机器学习日报 2016-05-19 深度学习的定义、资源，与机器学习的比较；谷歌 I/O 大会 Keynote ...
机器学习日报 2016-05-19[*]谷歌 I/O 大会 Keynote 全盘点 @TechCrunch中国
[*]python推荐系统案例——私人化推荐系统 《豆瓣电影，电视剧 DM 实战》 @SegmentFault
[*]深度学习的定义、资源，与机器学习的比较 @视觉机器人
[*]推荐系统的典型推荐案例 @IT程序猿
[*]Python数据科学资源列表: Python Data Science Tutorials @爱可可-爱生活
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邮件版包括19条，本期的Web版有完整内容20条
用日报搜索找到以前分享的内容： http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.750.750.50/d44bcc2djw8etjjd5cpzbj20ku0kumxc.jpg TechCrunch中国 网页链接 2016-05-19 17:46
会议活动 Sundar Pichai 行业动态 会议 桑达尔
【谷歌 I/O 大会 Keynote 全盘点】 今天，2016 年度谷歌 I/O 开发者大会在加州山景城召开，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）上台发表了主题演讲，以下即是本次大会主题演讲上发布的新产品汇总…http://t.cn/RqFnzKJ
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林泰前 网页链接 转发于2016-05-19 17:58
对谷歌 I/O 开发者大会的最大印象：1）Google Home 把谷歌语音界面带入客厅，可能从另一个角度切入智能家庭市场，2）Daydream VR 平台会带来下一场高端4K手机的竞争（这也是我可能从苹果转去安卓的催化剂），3）Android Wear 2.0 可能引爆谷歌穿戴平台，可以和三星苹果一争高下。
林泰前 网页链接 转发于2016-05-19 18:36
回复@Kai_CX:刚过去的微软开发者大会没激起涟漪（重点是聊天机器人…AR 又看来遥远），但谷歌 IO 真是重磅－客厅，穿戴，VR，样样都可能是下一波科技，就看苹果的 WWDC 如何回应－谷歌的诉求是后端的人工智慧和技术才是未来，不是设备，而设备恰好是苹果的强项！
林泰前 网页链接 转发于2016-05-19 19:12
回复@都厅之下: VR 的爆发点不是这几年的事，但今年却是 VR 厂商站队的元年。目前的对垒整容：1）Oculus（Facebook 为靠山），2）HTC Vive（Steam 游戏），3）Gear VR（三星为靠山，Oculus 软件），4）Playstation VR（最强游戏主机），5）谷歌 Daydream，6）苹果？谁将会是 VR 之王？
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/795bf814jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg SegmentFault 网页链接 2016-05-19 23:01
应用 Python 推荐系统
一个剧荒引发的私人化推荐系统想法 《豆瓣电影，电视剧 DM 实战》http://t.cn/Rqe4JGN 《用 python 写一个简单的推荐系统》http://t.cn/RqFG8nk
http://ww2.sinaimg.cn/large/795bf814gw1f40jr0ff1xj20go0ci3zv.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2016-05-19 15:25
深度学习 Vincent Granville May 数据科学
【深度学习】深度学习的定义、资源，与机器学习的比较（Deep Learning: Definition, Resources, Comparison with Machine Learning）：http://t.cn/RqFTV6y 作者： Vincent Granville May 11, 2016
http://ww3.sinaimg.cn/large/0060jr72jw1f40q2hpzqbj30fu09l77g.jpg
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.177.177.50/612edf3agw1ekppvdur8wj2050050q32.jpg IT程序猿 网页链接 2016-05-19 14:00
经验总结 应用 博客 社交网络 推荐系统
【推荐系统的典型推荐案例】推荐系统主要是在当前信息和产品过载情况下最为有用，因为如果可供选择的类别的很少，用户完全可以按照自己的喜好、或者收集相关信息做出自己的选择。当前在电商、影视音乐、社交网络等，算是推荐系统使用最为广泛的领域。http://t.cn/RqaseeX（来自： Nicpl的博客铭）
http://ww4.sinaimg.cn/large/612edf3ajw1f40nnewcj8j20c8315hbr.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2016-05-19 05:39
资源 自然语言处理 Python 代码 课程 数据科学
'DataSciencePython - a curated list of Python tutorials for Data Science, NLP and Machine Learning' by Ujjwal Karn GitHub: http://t.cn/RqFIoKC
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f4096bdo24j20q246ke81.jpg
最新动态
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.533.533.50/9c506fcatw1efhmamw3smj20eu0eut8u.jpg tobe迪豪 网页链接 2016-05-19 23:42
算法 回归
发布了头条文章：《使用sklearn实现LinearRegression机器学习算法》 http://t.cn/RqswwHp
http://tva1.sinaimg.cn/crop.460.50.1137.1137.50/403aa80ajw8f0zkgkemdnj21kw135gy1.jpg 数据科学家快报 网页链接 2016-05-19 20:57
David Mimno 数据科学
给机器学习初学者的一点建议 - 数据科学家 本文译自康奈尔大学信息科学系助理教授David Mimno写的《Advice for students of machine learning》，Mimno先生总结了一些对于机器学习学生/初学者的建议，强调理论与实践相结合， http://t.cn/RqFgZC1
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院 网页链接 2016-05-19 19:03
经验总结 博客 芮勇
【一切从基础科研开始】微软亚洲研究院常务副院长芮勇将相关反馈理论应用到多媒体搜索领域，取得革命性突破。他在专访中谈到，微软十分重视基础科研，给予研究员自由空间，他也因此受益。他认为做科研“What和Why永远比How更重要”。专访中芮勇对于人工智能的未来也做出精彩预测。http://t.cn/RqFmT3c
http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2016-05-19 17:23
架构 资源 Hadoop
【机器学习、大数据】部分翻译的资源合集（2016-05-19），史上最全的“大数据”学习资源（上）：http://t.cn/RqQZdVt （下）：http://t.cn/RqQZdVc 史上最全的机器学习资料（上）：http://t.cn/RqdqJwH （下）http://t.cn/Rqdqp5i Hadoop学习资源集合：http://t.cn/RqFiwdn
http://ww3.sinaimg.cn/large/0060jr72gw1f40ti9gpq4j30jh09vdhs.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg 学生古 网页链接 2016-05-19 15:41
会议活动 算法 ICML 会议 论文
常量学习率的随机梯度下降是一个随机过程：收敛后从稳态分布生成样本。变分推理的核心：最小化稳态分布与后验分布的Kullback-Leibler散度。A Variational Analysis of Stochastic Gradient Algorithms 随机梯度下降可用于概率建模中的近似后验推理http://t.cn/RGqzomr
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.533.533.50/9c506fcatw1efhmamw3smj20eu0eut8u.jpg tobe迪豪 网页链接 2016-05-19 15:32
统计
数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 http://t.cn/haY0x @爱可可-爱生活
http://tva3.sinaimg.cn/crop.14.12.154.154.50/739a6626gw1f2h22g6kdkj2050050dfu.jpg 阿里技术嘉年华 网页链接 2016-05-19 15:19
经验总结 Jeff Dean 博客 谷歌 行业动态
细节在这里！【谷歌工程师Jeff Dean：公布专为机器学习订制的TensorFlow处理单元技术全貌】谷歌在I/O开发者大会上表示：已经开始为机器学习独家订制芯片——TensorFlow处理单元。其资深工程师Jeff Dean在博客公布了TPU的细节和全貌，并得到了开发了大牛Jeff Dean的赞扬。
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2016-05-19 14:57
深度学习 算法 Python 代码 强化学习 智能汽车
【深度学习、人工智能】利用强化学习来训练无人驾驶汽车来壁开障碍物（Using reinforcement learning to train an autonomous vehicle to avoid obstacles），代码：http://t.cn/RG5UMHa 介绍部分1: @harvitronix/using-reinforcement-learning-in-python-to-teach-a-virtual-car-to-avoid-obstacles-6e782cc7d4c6">http://t.cn/RqFYwug部分2: @harvitronix/reinforcement-learning-in-python-to-teach-a-virtual-car-to-avoid-obstacles-part-2-93e614fcd238#.vbakopk4o">http://t.cn/RqFYwue 部分3: @harvitronix/reinforcement-learning-in-python-to-teach-an-rc-car-to-avoid-obstacles-part-3-a1d063ac962f">http://t.cn/RG8shOg
http://ww4.sinaimg.cn/large/0060jr72jw1f40paqaa21j30q11zkqqf.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/699c5771jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 物联网与云计算 网页链接 2016-05-19 09:52
行业动态 新闻
国人别泄气、别哭泣【虽，科研不如谷歌；但，让谷歌不如我们应用】谷歌I/O大会：科技巨头里程碑之年 @联动原素 @物联网与云计算网 @柏斯维 @中国创客联盟 @刘君点评:【人工智能：用户超级管家】http://t.cn/RqDP88X【2016谷歌I/O：人工智能成主打】http://t.cn/RqFc1dX http://t.cn/RqFJcHk
http://ww1.sinaimg.cn/large/699c5771jw1f40ghyk7b1j208c05kt8r.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.512.512.50/67223511jw8etm9ywjoxuj20e80e8gmp.jpg 冠诚 网页链接 2016-05-19 09:47
深度学习 GPU Olivier Temam
Tensor Processing Unit才是本次Google I/O最大的新闻，也是Google深度学习的秘密武器，这个深度学习的ASIC芯片已经在Google的数据中心运行了一年多，它的性能功耗比是GPU的一百倍！这才是核武器，有了他，Tensorflow开源出去都不怕！想用这样的芯片吗？看看中国的寒武纪芯片吧！[呲牙]
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包云岗 网页链接 转发于2016-05-19 22:44
Google也跟上了！TPU已经用了1年多，而从芯片出来都量产只有22天，大概是在2015年初芯片出来。而其中不为人知的一个内幕是2014年寒武纪1号芯片设计出炉后，Google便将参与该芯片合作研究的Olivier Temam挖了过去。寒武纪芯片可以当之无愧地说是在国际上引领了这一轮神经网络加速芯片研究
熊锦华ICT 网页链接 转发于2016-05-19 23:04
[赞]/@包云岗:Google也跟上了！TPU已经用了1年多，而从芯片出来都量产只有22天，大概是在2015年初芯片出来。而其中不为人知的一个内幕是2014年寒武纪1号芯片设计出炉后，Google便将参与该芯片合作研究的Olivier Temam挖了过去。寒武纪芯片可以当之无愧地说是在国际上引领了这一轮神经网络加速芯片研究
http://tva2.sinaimg.cn/crop.9.5.274.274.50/a2497641gw1f3uwx4a09tj2085085q3k.jpg 数据分析精选 网页链接 2016-05-19 08:46
深度学习 自然语言处理
超全的资料汇总，快看这里[话筒] 【机器学习/深度学习/自然语言处理的学习路线】http://t.cn/RqFzQDM
http://tva3.sinaimg.cn/crop.38.20.226.226.50/e557e0efjw1em1dhp3umvj208c08ct8x.jpg 数盟社区 网页链接 2016-05-19 07:51
深度学习
盘点那些开创深度学习的大师们 http://t.cn/RqFJSIw
http://ww2.sinaimg.cn/large/e557e0efjw1f40d00pq0xj20dw09eq33.jpg
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.720.720.50/51002149jw8egp7ecd5d5j20k00k0dho.jpg SolarLee 网页链接 2016-05-19 07:05
深度学习 算法
【深度学习】深度学习软件比较的一个wiki（Comparison of deep learning software）：http://t.cn/Rqkj6PF 可以从宏观的角度来看一下不同深度学习软件支持的库、算法等，有详细的索引信息，方便根据应用场景选择合适的软件库。
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7a6a9d05jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 陈然_Ran 网页链接 2016-05-19 04:08
深度学习
从OpenAI看深度学习研究前沿 - 智能单元 - 知乎专栏 - http://t.cn/RqFf4nL
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