机器学习日报 2016-05-23
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本期话题有: 全部21 自然语言处理7 经验总结5 深度学习4 算法3 会议活动3 资源3知识工程2 架构1 入门1
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爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 21:11
行业动态
《深度点评亚马逊、微软、谷歌、IBM 等 6 大机器学习云》via:@新智元 http://t.cn/R5znftU
西瓜大丸子汤 网页版 2016-05-23 19:28
知识工程 Python 知识库
我们准备组织一个北京地区的知识图谱学习小组。目标人群:对知识图谱感兴趣的学生和工程师。加入小组的条件:有Github帐号、按时做作业、每周末一次线下活动。小组的学习内容:知识图谱的工程实战,每次大约10周;Python基础、知识提取、知识表示、知识存储、知识检索。报名:http://t.cn/R5zj7Q3
龙星镖局 网页版 2016-05-23 19:08
经验总结 笔记
@52cs 整理搜集了 @陈天奇怪 的机器学习代码心得系列:1)有监督学习模块http://t.cn/R5zWk40 2)迭代器和流水处理 http://t.cn/R5zWk4O 3)模板和张量库http://t.cn/R5zWk4W
爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 14:43
经验总结 笔记 博客
“模式识别(Pattern Recognition)学习笔记 (系列)” by @凌eternity http://t.cn/R5zfCa4
InfoQ 网页版 2016-05-23 12:00
深度学习 童有军 童有君
【童有军:怎样进行精准用户画像】童有君现任FreeWheel主任工程师,以下就广告平台中用户画像和标注噪声处理进行先行采访。童表示用户画像在广告平台的应用中与传统电商在定位与需求方面着眼不同。期间谈到LR模型拥有两大优点,并表示看好深度学习领域的前景。http://t.cn/R5hpM4O
最新动态
2016-05-23 (15)
西瓜大丸子汤 网页版 2016-05-23 23:21
知识工程 自然语言处理 问答系统 知识库
搜索引擎势必要智能化,势必要更多利用结构化数据(也就是知识图谱)。这有两个大方向,一是变成问答系统,依赖自然语言处理走硬AI,二是变成探索引擎,依赖人机交互。我以为第一条路是难以走通的,试图模拟人的智能,技术链条太长短期内不可能解决实际问题。第二条路才是现阶段可行的方法,交互式展示半…全文: http://m.weibo.cn/1932835417/3978437640798168…全文: http://m.weibo.cn/1932835417/3978437640798168…全文:http://m.weibo.cn/1932835417/3978437640798168…全文:http://m.weibo.cn/1932835417/3978437640798168…全文:http://m.weibo.cn/1932835417/3978437640798168
宋胜利XDU 网页版 转发于2016-05-23 23:51 回复 @西瓜大丸子汤 “短期内我不会去碰问答系统。我认…”
通用知识的问答系统目前还是要借助信息检索技术,特定领域的问答系统应该有做出实用系统的可能性
爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 21:18
Nicole Hemsoth
《Lustre to DAOS: Machine Learning on Intel’s Platform》by Nicole Hemsothhttp://t.cn/R5znuI7
SecWiki 网页版 2016-05-23 20:30
资源 自然语言处理 Python 代码 可视化 书籍
Python资源大全中文版,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等http://t.cn/Rq0C0ET
自动化网官方微博 网页版 2016-05-23 17:25
自然语言处理 行业动态 吴军
【吴军在复旦大学对人工智能和大数据的发展,进行分析和展望】美国约翰·霍普金斯大学博士、腾讯前副总裁、Google科学家、著名自然语言处理和搜索专家吴军,日前在复旦大学管理学院的一次公开演讲中,对当下大热的人工智能和大数据的发展,做出了自己的分析和展望。http://t.cn/R5zKrrT
自动化网官方微博 网页版 转发于2016-05-23 21:39
#自然语言处理#和搜索专家吴军,日前在复旦大学管理学院的一次公开演讲中,对当下大热的人工智能和大数据的发展,做出了自己的分析和展望。#人工智能#
爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 14:50
入门 算法 神经网络
《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么? | 知乎》 http://t.cn/RG3GhCq
爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 14:45
经验总结 应用 博客 推荐系统
《商品搜索引擎—推荐系统设计》 by 小宝鸽 http://t.cn/RqIBTLX
视觉机器人 网页版 2016-05-23 14:21
经验总结 深度学习 GPU Tim Dettmers 博客 神经科学
【脑科学、深度学习】Tim Dettmers的博文。理解深度学习中的卷积Understanding Convolution in Deep Learning:http://t.cn/RqS8kQg 脑VS深度学习第一部分:计算复杂性 – 为什么奇点是隔靴搔痒http://t.cn/R5zqEeJ 深度学习硬件指导:http://t.cn/RbdOtMd 这样在GPU中实现深度学习的并行化:…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/3978301611803433
昊奋 网页版 2016-05-23 14:02
公告板 会议活动 自然语言处理 CCL 会议 活动 语言学 征稿
全国第十五届计算语言学会议(CCL 2016)及 第四届基于自然标注大数据的自然语言处理 国际学术研讨会(NLP-NABD 2016)最后征文通知,http://t.cn/RGrts6E,离论文截稿还有一周时间,时间不等人,抓紧!@西瓜大丸子汤 @刘知远THU @王威廉 @爱可可-爱生活 @孙茂松 @刘洋THU @孙明明_SmarterChina
视觉机器人 网页版 2016-05-23 13:25
深度学习 算法 资源 Nando De Freitas 幻灯片 课程 强化学习
【机器学习】牛津大学Nando de Freitas.的机器学习课程的PPT和视频资料:http://t.cn/RwtTkDn 包括CNN、RNN、LSTM、强化学习等。
IBM大数据大学 网页版 2016-05-23 12:58
架构 Joseph K. Bradley Spark
今天跟大家分享来自DataBricks的资深软件工程师Joseph K. Bradley的有关Spark MLib(机器学习库)的快速入门。Joseph毕业于著名的卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon Univ.)机器学习的专业,并获得博士学位,是Apache Spark机器学习方面的专家。对于希望学习Spark人工智能以及机器学习方面,是不可多得的资…全文: http://m.weibo.cn/5652330713/3978280770222489
伯乐在线官方微博 网页版 2016-05-23 10:04
经验总结 自然语言处理 Python 博客
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安卓开发频道 网页版 转发于2016-05-23 10:22
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ImportNew 网页版 转发于2016-05-23 14:46
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iOS大全 网页版 转发于2016-05-23 22:06
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Python开发者 网页版 转发于2016-05-23 22:32
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视觉机器人 网页版 2016-05-23 09:36
会议活动 深度学习 视觉 算法 自然语言处理 ICML 分类 会议 论文
【图像、深度学习】ICML 2016一种根据文本生成图像的技术Generative Adversarial Text to Image Synthesis 项目:http://t.cn/R57gIUa 论文:http://t.cn/RqFBpvC 代码和数据:http://t.cn/R57gIUX 简介:从文本中自动合成逼真的图像,但目前的AI系统仍然远远没有达到这个目标。然而在最近几年,通…全文:http://m.weibo.cn/5501429448/3978229859688972
TECH2IPO创见 网页版 2016-05-23 09:23
Luciano Florid 新闻
#TechOpinion# 【用逻辑和常识来揭晓答案:我们应该惧怕人工智能吗?】 http://t.cn/R5hdCIS本文作者是牛津大学信息伦理及哲学专业教授 Luciano Florid,在面对如今不断升温的人工智能讨论时,他用逻辑和常识娓娓道来,告诉我们人工智能究竟会不会给人类的未来构成威胁。
技术头条 网页版 2016-05-23 09:23
David Mimno
【给机器学习初学者的建议 (David Mimno)】 by @whatbeg http://t.cn/R57do6c(分享自 @技术头条)
爱可可-爱生活 网页版 2016-05-23 06:26
苏铖
《基于机器学习的高价值用户自动发现》by 迟保昉, 苏铖, 单艺 via:@统计之都http://t.cn/R57aYuf
温故知新 (1)
更早的微博,有新精彩评论或被再次推荐
2016-05-22 (1)
学生古 网页版 2016-05-22 21:59
会议活动 资源 自然语言处理 ICML 会议 课程 张利军
《数据挖掘》课程,张利军。1)数学背景:矩阵,优化。2)。相似性与距离。3)关联挖掘。4)聚类。5)离群点检测。6)分类、回归。7)文本挖掘、web挖掘、大数据。他最近的ICML16两篇工作:1)Online Stochastic Linear Optimization under One-bit Feedback。2)Optimal Dynamic Regret of Online Lea…全文:http://m.weibo.cn/2536116592/3978054542261925
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