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【愛可可推薦】春節必讀10大熱門機器學習文章

【愛可可推薦】春節必讀10大熱門機器學習文章



新智元編譯

來源:medium等

編譯:小七

【新智元導讀】春節必看十大機器學習熱門文章排行榜。本榜單中涉及的主題包括:谷歌大腦、AlphaGo、生成維基百科、矩陣微積分、全局優化演算法、Tensorflow項目模板、NLP和CheXNet。

【愛可可推薦】春節必讀10大熱門機器學習文章

在過去的一個月中,我們對將近1400篇機器學習文章進行了排名,精心挑選出了最熱門的的十大文章。

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  • 本榜單中涉及的主題:谷歌大腦,AlphaGo,生成維基百科,矩陣微積分,全局優化演算法,Tensorflow項目模板,NLP,CheXNet

  • 年度機器學習開源:http://bit.ly/2EbfA4z

1月機器學習top 10文章

1. 谷歌大腦回顧2017年成就

作者:Jeff Dean和谷歌大腦團隊

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2. 如何使用Python和Keras構建自己的AlphaZero AI

作者:David Foster

https://medium.com/applied-data-science/how-to-build-your-own-alphazero-ai-using-python-and-keras-7f664945c188

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3. 【論文】通過總結長序列生成維基百科

作者:Peter Liu和Google Brain團隊成員

論文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.10198.pdf

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4. 用於深度學習的矩陣微積分

作者: Terence Parr和Jeremy Howard

http://bit.ly/2BWOe0g

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5. 一種值得使用的全局優化演算法

作者:Davis King

http://blog.dlib.net/2017/12/a-global-optimization-algorithm-worth.html

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6. Tensorflow-Project-Template:Tensorflow項目模板架構的最佳實踐Github上已有1339顆星

https://github.com/MrGemy95/Tensorflow-Project-Template

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7. 【指南】如何解決90%的NLP問題

作者:Emmanuel Ameisen

https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e

8. 對CheXNet的深度評論

作者:LukeOakden-Rayner

https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2018/01/24/chexnet-an-in-depth-review/

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9. 機器學習新手的頂級演算法之旅

作者:James Le

https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies-dde4edffae11

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10. 數據科學、機器學習和人工智慧有什麼區別?

作者:David Robinson

http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/

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參考鏈接:http://bit.ly/2FbtMfz



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【2018新智元AI技術峰會重磅開啟,599元早鳥票搶票中!

2017年,作為人工智慧領域最具影響力的產業服務平台——新智元成功舉辦了「新智元開源·生態技術峰會」和「2017AIWORLD 世界人工智慧大會」。憑藉超高活動人氣及行業影響力,獲得2017年度活動行「年度最具影響力主辦方」獎項。

其中「2017 AI WORLD 世界人工智慧大會」創人工智慧領域活動先河,參會人次超5000;開場視頻在騰訊視頻點播量超100萬;新華網圖文直播超1200萬。

2018年的3月29日,新智元再匯AI之力,共築產業躍遷之路。在北京舉辦2018年中國AI開年盛典——2018新智元AI技術峰會,本次峰會以「產業·躍遷」為主題,特邀諾貝爾獎評委、德國人工智慧研究中心創始人兼CEO Wolfgang Wahlster 親臨現場,與谷歌、微軟、亞馬遜、BAT、科大訊飛、京東和華為等企業重量級嘉賓,共同研討技術變革,助力領域融合發展。

新智元誠摯邀請關心人工智慧行業發展的各界人士 3 月 29 日親臨峰會現場,共同參與這一跨領域的思維碰撞。

關於大會更多信息,請關注新智元微信公眾號或訪問活動行頁面(點擊閱讀原文):http://www.huodongxing.com/event/8426451122400

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