第1004期机器学习日报(2017-06-18)
机器学习日报 2017-06-18
- 高质量数据集哪里来？机器学习公司的十大数据搜集策略
- 视觉注意力的循环神经网络模型
- 深度学习助力前端开发：自动生成GUI图代码（附试用地址）
- 以spaCy为例的NLP基本概念入门
- 从知识图谱到表征学习
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全部24 算法14 深度学习7 视觉4 资源4 经验总结4 自然语言处理3 知识工程1 会议活动1
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今日焦点 (5)
陈利人 网页版 2017-06-18 21:11
高质量数据集哪里来？机器学习公司的十大数据搜集策略 http://t.cn/RoAkOUL
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 17:34
经验总结 视觉 算法 博客 神经网络
《视觉注意力的循环神经网络模型》by 晴语欢 http://t.cn/Ro2pg2c
wx:机器之心 网页版 2017-06-18 15:49
深度学习 算法 神经网络
「深度学习助力前端开发：自动生成GUI图代码（附试用地址）」哥本哈根的一家初创公司 UIzard Technologies 训练了一个神经网络，能够把图形用户界面的截图转译成代码行，成功为开发者们分担了部分网站设计流程。 http://hao.memect.cn/x7
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 06:05
自然语言处理 代码
【以spaCy为例的NLP基本概念入门】《NLP concepts with spaCy》 http://t.cn/RowDgGD
集智科学家 网页版 2017-06-17 22:34
深度学习 知识工程 资源 课程 知识库
系列课程：从知识图谱到表征学习。知识图谱(Knowledge graph)技术可以被广泛地应用在知识表达、自动推理、对话生成、自动问答等人工智能系统中。表征学习（Representation learning）是将考虑的实体或关系计算出相应的向量化表示的方法，它是深度学习的最核心技术。 http://t.cn/RowX5xw
最新动态
2017-06-18 (19)
阿里云云栖社区 网页版 2017-06-18 21:18
数据科学
#云栖技术分享# 《想去机器学习初创公司做数据科学家？这里有最常问的40道面试题》 机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。如果你能回答和理解本文推荐的这些问题，那么放心吧，你能顽强抵抗住面试。…全文： http://m.weibo.cn/1939498534/4120100141813036
唐杰THU 网页版 2017-06-18 20:14
算法 SVM 行业动态
谷歌最近发布了classic papers，其实就是10年最佳论文，就是每个领域2006年引用最高的10篇文章 http://t.cn/RSFhFtr 粗看了几个领域，感觉很混乱呀。。。比如数据挖掘领域2006引用最高的应该是T Joachims的Training linear SVMs in linear time和L Backstrom, D Huttenlocher, J Kleinberg的Group for…全文： http://m.weibo.cn/2126427211/4120084237128866
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 16:05
深度学习 视觉 资源 Andrea Ferri Python 代码 课程
【基于OpenCV/Python/Tensorfow的深度学习环境搭建教程】’Tutorial on how to build your own research envirorment for Deep Learning with OpenCV, Python, Tensorfow’ by Andrea Ferri GitHub: http://t.cn/Ro2fBCc
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 16:03
Louis Columbus
《2017年AI研究报告：八成IT公司转做AI，机器学习使用将成常态》by Louis Columbus via:AI前线 http://t.cn/Ro2fac7
wx:全球人工智能 网页版 2017-06-18 15:50
深度学习
「如何用深度学习实现用户行为预测与推荐」随着互联网的发展，越来越多的用户的数据被记录了下来，大量的线上线下数据为纷繁的应用带来了可能。在线上，用户的 http://hao.memect.cn/xg
wx:全球人工智能 网页版 2017-06-18 15:50
算法
「干货｜机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分」背景如果你是做互联网金融的，那么一定听说过评分卡。评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法，评分卡并不简单对应 http://hao.memect.cn/xe
wx:机器之心 网页版 2017-06-18 15:49
深度学习 算法 神经网络
「深度 | 神经网络基础：七种网络单元，四种层连接方式」本文对神经网络的单元与层的部分再次做了一个图文并茂的介绍。 http://hao.memect.cn/x8
wx:新智元 网页版 2017-06-18 15:49
深度学习 资源 课程
「最佳机器学习深度学习课程Top 7，第三名年薪已过12万美元」这里是7个最棒的机器学习和深度学习课程。 http://hao.memect.cn/x6
wx:新智元 网页版 2017-06-18 15:49
深度学习 算法 强化学习
「DeepMind后继有人，图式网络通用性完胜AlphaGo？」与 DeepMind 的深度强化学习网络相比，Vicarious 的图式网络，更接近人类思考。 http://hao.memect.cn/x5
wx:新智元 网页版 2017-06-18 15:49
算法
「【一图看懂】机器学习6大算法，优势劣势全解析」我们将机器学习算法分为三类，分门别类、简明扼要地介绍了每一种方法的优势和劣势。 http://hao.memect.cn/x4
科学网 网页版 2017-06-18 15:38
经验总结 自然语言处理 博客
【文献阅读的文本分析流派 http://t.cn/Ro25tWm】读文献是科研人员的基本功，但到了中后期如果你的视野不够开阔，很容易陷入到安全区陷阱，认为自己做自己那一小摊就挺好。[挖鼻]传统基于核心关键词的检索跟全局观是本质相悖的，核心关键词往往限制了内容。这里用到一个名为自然语言处理（NLP）的工具，…全文： http://m.weibo.cn/1729014640/4120014707060057
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 15:33
经验总结 自然语言处理 博客 问答系统
【面向问答与问题生成的混合模型】《A Joint Model for Question Answering and Question Generation | Maluuba》 http://t.cn/Ro2qiBk pdf: http://t.cn/Ro2qiBF
智能计算圈 网页版 2017-06-18 15:21
算法 神经网络
【神经网络基础：七种网络单元，四种层连接方式】 //【神经网络基础：七种网络单元，四种层连接方式】 http://t.cn/Ro2bIgy (分享自 #今日头条#)
慕课网 网页版 2017-06-18 13:50
算法 资源 Python 课程 神经网络 数据科学
#IT技术分享#【30 Free Courses: Neural Networks, Machine Learning, Algorithms, AI】 http://t.cn/RXJCNSV关于神经网络，机器学习，算法，人工智能（AI）等 30 门免费课程，超详细的清单！ 【1】算法： http://t.cn/RXEJze0 【2】前端： http://t.cn/RXEckZl 【3】python： http://t.cn/RXn7cIv
湾区日报BayArea 网页版 2017-06-18 11:26
视觉 算法
【机器学习偏见】算法或许可以写得客观，但用来训练的数据是带有偏见的（不完整、skewed、错误），所以训练出来的模型也是带有偏见的。经典案例：以前 Google Photos 将黑人照片识别为猩猩 | 简评： http://t.cn/RM8eHZG 原链： http://t.cn/RM8eHZq #湾区日报#
王威廉 网页版 2017-06-18 10:35
算法 神经网络
计算机图形学顶级会议SIGGRAPH演示作品Phase-Functioned Neural Networks for Character Control。代码： http://t.cn/RXkhPGV http://t.cn/RoA6EgJ
Google谷歌爱好者 网页版 2017-06-18 09:38
经验总结 视觉 算法 博客 行业动态 神经网络
最近，谷歌在官方博客中宣布，开源了一组可以直接在移动设备运行的机器视觉神经网络——MobileNets。谷歌表示，这是一款为TensorFlow准备的、移动端优先的计算机视觉模型包。MobileNets可用于处理各种训练任务，MobileNets可用于处理各种各样的训练任务，包括分析人脸，检测常见对象，照片定位，它还可…全文： http://m.weibo.cn/1815070622/4119924043933993
爱可可-爱生活 网页版 2017-06-18 05:06
算法 Jeff Dean 论文 强化学习
《Device Placement Optimization with Reinforcement Learning》A Mirhoseini, H Pham, Q V. Le, B Steiner, R Larsen, Y Zhou, N Kumar, M Norouzi, S Bengio, J Dean [Google Brain & Google] (2017) http://t.cn/Rowguku
洪亮劼 网页版 2017-06-18 00:42
会议活动 算法 AISTATS 会议 统计
今天我们来读一篇AIStats 2017的文章，讲如何在一个大数据集上做贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。贝叶斯优化被广泛应用到超参数（Hyper-Parameter）的调优和计算中。那么在这篇文章里，作者们提出了一种从小数据集中进行调优，从而进一步推广到大数据的自动算法思路。非常适合工程研究人员泛读。…全文： http://m.weibo.cn/3193816967/4119789124837428