Material extendido.
- PaperWithCode: Una página web en la cual se puede explorar rápidamente el estado del arte en una gran variedad de tareas y modalidades.
- NLP-progress: Similar a PaperWithCode, pero enfocado en NLP.
- Computer Vision recipes Una recopilación de buenas prácticas, ejemplos y documentación para construir modelos de vision.
- NLP recipes Una recopilación de buenas prácticas, ejemplos y documentación para construir modelos de NLP.
- Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks (He at al, 2018) Un artículo de AWS en el cual presentan un par de trucos para boostear el performance en clasificación de imagen.
- platform.ai La herramienta de etiquetado de Jeremy Howard, en esta charla explica bastante mejor su potencial.
- Hypothesis Librería de python que nos permite crear test unitarios basados en propiedades en lugar de ejemplos, en esta charla de PyCon2019 explican bastante bien cómo utilizarla adecuadamente en la vida de un data scientist.
- PyTorch Lightning Es una librería de Pytorch que busca hacer más fácil la vida de los investigadores de Deep learning.
- Optuna Una librería para realizar hyperparameter tuning usando bayesian optimization y otros métodos fancies.
- Weights & Biases Trackeo de experimento llevado a otro nivel, definitivamente es un must cuando se está trabajando en equipo.
- Writing code for NLP Research Un tutorial realizado en EMNLP 2018 por Allen Institute for AI, en el cual presentan varias buenas prácticas para realizar mejor código.
- Nuts and Bolts of Applying Deep Learning Una tutorial realizado por Andrew Ng en NeurIPS2016, en el cual presenta varias buenas prácticas para tener mejores modelos de DL tanto en la industria como en la academia.
- Machine Learning Yearning El libro de Andrew Ng en el cual habla sobre como crear un proyecto de machine learning exitoso.
- Deep learning book (Capitulo 11) En este capítulo se presentan tips prácticos para entrenar modelo de deep learning.
- Practical Advice for Building Deep Neural Networks Un blog post bastante completo en el cual se ilustran tips para entrenar redes neuronales.
- A Recipe for Training Neural Networks Un blog post con un espíritu muy similar al anterior, pero con un enfoque bastante más metodologico.
- Nuts and Bolts of Deep RL Experimentation Una charla por John Schulman en la cual presenta varias buenas prácticas para tener mejores modelos de Deep RL.
Santiago Hincapie-Potes
shpotes3[at]gmail[dot]com
@shpotes