今月のデータサイエンス&ディープラーニングの必読記事7選

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によると、データサイエンティストの専門家の需要は、2020年までに15%増加すると予測されています。 IBMによる調査 and the demand for 人工知能 そして 機械学習 experts is expected to rise as well. Companies are increasingly hiring AI experts and フリーランスのデータサイエンティスト は、社内の人材不足を補うために、世界中の大学が機械学習やアナリティクスのコースを導入しています。

It is imperative that everyone who uses data or is interested in ディープラーニング – especially businesses and researchers – keep themselves up to date with the latest developments in the field. Here is a compilation of seven useful and informative resources as recent as August 2017, that will help you you stay on top of your game.

1. 歴史としてのDataViz。20世紀の日食を描いた地図
(Michael Sandberg, Dataviz blog)

2. 7 アナリティクス市場の予測
(Taner Akcok, Becoming Human)

3. 機械学習実験を体系的に計画・実行する方法
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. 機械学習を利用して患者の治療を改善する 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. NASAはインテルの深層学習を利用して、より優れた月面地図を作成している
(Brian Heater, Tech Crunch)

6. 深層学習の包括的な紹介(動画
(DeepLearning.TV)

7. Pythonを使った暗号通貨市場の分析
(Patrick Triestのブログ)

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著者について

Ramya Sriramは、科学者のための世界最大のフリーランス・プラットフォームであるKolabtree (kolabtree.com)で、デジタルコンテンツとコミュニケーションを管理しています。出版、広告、デジタルコンテンツ制作の分野で10年以上の経験があります。

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