{"id":305046,"date":"2020-06-09T09:00:13","date_gmt":"2020-06-09T09:00:13","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=305046"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=305046","title":{"rendered":"Data Science Digest (June 2020)"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/506010\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b3\/-s\/uh\/b3-suhbqy_yduggja9wwy_uasny.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445! <\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science &amp; Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"nofollow\">\u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a>.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/pytorch\/catalyst-101-accelerated-pytorch-bd766a556d92\" rel=\"nofollow\">Catalyst 101 &mdash; Accelerated PyTorch<\/a> \u2014 \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435 Catalyst.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@moocaholic\/fp64-fp32-fp16-bfloat16-tf32-and-other-members-of-the-zoo-a1ca7897d407\" rel=\"nofollow\">FP64, FP32, FP16, BFLOAT16, TF32, and other members of the ZOO<\/a> \u2014 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/classification-of-brain-mri-as-tumor-non-tumor-d48838ccc162\" rel=\"nofollow\">Classification of Brain MRI as Tumor\/Non Tumor<\/a> \u2014 \u043e\u0431 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 CNN \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 MPT \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0437\u0433\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/deepmind.com\/blog\/article\/Using_ai_to_predict_retinal_disease_progression\" rel=\"nofollow\">Using AI to predict retinal disease progression<\/a> \u2014 \u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b DeepMind \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441 Moorfields Eye Hospital \u0438 Google Health \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0437\u0430\u0431\u043e\u043b\u0435\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0447\u0430\u0442\u043a\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/evilmartians.com\/chronicles\/beyond-fashion-deep-learning-with-catalyst\" rel=\"nofollow\">Beyond fashion: Deep Learning with Catalyst<\/a> \u2014 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432 \u043f\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 DL-\u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430 \u0441 Catalyst \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.manufacturing.vitechlab.com\/automation-in-manufacturing\" rel=\"nofollow\">Automation in Manufacturing: Emerging Trends and Solutions<\/a> \u2014 \u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430\u0445 \u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f ML \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/levelup.gitconnected.com\/model-evaluation-metrics-in-machine-learning-8988739236fc\" rel=\"nofollow\">Model Evaluation Metrics in Machine Learning<\/a> \u2014 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a ML \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438.&nbsp;<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/medium.com\/@andriylvtsk\/making-an-augmented-reality-product-using-computer-vision-1cfe3b5741ab\" rel=\"nofollow\">Making an Augmented Reality product using Computer Vision<\/a> \u2014 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.&nbsp;<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.healthcare.vitechlab.com\/ml-in-healthcare-challenges-vs-oppo\" rel=\"nofollow\">Machine Learning in Healthcare: Fundamental Challenges vs. Immense Opportunities<\/a> \u2014 \u043e \u0447\u0435\u043b\u0435\u043d\u0436\u0430\u0445 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f ML \u0432 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.sicara.ai\/blog\/optimize-response-time-api\" rel=\"nofollow\">Optimize Response Time of your Machine Learning API In Production<\/a> \u2014 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a\u0430 DL-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/christophergs.com\/machine%20learning\/2020\/03\/14\/how-to-monitor-machine-learning-models\/\" rel=\"nofollow\">Monitoring Machine Learning Models in Production<\/a> \u2014 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0435 ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0435.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.healthcare.vitechlab.com\/computer-aided-systems-in-healthcar\" rel=\"nofollow\">Meet my assistant, an ML-based system<\/a> \u2014 \u043f\u0440\u043e CADx (computer-aided diagnosis) \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432 \u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u043e\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0438\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/neptune.ai\/blog\/random-forest-regression-when-does-it-fail-and-why\" rel=\"nofollow\">Random Forest Regression: When Does It Fail and Why?<\/a> \u2014 \u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0430\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0435\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pyimagesearch.com\/2020\/05\/25\/tesseract-ocr-text-localization-and-detection\/\" rel=\"nofollow\">Tesseract OCR: Text localization and detection<\/a> \u2014 \u043f\u0440\u043e Tesseract OCR \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skok.ai\/2020\/05\/11\/Top-Down-Introduction-to-BERT.html\" rel=\"nofollow\">Top Down Introduction to BERT with HuggingFace and PyTorch<\/a> \u2014 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e BERT \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<p>  \u0415\u0436\u0435\u0434\u043d\u0435\u0432\u043d\u043e \u0432 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0435 #article_essence Slack-\u0447\u0430\u0442\u0430 <a href=\"https:\/\/ods.ai\/\" rel=\"nofollow\">Open Data Science \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/a> \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438. \u041a\u0442\u043e \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0441\u044f \u043a \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443, \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u044e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e, \u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1610.02391\" rel=\"nofollow\">Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization<\/a> \u2014 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043d\u0430\u0434\u0451\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u00ab\u0430 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0436\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043a\u0430\u00bb.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.12444\" rel=\"nofollow\">SegAttnGAN: Text to Image Generation with Segmentation Attention<\/a> \u2014 \u0443\u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f text to image AttnGAN, \u0441\u0443\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0441 self-attention, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.12318\" rel=\"nofollow\">Identity-Preserving Realistic Talking Face Generation<\/a> \u2014 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f SOTA \u0432 talking head generation, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043b\u0430\u043d\u0434\u043c\u0430\u0440\u043e\u043a \u043b\u0438\u0446\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0430\u0437.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.08104\" rel=\"nofollow\">Single-Stage Semantic Segmentation from Image Labels<\/a> \u2014 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043f\u043e weakly supervised \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432. \u0414\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435 \u043b\u0438\u0431\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 state of the art.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.11763\" rel=\"nofollow\">SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks<\/a> \u2014 \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u0430\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0442\u0447\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u043c\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438 (\u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430 RANSAC). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.03844\" rel=\"nofollow\">SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving<\/a> \u2014 GAN \u0434\u043b\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f self-driving \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u044b \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0440\u0448\u0440\u0443\u0442\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043b\u0438\u0434\u0430\u0440\u0430, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0443\u044e \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0441 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2004.15021\" rel=\"nofollow\">Consistent Video Depth Estimation<\/a> \u2014 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e single-image depth estimation \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u043a\u0443.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2004.07703\" rel=\"nofollow\">Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision<\/a> \u2014 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u043e\u0442\u0430 \u0432 Unsupervised Domian Adaptaion (\u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0431\u0435\u0437 \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445)<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0414\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/voxclamantisproject.github.io\/\" rel=\"nofollow\">VoxClamantis<\/a> &#8212;&nbsp; \u043a\u043e\u0440\u043f\u0443\u0441 \u043f\u043e \u0444\u043e\u043d\u0435\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0430 700 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/www.robots.ox.ac.uk\/~vgg\/data\/vgg_face2\/data_infor.html\" rel=\"nofollow\">VGGFACE2<\/a> \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 3.3\u041c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/usuyama\/ePillID-benchmark\" rel=\"nofollow\">ePillID Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/X-zhangyang\/Real-World-Masked-Face-Dataset\" rel=\"nofollow\">Real World Masked Face Dataset<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446 \u0441 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/leiainc.github.io\/holopix50k\/\" rel=\"nofollow\">Holopix50k<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043e\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0438\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u044b, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 49 368 \u043f\u0430\u0440 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/headctstudy.qure.ai\/dataset\" rel=\"nofollow\">CQ500<\/a> \u2014 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0437 491 CT \u0441\u043a\u0430\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0437\u0433\u0430.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/featurestore.org\/\" rel=\"nofollow\">Feature Stores for ML<\/a>.<\/li>\n<li>ICLR 2020 Recordings: <a href=\"https:\/\/iclr.cc\/virtual_2020\/workshops.html\" rel=\"nofollow\">Workshops<\/a>, <a href=\"https:\/\/iclr.cc\/virtual_2020\/papers.html\" rel=\"nofollow\">Papers<\/a>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/bOf2S7OzFEg\" rel=\"nofollow\">Introduces Data-Center-Scale Accelerated Computing<\/a> (<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLZHnYvH1qtOZ2BSwG4CHmKSVHxC2lyIPL\" rel=\"nofollow\">NVIDIA GTC 2020 Keynote<\/a>).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/youtu.be\/01jRE9noSWw\" rel=\"nofollow\">Pattern-Exploiting Training for NLP<\/a>.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLRM2gQVaW_wVM4FBALoM7Wydb6n9NOiJ0\" rel=\"nofollow\">ScaledML 2020<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"nofollow\">Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/a> \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: <a href=\"https:\/\/medium.com\/datasciencedigest\" rel=\"nofollow\">Medium<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScienceDigest\/\" rel=\"nofollow\">Facebook<\/a>, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/data_digest\" rel=\"nofollow\">Twitter<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/data-science-digest\/\" rel=\"nofollow\">LinkedIn<\/a>.<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/506010\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/506010\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/506010\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/b3\/-s\/uh\/b3-suhbqy_yduggja9wwy_uasny.png\"><\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445! <\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science &amp; Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 <a href=\"https:\/\/t.me\/DataScienceDigest\" rel=\"nofollow\">\u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a>.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-305046","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/305046","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=305046"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/305046\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=305046"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=305046"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=305046"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}