【爱可可推荐】春节必读10大热门机器学习文章

新智元编译

来源:medium等

编译:小七

【新智元导读】春节必看十大机器学习热门文章排行榜。本榜单中涉及的主题包括:谷歌大脑、AlphaGo、生成维基百科、矩阵微积分、全局优化算法、Tensorflow项目模板、NLP和CheXNet。

在过去的一个月中,我们对将近1400篇机器学习文章进行了排名,精心挑选出了最热门的的十大文章。

  • 本榜单中涉及的主题:谷歌大脑,AlphaGo,生成维基百科,矩阵微积分,全局优化算法,Tensorflow项目模板,NLP,CheXNet
  • 年度机器学习开源:http://bit.ly/2EbfA4z

1月机器学习top 10文章

1. 谷歌大脑回顾2017年成就

作者:Jeff Dean和谷歌大脑团队

2. 如何使用Python和Keras构建自己的AlphaZero AI

作者:David Foster

https://medium.com/applied-data-science/how-to-build-your-own-alphazero-ai-using-python-and-keras-7f664945c188

3. 【论文】通过总结长序列生成维基百科

作者:Peter Liu和Google Brain团队成员

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.10198.pdf

4. 用于深度学习的矩阵微积分

作者: Terence Parr和Jeremy Howard

http://bit.ly/2BWOe0g

5. 一种值得使用的全局优化算法

作者:Davis King

http://blog.dlib.net/2017/12/a-global-optimization-algorithm-worth.html

6. Tensorflow-Project-Template:Tensorflow项目模板架构的最佳实践Github上已有1339颗星

https://github.com/MrGemy95/Tensorflow-Project-Template

7. 【指南】如何解决90%的NLP问题

作者:Emmanuel Ameisen

https://blog.insightdatascience.com/how-to-solve-90-of-nlp-problems-a-step-by-step-guide-fda605278e4e

8. 对CheXNet的深度评论

作者:LukeOakden-Rayner

https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2018/01/24/chexnet-an-in-depth-review/

9. 机器学习新手的顶级算法之旅

作者:James Le

https://towardsdatascience.com/a-tour-of-the-top-10-algorithms-for-machine-learning-newbies-dde4edffae11

10. 数据科学、机器学习和人工智能有什么区别?

作者:David Robinson

http://varianceexplained.org/r/ds-ml-ai/

参考链接:http://bit.ly/2FbtMfz

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2018-02-18

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