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机器学习日报 2017-06-04 如何解释机器学习模型和结果;机器学习、深度学习研究者10张速查表

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发表于 2017-6-7 16:54:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-06-04
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今日焦点 (5)
网路冷眼   网页链接 2017-06-04 12:50
深度学习
【机器学习&深度学习研究者必备的10张速查表】http://t.cn/RSaSMux 作者 Kailash Ahirwar 在 Github 上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。希望能对你有所帮助。欢迎访问这个库,并完善它(如果你也有速查表)。 ​




机器之心Synced   网页链接 2017-06-04 21:42
会议活动 自然语言处理 会议 活动 语言学
ACL 2017 杰出论文公布,国内四篇论文入选(附解读) http://t.cn/RSSNjnN ACL 会议是计算语言学领域的首要会议,广泛涉及自然语言的计算方法及其各类研究领域。ACL 2017 除了主要会议之外,还如同其他顶级会议一样包含研讨会、专题报告、研习会和演示等。 ​




wx:全球人工智能   网页链接 2017-06-04 16:21
算法
「干货|如何解释机器学习模型和结果?」文章参考:oreilly到现在你可能听说过种种奇闻轶事,比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否 http://hao.memect.cn/nd




wx:全球人工智能   网页链接 2017-06-04 16:21
深度学习
「推荐|深度学习多任务学习综述」>>>>欢迎投稿:news@top25.cn<<<<文章来源:arxivIntroductionIn Mac http://hao.memect.cn/n8




网路冷眼   网页链接 2017-06-04 09:00
经验总结 博客
【Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning】http://t.cn/RSaXrjH 亚马逊AI博客:用机器学习自动调优数据库管理系统(DBMS)。今后是不是AI将会替代DBA的工作?[并不简单] ​


唐福林 网页链接 转发于2017-06-04 12:34
自动调优DB,自动调优JVM参数,自动调优各种连接池,线程池参数行为。到最后,行业中只剩下两种程序员:写业务CRUD,调API的,和做云和AI的

tobe-陈迪豪 网页链接 转发于2017-06-04 13:47
原理很简单,但需要收集日志提取特征定义模型进行训练,打通流程可以让更多人真正用上AI[赞]

潘俊勇_易工作 网页链接 转发于2017-06-04 16:12  回复 @jeffcott_lu “那些搞了7,8年数据库,攒了一堆...”
之前说IT是青春饭,医生之类经验型职业干一辈子,现在IT搞个AI出来灭了所有吃经验饭的,唯有不断创新



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钱皓-互联网分析师   网页链接 2017-06-04 22:23
李开复
【李开复Quartz专访:五十年后世界何去何从?人工智能是否会成为霸主?】1)人类的职业构成会有翻天覆地的变化,更多人会从事服务和艺术类行业,机器差不多可以把所有事情都包办了;2)中美很有可能会成为两大超级大国,所谓更弱、更小的国家,最终会加入中美两大阵营之一去 http://t.cn/RSoK2RW




机器之心Synced   网页链接 2017-06-04 21:45
深度学习 算法 神经网络
初学者必读:IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算 http://t.cn/RSS6I9G 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏,近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算 ​




tobe-陈迪豪   网页链接 2017-06-04 18:30
算法 资源 PDF 陈智峰 论文 神经网络
回顾之前陈智峰博士介绍Google Brain最新进度的分享,提到增大GMNT参数量并且取得不错效果,有幸找到这篇论文 OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER http://t.cn/RSSnhFP Google把NN模型扩大到十千亿个参数(接近人脑神经元个数),通过conditional computa ​




郑宇MSRA   网页链接 2017-06-04 16:23
会议活动 资源 KDD 会议 课程
世界顶尖数据挖掘暑期学校,KDD Summer School, 7月22-24日,成都。多位ACM、AAAI、IEEE Fellow前来分享,介绍数据挖掘和人工智能的基础技术和前沿应用,另有KDD2017中国论文作者现场分享。http://t.cn/RSS6Qb8




wx:机器之心   网页链接 2017-06-04 16:22
深度学习 算法 应用 社交网络 神经网络
「学界 | 深度学习算法全景图:从理论证明其正确性」本论文通过理论分析深度神经网络群体风险的收敛行为和它的驻点(stationary point)与属性来研究深度学习的经验风险全景图。 http://hao.memect.cn/ni




wx:机器之心   网页链接 2017-06-04 16:22
深度学习 资源 课程
「教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700美元深度学习机器构建指南」在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后,我现在要搭建一个(笔记本)桌面了几年时间里我都在用越来 http://hao.memect.cn/nh




wx:机器之心   网页链接 2017-06-04 16:22
深度学习 Yinyin Liu 数据科学
「专访 | 英特尔AIPG数据科学主任 Yinyin Liu:英特尔更注重构建整体性端到端平台」机器之心与 Yinyin Liu 讨论了成立 AIPG 的逻辑、针对深度学习开发的硬件和开源框架产品、以及作为一名工程师和数(empirical risk)据科学家,她认为深度学习给相关研究领域带来了哪些变化。 http://hao.memect.cn/ng




wx:全球人工智能   网页链接 2017-06-04 16:21
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【3DMatch基于卷积网络的三维点云配准】'3DMatch - a 3D ConvNet-based local geometric descriptor for aligning 3D meshes and point clouds.' GitHub: http://t.cn/RaEjkaB ref:《3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions》 (2016) http://t.cn/RSSc6SF




the2   网页链接 2017-06-04 10:48
会议活动 算法 Lijun Zhang Rob Schapire Yoav Freund 活动 集成学习
#COLT2017#录取论文及其摘要预览,共计74篇.http://easychair.org/smart-program/COLT2017/ 时间:下月6-10日。地点:荷兰University of Amsterdam。 七月六日将庆祝Manfred Warmuth六十大寿,AdaBoost算法发明人Rob Schapire和Yoav Freund等将组织特邀报告。 国内录用论文有:1)南大Lijun Zhang等随 ​




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深度学习
#云栖技术分享# 《基于图卷积网络的图深度学习》传统深度学习的方法,实际上就是一种手工设计特征的过程。而且,在准确率上没有保障。而真正的深度学习,端到端的学习,其中的过程到底发生了什么,设计者什么也不知道,自然也不会人为的去干涉。http://t.cn/RSajgbV




开发者头条   网页链接 2017-06-04 10:10
深度学习 资源 课程
[译] Keras TensorFlow 教程:如何从零开发一个复杂深度学习模型 http://t.cn/RSaIbak by chen_h 分享自@openio 开通的独家号《数据淘金》 http://t.cn/RV7QGza (想看更多?下载 @开发者头条App:http://t.cn/RJyDMlJ ) ​




网路冷眼   网页链接 2017-06-04 10:00
深度学习 视觉
【Using Einstein Vision Within Golang】http://t.cn/RSapYRB 在Golang语言中使用爱因斯坦的视觉。爱因斯坦视觉是一项服务,通过深度学习自动识别图像,帮助您构建更智能的应用程序。 它提供了一个API,可让您使用图像识别来构建启用AI的应用程序。 ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-06-04 07:25
深度学习 应用 信息检索
【从Google搜索热度看深度学习框架流行度】’Google web search interest around deep learning frameworks over time. If you remember Q4 2015 and Q1-2 2016 as confusing, you weren't alone.’ via:François Chollet ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-06-04 06:25
深度学习 论文
《Learning Disentangled Representations with Semi-Supervised Deep Generative Models》N. Siddharth, B Paige, J V d Meent... [University of Oxford & University of Cambridge & Northeastern University & Stanford University & Deepmind] (2017) http://t.cn/RSacXl5




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