最實用的 50 篇文章，教你搭建機器學習 APP

本文為雷鋒字幕組編譯的推薦系列，原標題 Learn to Build a Machine Learning Application from Top Articles of 2017，作者為 Mybridge。

翻譯 | 宥佑 楊麗 整理 | 凡江

2017 年 1 月到 12 月，我們比較了近 2 萬篇關於創建機器學習應用程序的文章，並挑選了排名較前的前 50 篇供大家學習參考。

我們相信，跟著這個領域有實踐經驗的老司機學習，是提升你職業生涯的一條捷徑。 下面的介紹可以使你更方便了解，因為它包含了 2017 年最實用的文章，這些文章是數據老司機們在構建和傳遞機器學習應用方面的經驗之談。關鍵的 15 條目錄如下：

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目錄

圖像處理

風格轉移

圖像分類

面部識別

視頻穩定

對象檢測

無人駕駛

AI 推薦

AI 遊戲

AI 象棋

AI 醫療

AI 語言

AI 音樂

自然語言處理

預測

推薦學習

A）AI 遊戲：人工智慧初學者指南

http://suo.im/JIHaE

[5,041 人推薦，☆☆☆☆☆（4.7/5）]

B）計算機視覺：深度學習和計算機視覺 A-Z；學習 OpenCV,SSD&GANs 以及建立圖像識別應用

http://suo.im/3syHFd

[8,161 人推薦，☆☆☆☆（4.5/5）]

圖像處理

高解析度圖像合成和帶有條件的 GANs 的語義操作

http://suo.im/25wnw7

利用深度學習創造專業級水準的照片

http://suo.im/3xcLsd

使用 OpenCV(Python) 進行高動態範圍 (HDR) 成像

http://suo.im/1Kiykf

風格遷移

通過深度圖像類比的視覺屬性傳遞

http://suo.im/3PqRZq

深度攝影風格轉換：一種基於深度學習的寫實深度攝影風格轉換方法， 可以處理各種圖像內容 ，同時如實地轉移參考風格到輸入圖像。

http://suo.im/2xnrSy

人工先驗（DeepImage Prior 的這篇文章提出了一個很驚人的思想，認為模型可以不通過對數據集上進行學習和預訓練就能實現圖像轉換任務：例如去噪，超分，圖像修復等任務，只需要調節一些超參數，例如網路訓練次數和學習率等。 證明實驗是利用一個隨機初始化的神經網路就可以作為一個 「人工先驗」，可以直接應用在圖像去噪，超分辨，圖像修復等任務中。)

http://suo.im/1sW5bl

圖像分類

特徵可視化: 神經網路如何構建他們所理解的圖像？

http://suo.im/2CGQ1T

初學者必讀：神經網路的圖像分類

http://suo.im/3TkF3c

基於深度學習的圖像背景移除

http://suo.im/43P4ze

面部識別

基於直接體積 CNN 回歸的單幅圖像大姿勢三維人臉重建

http://suo.im/aQwHt

OpenCV，Python，dlib 眨眼檢測

http://suo.im/2IpSux

Python 人臉檢測處理

http://suo.im/1mSgnT

視頻穩定

關於 Pixel 2 和 Pixel 2 XL 的融合穩定視頻技術

http://suo.im/1J3u8h

物體識別

HBO 是如何利用 Tensorflow,keras 或者是 React Native 在手機上構成 「不是熱狗 (Not Hotdog) 」 這句話的。

http://suo.im/3D8XDw

物體識別：深度學習時代的概述

http://suo.im/2hHCtm

如何用 TensorFlow 對象檢測器 API 來訓練自己的對象檢測器

http://suo.im/349TVd

基於深度學習和 OpenCV 的實時對象檢測

http://suo.im/CO7bm

自動駕駛

用 Python 語言編寫的自動駕駛測試遊戲《俠盜獵車手 5》：介紹 [第一部分]

http://suo.im/1Z77xB

用深度學習識別紅綠燈：如何在 10 周之內學會深度學習並贏得 5000 美金

http://suo.im/1lAOL7

AI 推薦

Spotify 的每周發現：如何用機器學習為你推薦新的音樂

http://suo.im/3AAZvc

在 Netflix 上的個性化藝術品推薦

http://suo.im/3j1BBe

AI 遊戲

MariFlow - 帶有循環神經網路的自動駕駛馬里奧卡丁車

http://suo.im/2V2PA1

OpenAI 基線：DQN。重現強化學習演算法與已發布的結果一致。

http://suo.im/RAOjY

Dota2（第 2 部分）使用了強化學習

http://suo.im/29lMzJ

創建一個 AI DOOM bot 遊戲

http://suo.im/37aP75

用於控制字元的 Phase-Functioned 神經網路

http://suo.im/320CZ8

遊戲模仿：為快速視頻 AI 遊戲進行深度監督的卷積神經網路

http://suo.im/2tTXUr

介紹：Unity 機器學習代理 --Unity 博客

http://suo.im/4rUHiY

AI 國際象棋

用一種通用的強化學習演算法來掌握國際象棋和 Shogi

http://suo.im/1C6vLg

AlphaGo Zero: 從零開始學習 | DEEP MIND

http://suo.im/ebOIr

DeepMind"s AlphaGo Zero 怎麼運作的？

http://suo.im/1Njx9R

手把手教你建立一個簡易 AI 國際象棋模型

http://suo.im/3TNXa2

AI 醫療

cheXNet: 利用深度學習演算法，可以在超過放射科醫生的水平上進行胸部 X 光片來診斷肺炎。

http://suo.im/nlqNo

你能改善肺癌的檢測嗎? Data Science Bowl 在 2017 年的第 2 個解決方案。

http://suo.im/t2xcm

通過深度學習改善姑息治療——吳恩達。

http://suo.im/27rWEz

深度學習診斷心臟病

http://suo.im/1W9uXn

AI 語音

Tacotron：一種完全端到端的文本轉語音合成模型，來自於谷歌大數據科學家

http://suo.im/3tMYwp

用 CTC 進行序列建模

http://suo.im/1Z2veX

深度語音：實時神經文本 - 語音 - 百度矽谷人工智慧實驗室

http://suo.im/1YvNNA

Siri 的語音深度學習：Apple 用於混合單元選擇合成的深度混合密度網路

http://suo.im/3lnw66

AI 音樂

計算機的演變產生了巴洛克音樂

http://suo.im/1w3jV5

使用小波網路製作屬於自己的音樂：製作神經合成儀器

http://suo.im/47XvIa

自然語言處理

學會交流：代理開發他們自己的語言——OpenAI 研究

http://suo.im/2IBq0Z

機器學習大局：用神經網路和 TensorFlow 分類文本

http://suo.im/3jx6K0

一種新穎的神經機器翻譯方法——Facebook 人工智慧研究

http://suo.im/1TDAZi

如何在沒有真正嘗試的情況下製作種族主義 AI

http://suo.im/2GMCDh

預測

用機器學習預測 Airbnb 房價

http://suo.im/40AMNO

神經網路的工程不確定性估計應用於 Uber 時間序列預測

http://suo.im/93WAv

機器學習讓停車難問題變得簡單

http://suo.im/1j3dHC

如何輕鬆預測股價？在深度學習第 7 章節有介紹

http://suo.im/2OvgDl

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