Какой язык программирования учить для работы с данными?
https://habrahabr.ru/post/337330/

У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку. 


Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.

Магические методы и __getattr__
https://blog.rmotr.com/python-magic-methods-and-getattr-75cf896b3f88?source=rss----2e274f91448--python

Невероятный рост Python
https://stackoverflow.blog/2017/09/06/incredible-growth-python/?cb=1

Статья об росте использования языка

seq2seq-chatbot - чат бот в 200 строк
http://github.com/zsdonghao/seq2seq-chatbot

Нагрузочное тестирование с Tecken
https://www.peterbe.com/plog/tecken-loadtesting

Python 3.3.7rc1
http://feedproxy.google.com/~r/PythonInsider/~3/pUndlLcEcKE/python-337rc1-is-now-available-prior-to.html

Как победить расистский ИИ
https://habrahabr.ru/post/337272/

В первой статье (https://habrahabr.ru/company/microsoft/blog/336358/) мы успели осознать, как легко и непринужденно ИИ впитывает человеческие предрассудки в логику своих моделей. Как я и обещала, выкладываю вторую часть перевода, в которой мы разберемся, как измерить и ослабить влияние расизма в ИИ с помощью простых методов.

Напомню: мы закончили на том, что наш классификатор считал идею пойти в итальянский ресторан в 5 раз лучше, чем в мексиканский.

ИИ для покера: как научить алгоритмы блефовать
https://habrahabr.ru/post/337264/

О том как совершенствуется искусственный интеллект, можно судить по обычным играм. За последние два десятилетия алгоритмы превзошли лучших мировых игроков: сначала пали нарды и шашки, затем шахматы, «Своя Игра» (Jeopardy!), в 2015 году — видеоигры Atari и в прошлом году — Го.

Все эти успехи — про игры с информационной симметрией, где игроки имеют идентичную информацию о текущем состоянии игры. Это свойство полноты информации лежит в основе алгоритмов, обеспечивающих эти успехи, например, локальном поиске во время игры.

Но как обстоит дело с играми с неполной информацией?

Самым наглядный пример такой игры — покер. Чтобы на деле разобраться с этой игрой и алгоритмами решения этой задачи, мы организуем хакатон по написанию игровых ботов на основе машинного обучения. О том как научить алгоритмы блефовать и попробовать свои силы в покер, не трогая карты, под катом.

awx - интерфейс управления задачами поверх ansible
http://github.com/ansible/awx

Учим робота готовить пиццу. Часть 2: Состязание нейронных сетей
https://habrahabr.ru/post/337398/

В прошлой части, удалось распарсить сайт Додо-пиццы и загрузить данные об ингредиентах, а самое главное — фотографии пицц. Всего в нашем распоряжении оказалось 20 пицц. Разумеется, формировать обучающие данные всего из 20 картинок не получится. Однако, можно воспользоваться осевой симметрией пиццы: выполнив вращение картинки с шагом в один градус и вертикальным отражением — позволяет превратить одну фотографию в набор из 720 изображений. Тоже мало, но всё же попытаемся.

PEP 553 -- встроенный breakpoint()
https://www.python.org/dev/peps/pep-0553/

Черновик PEP'а о внедрении нового ключевого слова - breakpoint, чтобы упростить код для дебага

JSON сериализация с помощью serpy
https://www.twilio.com/blog/2017/08/json-serialization-in-python-using-serpy.html

Надежные методы поиска полос с использованием компьютерного зрения - Python & Open CV
https://medium.com/@vamsiramakrishnan/robust-lane-finding-using-python-open-cv-63eb66fa2616

Классификация одежды с помощью Tensorflow (Fashion MNIST)
https://medium.com/tensorist/classifying-fashion-articles-using-tensorflow-fashion-mnist-f22e8a04728a

[Видео] EuroSciPy 2017 Videos
https://www.youtube.com/channel/UCruMegFU9dg2doEGOUaAWTg/videos

SpeechPy - библиотека процессинга и распознавания речи
https://github.com/astorfi/speechpy

domain_analyzer - анализатор безопасности сайта
https://github.com/eldraco/domain_analyzer

Talk Python to Me: #128 Pythonic Networks with NAPALM
https://talkpython.fm/episodes/show/128/pythonic-networks-with-napalm

Аудио-подкаст

[Видео] DjangoCon US Videos
https://www.youtube.com/channel/UC0yY6a79pPY9J0ShIHRf6yw/videos

onnx-caffe2 - Caffe2 реализация под Open Neural Network Exchange (ONNX)
http://github.com/onnx/onnx-caffe2