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 artificial intelligence and マシン learning 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 to make up for the shortage of in-house talent, and universities all over the 世界 are introducing machine learning and 分析学 courses.

データを利用する人やDeep Learningに関心のある人、特に企業や研究者は、この分野の最新の動向を常に把握しておく必要があります。ここでは、2017年8月時点での最新情報として、有用で有益な7つのリソースをまとめました。

1. DataViz as History: Maps Illustrating The Solar Eclipses of the 20th Century
(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. A comprehensive Introduction to Deep Learning (ビデオ)
(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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