нейронна мережа проти DDoS'а» — 177 голосів, 174 позитивних.
  5. «Скільки котів на хабре?» — 176 голосів, 164 позитивних.
  6. «Machine Learning. Курс від Яндекса для тих, хто хоче провести новорічні канікули з користю» — 172 голоси, 166 позитивних.
  7. «Стівен Вольфрам провів математичний аналіз соціальних мереж» — 165 голосів, 157 позитивних.
  8. «Розпізнавання мови від Яндекса. Під капотом у Yandex.SpeechKit» — 155 голосів, 149 позитивних.
  9. «Торгівля знає, коли ви чекаєте дитину» — 149 голосів, 130 позитивних.
  10. «Раптовий диван леопардового забарвлення» — 148 голосів, 145 позитивних.
  11. «найголовніше про нейронних мережах. Лекція в Яндексі» — 136 голосів, 133 позитивних.
  12. «Скільки потрібно нейронів, щоб розпізнати зведення мосту?» — 136 голосів, 133 позитивних.
  13. «FizzBuzz на TensorFlow» — 132 голосів, 123 позитивних.
  14. «Парсим російська мова» — 128 голосів, 124 позитивних.
  15. «Обчислення фрактальної розмірності Мінковського для плоского зображення» — 128 голосів, 116 позитивних.
  16. «Метод Віоли-Джонса (Viola-Jones) як основа для розпізнавання осіб» — 123 голоси, 121 позитивних.
  17. «Навчання машини — забавна штука: сучасне розпізнавання осіб з глибинним навчанням» — 121 голос, 121 позитивних.
  18. «Аналіз резюме з HeadHunter. Хто скільки заробляє і в яких галузях працює» — 119 голосів, 106 позитивних.
  19. «Детектори кутів» — 118 голосів, 116 позитивних.
  20. «Як я заробив $500K на машинному навчанні та високочастотному трейдингу — Частина 1» — 117 голосів, 95 позитивних.
  21. «Життєва позиція користувачів ВКонтакте залежно від статі і віку» — 111 голосів, 104 позитивних.
  22. «Яндекс анонсує власну технологію прогнозування погоди Метеум. З точністю до будинку» — 110 голосів, 108 позитивних.
  23. «Dropbox: погляд зсередини» — 105 голосів, 103 позитивних.
  24. «Unsupervised learning або «піди туди, не знаю куди, знайди те, не знаю що»» — 105 голосів, 96 позитивних.
  25. «Латентно-семантичний аналіз» — 104 голоси, 101 позитивних.
  26. «Про котиків, песиків, машинне навчання і deep learning» — 101 голос, 98 позитивних.
  27. «Як я переміг у конкурсі BigData від Beeline» — 100 голосів, 92 позитивних.
  28. «Розшифровуємо формулу Хабра-рейтингу або відновлення функціональних залежностей за емпіричними даними» — 99 голосів, 98 позитивних.
  29. «Експеримент в Яндексі. Як ідентифікувати зломщика з допомогою машинного навчання» — 98 голосів, 87 позитивних.
  30. «Яндекс і Вища школа економіки відкриває факультет Computer Science» — 96 голосів, 90 позитивних.
  31. «Яндекс відкриває новий напрямок своєї діяльності — Yandex Data Factory» — 95 голосів, 84 позитивних.
  32. «Життєва позиція користувачів ВКонтакте. Бонус-трек. Кореляції» — 91 голос, 74 позитивних.
  33. «Навчаємо комп'ютер почуттів (sentiment analysis по-російськи)» — 90 голосів, 85 позитивних.
  34. «Портрет Хабра-tutorial» — 90 голосів, 81 позитивний.
  35. «Пошук взаємозв'язків на прикладі Нафта-Рубль» — 90 голосів, 80 позитивних.
  36. «Розуміння комп'ютером тексту: чи справді все так погано?» — 88 голосів, 83 позитивних.
  37. «На які питання можна відповісти, проаналізувавши 1 500 000 унікальних історій хвороб?» — 88 голосів, 77 позитивних.
  38. «Курси Стенфордського університету» — 88 голосів, 72 позитивних.
  39. «Прогрес у розробці нейромереж для машинного навчання» — 87 голосів, 74 позитивних.
  40. «Ентропія і дерева прийняття рішень» — 86 голосів, 83 позитивних.
  41. «Незвичайні моделі Playboy, або про виявлення викидів в даних c допомогою Scikit-learn» — 84 голоси, 77 позитивних.
  42. «Байєсова нейронна мережа — тому що а чому б і ні, чорт візьми (частина 1) » — 83 голоси, 82 позитивних.
  43. «Курс з машинного навчання на Coursera від Яндекса і ВШЕ» — 83 голоси, 81 позитивних.
  44. «Яндекс.Метеум – нова розробка чи маркетинговий хід?» — 83 голоси, 71 позитивний.
  45. «Огляд алгоритмів кластеризації даних» — 82 голоси, 78 позитивних.
  46. «Стенфордська нейромережа визначає тональність тексту з точністю 85%, код віддадуть в Open Source» — 82 голоси, 77 позитивних.
  47. "Рекурентная нейронна мережа в 10 рядків коду оцінила відгуки глядачів нового епізоду «Зоряних воєн»" — 82 голоси, 75 позитивних.
  48. «Відрізняємо автобус від автомобіля по GPS-треків» — 81 голос, 70 позитивних.
  49. «Licenzero: прості рухи» — 80 голосів, 73 позитивних.
  50. «Використання каскаду Хаара для порівняння зображень» — 79 голосів, 73 позитивних.
  51. «Нейрореволюция в головах і селах» — 78 голосів, 76 позитивних.
  52. «Введення в Байесовские методи» — 78 голосів, 70 позитивних.
  53. «Яндекс.Толока. Як люди допомагають навчати машинний інтелект» — 76 голосів, 72 позитивних.
  54. «Заочне навчання в ШАД Яндекса: 570 чудових годин мого життя» — 76 голосів, 62 позитивних.
  55. «Більше 40 онлайн-курсів від Coursera і Udacity» — 74 голоси, 73 позитивних.
  56. «ІІ — Гедель проти Тюрінга або критика штучного розуму. Точка зору технаря» — 74 голоси, 65 позитивних.
  57. «Як програміст машину купував» — 73 голоси, 71 позитивний.
  58. «Постановка задачі комп'ютерного зору» — 72 голоси, 72 позитивних.
  59. «Випущена система Mathematica 10, що містить 700+ нових функцій і неймовірна кількість R&D» — 72 голоси, 65 позитивних.
  60. «AlphaGo на пальцях» — 71 голос, 69 позитивних.
  61. «Hello, TensorFlow. Бібліотека машинного навчання від Google» — 71 голос, 68 позитивних.
  62. «Розпізнавання мовлення для чайників» — 71 голос, 61 позитивний.
  63. «Python і красиві ніжки: як я би знайомив сина з математикою і програмуванням» — 70 голосів, 60 позитивних.
  64. «Формування високорівневих ознак з допомогою широкомасштабного експерименту з навчання без вчителя» — 68 голосів, 64 позитивних.
  65. «Класифікатор зображень» — 67 голосів, 63 позитивних.
  66. «Машинне навчання в навігаційних пристроях: визначаємо маневри машини по акселерометру і гіроскопа» — 67 голосів, 63 позитивних.
  67. «Kaggle – наша екскурсія в царство оверфита» — 66 голосів, 65 позитивних.
  68. «Зовсім не нейронні мережі» — 66 голосів, 61 позитивний.
  69. «Огляд методів еволюції нейронних мереж» — 65 голосів, 60 позитивних.
  70. «Визначаємо ваги шахових фігур регресійним аналізом» — 64 голоси, 64 позитивних.
  71. «Введення в багатовимірний аналіз» — 63 голоси, 61 позитивний.
  72. «Елементи семантичної павутини» — 63 голоси, 57 позитивних.
  73. «Ранжування в Яндексі: як поставити машинне навчання на потік (пост #1)» — 63 голоси, 56 позитивних.
  74. «Machine learning в простому проекті» — 63 голоси, 53 позитивних.
  75. «Спробуй R» — 62 голоси, 59 позитивних.
  76. «Купівля оптимальної квартири з R» — 62 голоси, 59 позитивних.
  77. «Розпізнавання гільйоширувальних елементів на прикладі паспорта РФ» — 61 голос, 57 позитивних.
  78. «Машинне навчання — мікроскоп сучасного вченого. Навіщо ЦЕРНу технології Яндекса» — 60 голосів, 54 позитивних.
  79. «Маленькі секрети великих графів» — 60 голосів, 54 позитивних.
  80. «Скільки потрібно нейронів, щоб дізнатися, чи розлучений міст Олександра Невського?» — 59 голосів, 59 позитивних.
  81. «Навчання OpenCV каскаду Хаара» — 59 голосів, 57 позитивних.
  82. «Мова R допомогу хабра-статисту» — 59 голосів, 54 позитивних.
  83. «Лекція Дмитра Вєтрова про математику великих даних: тензори, нейромережі, байєсовський висновок» — 58 голосів, 57 позитивних.
  84. «Нейропластичність в штучних нейронних мережах» — 58 голосів, 56 позитивних.
  85. «Ваш персональний курс за Big Data» — 58 голосів, 54 позитивних.
  86. «Соціальна мережа всесвіту Зоряних воєн» — 58 голосів, 49 позитивних.
  87. «Як підібрати сукню з допомогою методу головних компонент» — 57 голосів, 54 позитивних.
  88. «Дослідження проектів на фріланс-біржі Odesk очима веб-розробника» — 55 голосів, 52 позитивних.
  89. «Топ-10 data mining-алгоритмів простою мовою» — 55 голосів, 49 позитивних.
  90. «Огляд літератури з Data Mining» — 54 голоси, 50 позитивних.
  91. «Математика для штучних нейронних мереж для новачків, частина 1 — лінійна регресія» — 54 голоси, 47 позитивних.
  92. «Байєсова нейронна мережа — тепер апельсинова (частина 2)» — 53 голоси, 52 позитивних.
  93. «Введення в машинне навчання з допомогою Python і Scikit-Learn» — 53 голоси, 50 позитивних.
  94. «Пітерський фотограф порівняв пасажирів метро з їх профілями «ВКонтакте»» — 53 голоси, 44 позитивних.
  95. «Автоматичне виділення міток» — 52 голоси, 51 позитивний.
  96. «Дайджест статей з аналізу даних №3 (09.06.2014 -22.06.2014)» — 52 голоси, 47 позитивних.
  97. «Аналіз існуючих підходів до розпізнавання осіб» — 50 голосів, 49 позитивних.
  98. «Ідеальний учень, або про що мовчать у машинному навчанні» — 50 голосів, 49 позитивних.
  99. «Рішення задачі кластеризації методом градієнтного спуску» — 50 голосів, 48 позитивних.
  100. «Про навчання нейромереж» — 50 голосів, 47 позитивних.
Розподіл оцінок:




КДПВ звідси.

Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.