机器学习日报 2016-04-12 Facebook F8开发者大会 看点；机器学习数据挖掘“十大经典算法”；...
机器学习日报 2016-04-12[*]知识图谱与问答系统前沿技术研讨会 @刘知远THU
[*]Facebook F8开发者大会 看点 @IT时报
[*]机器学习数据挖掘“十大经典算法” @中科院之声
[*]【干货】基于Tensorflow实现的论文列表 @机器学习研究会
[*]经典计算机视觉课程推荐：CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，李飞飞团队 @Huihoo
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http://tp4.sinaimg.cn/1464484735/50/40073446687/1 刘知远THU 网页链接 2016-04-12 16:58
会议活动 知识工程 自然语言处理 鲍捷 韩先培 会议 活动 林德康 刘康 马艳军 问答系统 知识库
中文信息学会语言与知识计算专委、青年工委和清华计算机系将于4月17日在清华大学FIT大楼多功能报告厅联合举办#知识图谱与问答系统前沿技术研讨会#，我们邀请了NLP国际著名学者林德康做特邀报告，邀请国内知名青年学者韩先培、鲍捷、刘康和马艳军等做邀请报告，还邀请了若干博士生带来最前沿的研究报告...全文： http://m.weibo.cn/1464484735/3963483349416897
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http://tp3.sinaimg.cn/1891330474/50/40034197975/1 IT时报 网页链接 2016-04-12 23:23
会议活动 应用 自然语言处理 会议 机器人
#精彩提前看#今晚开幕的Facebook F8开发者大会 看点都在这里了。Messenger 聊天机器人，视频，Instant Articles项目，至今为止，Facebook并没有公布大会的具体内容http://t.cn/RqxFxQi
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http://tp2.sinaimg.cn/3494982177/50/5682236923/1 中科院之声 网页链接 2016-04-12 22:00
经验总结 算法 博客
数年前，有人提议在机器学习与数据挖掘领域中找出十大算法。该领域选出部分专家通过提名、汇总和筛选，在分类、聚类、图挖掘、关联分析等领域共选出18个算法。对这18个算法在更广泛的领域内，一人一票，最终得出其中10个作为最后的算法。让我们来了解一下这十大经典算法。http://t.cn/RqvN3wW #晚安#
http://tp3.sinaimg.cn/5639460902/50/5730082868/1 机器学习研究会 网页链接 2016-04-12 20:04
【干货】基于Tensorflow实现的论文列表 @好东西传送门 http://t.cn/Rqx8Hfk
http://tp1.sinaimg.cn/1640148444/50/5731831573/1 Huihoo 网页链接 2016-04-12 11:45
深度学习 视觉 算法 资源 Python 幻灯片 教育网站 课程 李飞飞 神经网络
重点推荐，经典计算机视觉课程：CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，由斯坦福大学的李飞飞和她的团队制作，覆盖了计算机视觉和卷积神经网络的核心理论，尤其介绍了Caffe,Torch,Theano,TensorFlow在计算机视觉里的应用(看Lecture 12) http://t.cn/RAhjPZn 下载幻灯片 ...全文： http://m.weibo.cn/1640148444/3963404483303524
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最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/2128988813/50/5744059245/1 大气铁文 网页链接 2016-04-12 22:07
视觉 应用 自然语言处理 机器翻译 机器人
“我认为人工智能离我们并不遥远，就在我们身边。”南京信息工程大学大气科学学院教授智协飞告诉记者。 目前，人工智能的应用领域包括机器翻译、智能控制、专家系统、机器人学、语言和图像理解、遗传编程机器人工厂、自动程序设计、航天应用、巨量信息处理、储存与管理… http://t.cn/RqxKePn
http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2016-04-12 21:04
经验总结 深度学习 视觉 算法 资源 博客 陈俊岭 课程 神经网络
【人脸识别、深度学习】博主昨天写的“深度学习卷积神经网络大事件一览”：http://t.cn/RqIRSen 人脸性别识别、深度学习文献阅读笔记（2016-03）：http://t.cn/Rqxm55e 博主陈俊岭之前写过广受喜欢的《 C++开发人脸性别识别教程》《tiny_cnn代码详解》http://weibo.com/5501429448/DpArk3wsR
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http://tp3.sinaimg.cn/1939498534/50/40114188107/1 阿里技术嘉年华 网页链接 2016-04-12 19:46
公告板 会议活动 语音 行业动态 会议
②【阿里云年会人机大战-技术大揭秘】读过上一篇文章，技术Geek们可能就好奇了？现场的实时转录系统是怎么回事？ 其中核心的语音识别系统到底是什么，工作原理是什么？ 阿里云iDST的语音识别系统准确率为什么可以做到这么高，有什么独得之秘？本文会将这些问题的答案一一揭晓。http://t.cn/RqxQV7t
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2016-04-12 19:45
深度学习 应用 自然语言处理 Alex Smola 行业动态 机器人 简报 推荐系统
第571期机器学习日报(2016-04-11)http://t.cn/RqxQG1M 1) 深度学习硬件指南 2) 提高机器学习模型的准确率的８个方法 3) 解密深度学习在智能推荐系统的实践与应用 4) 深度学习在聊天机器人上应用 5) Quora访谈：需要用Deep Learning做推荐系统吗” by Alex Smola 完整版25条 http://t.cn/RqxQG1I
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http://tp3.sinaimg.cn/1939498534/50/40114188107/1 阿里技术嘉年华 网页链接 2016-04-12 19:44
会议活动 语音 行业动态 会议
①【人工智能PK金牌速记员之实战录】不久前，阿里云年会上人们见证了一场人机大战-阿里云的实时语音识别系统在演讲环节实时挑战世界速记比赛亚军。这位神一般的速录师, 拥有超人的短时记忆功能, 超级的打字速度和惊人的正确率。要PK这样的对手,必须解决哪些问题呢？首先，是数据 http://t.cn/RqMAn4t
http://tp1.sinaimg.cn/1599464160/50/5645427029/1 DCCI互联网数据中心 网页链接 2016-04-12 17:54
【我国人工智能人才稀缺，培养潜能巨大~】全球AI人才仅25万，中国更稀缺，现状为：①5年工作经验以下AI人才比率超40%，资深人才缺失严重，新一代人才发展空间广；②约32%的AI人才就职科研院校，服务于企业雇主份额相对国外较少；③将高校科研能力与企业资产实力对接，利于释放AI人才创新和发展的空间。
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http://tp3.sinaimg.cn/1077585930/50/5750452290/1 数据科学家日报-Conda 网页链接 2016-04-12 14:34
应用 Java 数据科学 推荐系统 信息检索
数据科学家日报http://t.cn/Rqx6kGV 内容摘要： 1) IBM利用机器学习真的可以带走中国的雾霾吗? 2) touch事件传递流程分析 3) 用Golang写一个搜索引擎（0x02） 4) 上海联通“沃”开放数据应用大赛3月25日开始报名 5) 个性化推荐是不是伪命题？ 6) Java多线程之线程安全与异步执行 7) firim W
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-04-12 14:16
深度学习 算法 Tomas Mikolov 代码 论文 神经网络
'SCRNNs - Structurally Constrained Recurrent Neural Network' by Facebook GitHub: http://t.cn/Rqx6ZTa ref:《Learning Longer Memory in Recurrent Neural Networks》T Mikolov, A Joulin, S Chopra, M Mathieu, M Ranzato (2015) http://t.cn/Rqx6ZTS
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f2tw6ujmb4j20lq0algrb.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/3227020453/50/5656309782/1 自动化网官方微博 网页链接 2016-04-12 13:25
【汉斯·乌斯克莱特：人工智能的研究方向是要与人类互补，增强人类的能力】汉斯·乌斯克莱特表示，人工智能不会取代人类，因为只有人类才具有创造力和目标，而机器只关注如何解决眼前遇到的问题。要让人工智能避免犯下道德层面的错误，关键在于人类自己。http://t.cn/RqxxT66
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-04-12 13:17
深度学习 算法 Python 代码 论文 神经网络
'Recurrent Neural Networks with External Memory(Theano implementation of the RNN-EM model)' by Nissan Pow GitHub: http://t.cn/RqxxfFe ref:《Recurrent Neural Networks with External Memory for Language Understanding》B Peng, K Yao (2015) http://t.cn/RqxxfFD
http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5751815474/0 FP89 网页链接 2016-04-12 12:32
应用 Karen Sparck Jones 信息检索 于小明
1. 小红(term)于小明(doc)的重要性体现在两方面：小红常与小明在一起，且与小红单独在一起过的人数很少。前者是词频（TF），后者是逆文档频率（IDF）。 2. IDF是Karen Spärck Jones (1935 – 2007)在1972年刻画词的专有性（Term Specificity）提出来的。英国计算机协会及其信息检索专委设立了纪念奖，...全文： http://m.weibo.cn/2536116592/3963416199011928
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http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2016-04-12 11:10
算法 集成学习 强化学习 统计
不少机器学习初学者会沉浸在设计和调试损失函数和正则项的快乐之中: Log/Hinge/Squared Loss, L1/L2... 而他们往往忽略了Reinforcement Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Learning, Representation Learning... 其实机器学习的世界五花八门，里面有很多有意思的领域值得探索。
王威廉 网页链接 转发于2016-04-12 11:41回复 @丕子 “好像是反的”
RL和SRL等内容很少在机器学习入门课出现，初学者是几乎不可能有了解的。很多ML课程其实就是在讲分类器，以至于很多人对ML的认识停留在修改不同objective function阶段，我觉得很可惜。
明风 网页链接 转发于2016-04-12 11:56回复 @王威廉 “RL和SRL等内容很少在机器学习入门...”
应该也是因为这个方向在业界应用最多，容易出效果。其它方向虽然有趣而重要，但未必有短期好成绩
http://tp4.sinaimg.cn/2278055207/50/5736041458/1 创业黑马学院 网页链接 2016-04-12 09:53
童士豪
#黑马硅谷访学# 硅谷之行感受：GGV纪源资本童士豪Hans ，到主流vc云集的3000 Sand Hill学习，第二次听ggv的Hans童士豪分享，又有完全不同的感受： 1. 站在未来看现在，趋势比努力更重要 2. 有放弃才有所得 3. 未来十年四大趋势：跨境电商；农村市场；企业升级；人工智能 4. 投资标准：趋势特质，学习...全文： http://m.weibo.cn/2278055207/3963376294116650
http://ww4.sinaimg.cn/large/87c85d27jw1f2tokr9ehgj20zk0k0q62.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/3847741679/50/5710230990/1 数盟社区 网页链接 2016-04-12 09:07
应用 推荐系统
个性化推荐是不是伪命题？最近，有一位网友在微博上说，连续几天试用了某头条，某资讯以及某快报，逃脱不了看什么就是什么的套路。也有人说，这是没有很好的Exploration导致的结果。那么，为什么很多推荐系统过了一段时间以后就老是推荐类似的东西呢？ http://t.cn/RqxyI3b
http://ww4.sinaimg.cn/large/e557e0efjw1f2tn9cgybjj20g70ck401.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-04-12 05:17
深度学习 Alberto Montes 论文
《Sports 1M C3D Network to Keras》by Alberto Montes http://t.cn/RqxhzWK ref:《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》D Tran, L Bourdev, R Fergus, L Torresani, M Paluri (2015) http://t.cn/RAyJiNq
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f2tgkqn6anj209b073t8y.jpg
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2016-04-12 05:18
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