解应春BW 发表于 2016-6-25 09:54:57

机器学习日报 2016-06-23 构建机器学习系统的20个经验教训;十道谷歌算法面试题

机器学习日报 2016-06-23
[*]构建机器学习系统的20个经验教训 @一起大数据
[*]十道谷歌算法面试题 @陈利人
[*]深度学习在机器人领域的局限和潜力都在哪里? @阿里技术嘉年华
[*]机器学习中特征选择的工程方法 @爱可可-爱生活
[*]谷歌如何将自己改造成一家「机器学习优先」公司? @爱可可-爱生活

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构建机器学习系统的20个经验教训 @数据分析招聘 http://t.cn/R5O725E




http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.996.996.50/722cf283jw8f3tg40dfayj20ro0rpq6n.jpg 陈利人 网页链接 2016-06-23 12:37
Google 面试题 http://t.cn/R5O2R0F




http://tva3.sinaimg.cn/crop.14.12.154.154.50/739a6626gw1f2h22g6kdkj2050050dfu.jpg 阿里技术嘉年华 网页链接 2016-06-23 09:57
深度学习 视觉 应用 机器人
【质疑者是正确的吗——深度学习在机器人领域的局限和潜力都在哪里?】深度学习在计算机视觉等诸多领域带来了天翻地覆的变革,在机器人视觉领域,深度学习也有所应用。应用的同时,也有机器人、人工智能专家,直言不讳他们的质疑和顾虑:不相信深度学习驱动下的机器人安全性能。http://t.cn/R50F5ja
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《机器学习中,有哪些特征选择的工程方法? - 知乎》 http://t.cn/R50FGOD
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Omer Levy Steven Levy
《How Google is Remaking Itself as a “Machine Learning First” Company》by Steven Levy http://t.cn/R50eFT2
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爱可可-爱生活 网页链接 转发于2016-06-23 19:34
@机器之心synced 提供的译文《让程序员接受忍者训练——谷歌如何将自己改造成一家「机器学习优先」公司?》 http://t.cn/R5OOebc



最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg GoT6 网页链接 2016-06-23 23:55
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#深度学习# #推荐系统# 受Restricted boltzmann machines for collaborative filtering 和The neural autoregressive distribution estimator 启发,A Neural Autoregressive Approach to Collaborative Filtering ...全文: http://m.weibo.cn/2536116592/3989680208911437
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"N3: Newtonian Image Understanding: Unfolding the Dynamics of Objects in Statis Images" GitHub:http://t.cn/R5O6t4J ref:《Newtonian Image Understanding: Unfolding the Dynamics of Objects in Static Images》R Mottaghi, H Bagherinezhad, M Rastegari, A Farhadi (CVPR 2016) ...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/3989573853584451
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.30.58.925.925.50/61e9ece0gw1f20zs3o51mj20sg0sgdh1.jpg 爱范儿 网页链接 2016-06-23 15:43
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/72d083c7jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 冯志伟文化博客 网页链接 2016-06-23 12:32
经验总结 自然语言处理 博客 冯志伟 语言学
发表了博文《汉语自动分析的MMT模型》汉语自动分析的MMT模型冯志伟在自然语言处理的发展过程中,最早提出的自动语法分析理论是美国语言学家N.Chomsky的短语结构语法。由于短语结构语法使自然语言句子http://t.cn/R5O26AW




http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/8e970516jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 社会网络与数据挖掘 网页链接 2016-06-23 10:55
深度学习 视觉 算法 自然语言处理 神经网络 问答系统
【emoji也可以被预测?】神经网络可以用来做什么?Facebook用它来识别照片里的面孔,Google用它来识别照片中的一切,苹果用它来识别你对siri说了什么,而如今,一个叫做Dango的安卓APP利用它来预测你需要用的表情。如你输入“我女友离开了我”,APP会给你推荐一个[泪]的表情。http://t.cn/R5I8Jzo
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/a289dc49jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 物联网头条新闻 网页链接 2016-06-23 09:53
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【今日新闻】❶世界首款千核CPU问世 含6.21亿晶体管❷专注颠覆!奥巴马成立美国智能制造创新研究所❸殖民外星球?日本研发外星球基地建设机器人❹高通杀进车联网,车联网大地震❺日本研发外星球基地建设机器人❻IBM人工智能沃森编了一期杂志 http://t.cn/R50FZQN




http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/61e61e8cjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg TechWeb 网页链接 2016-06-23 09:46
行业动态 智能汽车
【全球50家最智能科技公司:2家中国企业挤进前十】《麻省理工科技评论》评选出了50家“最智能”科技公司。排名第1的公司为亚马逊,该杂志提到了亚马逊在人工智能方面取得的成果。百度排名第2,评选理由提到了百度无人驾驶汽车。华为排第10,华为成为全球第3大手机销售商。http://t.cn/R50quZo
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.45.34.342.342.50/776f456fjw8enmxpphb6tj20bz0bzwfa.jpg 清华大学经济管理学院 网页链接 2016-06-23 09:39
会议活动 自然语言处理 Douglas J. Skinner 会议 活动
2016年6月17日至18日,清华大学公司治理研究中心在清华大学经济管理学院举办了2016年清华大学公司治理国际会议(Tsinghua International Corporate Governance Conference)。本次活动邀请到了来自美国芝加哥大学布斯商学院副院长Douglas J. Skinner教授与南加州大学马歇尔商学院的会计学Clive Lennox...全文: http://m.weibo.cn/2003780975/3989464823002339
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/8b8032d2jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg MEMSensor 网页链接 2016-06-23 08:13
视觉 语言学
作为未来VR与移动设备交互新手段,“眼动追踪”怎样用上MEMS? http://t.cn/R50rTbN 眼动追踪(Eye Tracking),是指通过测量眼睛的注视点的位置或者眼球相对头部的运动而实现对眼球运动的追踪。眼动仪是一种能够跟踪测量眼球位置及眼球运动信息的一种设备,在视觉系统、心理学、认知语言学的研究中有...全文: http://m.weibo.cn/2340434642/3989442999585468




http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/8ed38fc4jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg CCF中文信息技术专委会 网页链接 2016-06-23 07:29
公告板 会议活动 自然语言处理 NLPCC 会议 征稿
NLPCC-ICCPOL 2016发布了最新征文通知http://t.cn/Rq6vCr9。会议将10余篇优选英文论文扩充后推荐至SCI期刊IEEE T-ASLP、International Journal of Machine Learning and Cybernetics发表,此外正在申请TALLIP专刊发表;优秀的中文论文将扩充并推荐至中国科学F辑出版。距离截稿还有一个月,欢迎投稿!




http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/be5dc787jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 洪亮劼 网页链接 2016-06-23 02:31
公告板 会议活动 ICML 会议 集成学习 问题
今天我们来读一篇有意思的文章,如何把Tree Ensembles简化,使得其可读性增强,并且保持一定的正确率。这篇文章发表在ICML 2016的一个Workshop上。那么,这个Idea在现实中有什么用处呢?我在Notes结尾处做了点评。 http://t.cn/R50RUzt





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