机器学习人工学weekly-12/24/2017

1. DeepMind发布2017年的回顾blog,总结今年在多个方面取得的进展,比如AlphaGo Zero,Parallel WaveNet(比最早的WaveNet快了100倍,用来产生Google Assistant的语音),基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索,基于概率分布的增强学习(那篇paper很值得一读),已经基于imagination的model-based增强学习(跟Yann LeCun说的predictive learning有点像)等等

blog链接:https://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/

2. Science上关于Libratus的论文发出来了,在non-perfect information game领域取得了重大进展。我尝试去读了一下,确实没读懂(?),不过他们用的Monte Carlo Counterfactual Regret Minimization也是增强学习的一种

链接:http://science.sciencemag.org/content/early/2017/12/15/science.aao1733.full

3. MIT的自驾车课程MIT 6.S094 (cars.mit.edu)又放出了2集guest speaker的视频,分别是MIT的Sertac Karaman讲motion planning和Stanford的Chris Gerdes讲政府监管。Karaman参加了DARPA Urban Challenge,MIT当年第四,他讲的跟Cornell撞车的分析很有意思,motion planning真的很男,Karaman现在也在做自驾的创业Optimus Ride。Gerdes他们做了奥迪自驾赛车Shelley,而且在美国交通部担任首席创新官,在监管方面很有见解

视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=0fLSf3NO0-s&list=PLrAXtmErZgOfvrgXrKgzAFbqAW-lCG0Fv

4. Google的一个工程师做的机器学习101 ppt,非常华丽,可以看看

链接:https://docs.google.com/presentation/d/1kSuQyW5DTnkVaZEjGYCkfOxvzCqGEFzWBy4e9Uedd9k/preview?imm_mid=0f9b7e&cmp=em-data-na-na-newsltr_20171213#slide=id.g168a3288f7_0_58

5. Google和NASA合作,用深度学习通过行星的亮度规律找到了Kepler-90i这个新的行星,很有意思的发现

链接:https://www.nasa.gov/press-release/artificial-intelligence-nasa-data-used-to-discover-eighth-planet-circling-distant-star

6. Google发布Tacotron 2, 让TTS产生的语音更接近人声,有一篇小paper,大概的idea就是2步走,先用seq2seq从字母生成语音特征,然后在用wavenet类似的方法从语音特征生成最后的语音,效果很逼真

链接:https://arxiv.org/abs/1712.05884

7. statsbot发了一篇今年文章总结今年深度学习的各种进展,GAN部分和RL部分写的不错,虽然并未提及很重要的Alpha*系列和Liberatus,以及learning to learn这个重要的趋势

链接:https://blog.statsbot.co/deep-learning-achievements-4c563e034257

8. JP Morgan内部关于机器学习的280页文档,写的不错,里面有一些机器学习在金融领域的应用案例,可以看看

链接:http://www.valuesimplex.com/articles/JPM.pdf

9. 本周在上海纽约大学举办了一个Future Leaders of AI Retreat活动,邀请了很多顶级学校的博士生,陈天奇,顾士翔等等,还有今日头条的李航,FB的田渊栋等等大牛。虽然没能去现场,但是录制的视频值得一看

视频链接:http://www.itdks.com/eventlist/detail/1849

X. 本周都在学习Google Cloud的一系列跟大数据相关的一系列产品,其实除非是做纯研究,否则要让产品落地的话整个数据链的pipeline非常非常重要,不是打广告,Google这些产品还都挺有用的:

Cloud Dataprep - 洗数据用的

Cloud Dataproc - host在Google服务器上的hadoop/spark

Cloud Dataflow - host在Google服务器上的Apache Beam,跑数据pipeline,支持batch和streaming

BigQuery - 数据仓库

Cloud Datalab - host在Google服务器上的jupyter notebook

Cloud Data Studio - 类似tableau画图做visulizaition

Cloud ML Engine - 类似TFX+Vizier,或者Amazon SageMaker,也支持调超参

StackDriver - 做监控用的

其他还有BigTable, Spanner之类的数据库也都很有用

原文发布于微信公众号 - 机器学习人工学weekly(MLandHuman)

原文发表时间:2017-12-24

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器人网

移动机器人的几种视觉算法

谈到移动机器人,大家第一印象可能是服务机器人,实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行,都...

893
来自专栏华章科技

超级干货 :一文读懂社交网络分析

社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织,而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前,社交网络分析是社会学和人类学重...

1202
来自专栏机器之心

AI研发者福利!谷歌推出数据集搜索专用引擎Dataset Search

Dataset Search 测试版地址:https://toolbox.google.com/datasetsearch

322
来自专栏VRPinea

行业动态丨借助VR,Steam或将再次掌控PC游戏界

2657
来自专栏量子位

给无人车加个透视眼 | 斯坦福SCIL实验室最新Nature文章

拐角路口没有装凸面反光镜的话。 ? △ 别找凸面反光镜了……就是没有 老司机开车都得减速慢下来。 谁知道拐弯看不见的地方,会不会有人或小动物突然窜出来。 就更别...

2465
来自专栏PPV课数据科学社区

大数据变现的关键途径是——可视化

在Google搜索有关“大数据”,会出现很多个由立体0和1组成的图片,一些解释性的信息图示,甚至出现“黑客帝国”的界面。那“大数据”到底是什么,...

3156
来自专栏AI科技大本营的专栏

重磅 | 最全PPT实录!英伟达发布可编程AI推理加速器TensorRT

作者 | 鸽子 2017年9月26日,英伟达GPU技术峰会GTC CHINA在北京开幕。英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表主旨演讲《AI 的趋势、挑战与机遇》。 在...

3186
来自专栏吉浦迅科技

绝不肤浅:GPU 用法眼详实地追踪皱纹和其它生物标记

美丽或许是肤浅的,但市值数十亿美元的医美产业绝不会因此而停下脚步。 如今研究人员运用深度学习技术来解决皱纹、老人斑及其它在肌肤上显露健康状态的生物标记各种肌肤问...

3125
来自专栏AI研习社

抠图不再麻烦,Adobe 新算法让 P 图以假乱真

你的朋友圈有被《我的前世青年照》刷屏么?大家之所以这么热情,主要是因为 AI 技术让我们的照片与模板中人物完美融合,看起来毫无违和感。

832
来自专栏PPV课数据科学社区

大数据时代统计学发展的若干问题

作者:马双鸽,刘蒙阕,周峙利,方匡南,朱建平,谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的,获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”...

2716

扫码关注云+社区