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从1400篇机器学习文章中精选出Top 10,帮你找找上班的感觉!

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AI科技大本营
发布2018-04-26 16:47:32
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发布2018-04-26 16:47:32
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文章被收录于专栏:AI科技大本营的专栏

翻译 | AI科技大本营

参与 | 刘畅

最近,经常为AI学习者提供优质学习资源的Mybridge对近1400篇机器学习文章进行了排名,挑选了10篇有助于提升你技能的文章(0.7%的几率)。

文章列表中的主题有:Google Brain,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。

此前,Mybridge从8800个机器学习开源项目中精选出了Top30,并推荐了11月份的机器学习TOP 10文章

第一名:GoogleBrain团队——回顾2017年。由Jeff Dean和Google Brain Team提供

中文版:Google Brain去年干了太多事,Jeff Dean一篇长文都没回顾完

原文链接:

https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on.html

第二名:如何使用Python和Keras构建自己的AlphaZero AI。由David Foster提供

中文版:一文详解如何使用Python和Keras构建属于你的 AlphaZero AI

原文链接:

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

第三名[论文]通过概况长序列来生成维基百科。由Google Brain的Peter Liu和其他人提供

原文链接:https://arxiv.org/pdf/1801.10198.pdf

第四名:深度学习必备的矩阵微积分知识。由Fast.ai创始人Terence Parr和Jeremy Howard提供

原文链接:

http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html

第五名:一种值得采纳的全局优化算法。 由Davis King提供

原文链接:

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

第六名:Tensorflow-Project-Template:tensorflow项目模板架构的最佳实践。 [Github上获得了1134颗星星]

原文链接:

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

第七名:如何解决90%的NLP问题:手把手的指导。由Emmanuel Ameisen提供

中文版:如何解决90%的自然语言处理问题:分步指南奉上

原文链接:

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

第八名:CheXNet:一次深入的回顾。由Luke Oakden-Rayner提供

原文链接:

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

第九名:机器学习新手顶级算法之旅。由James Le提供

原文链接:

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

第十名:数据科学,机器学习和人工智能三者之间有什么区别?由David Robinson提供

中文版:学习数据科学、机器学习与AI没有多大交集,一文告诉你三者最大区别

原文链接:

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

来源:Mybridge 原文:https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10-articles-for-the-past-month-v-feb-2018-b7aabba5aba4

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-02-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 AI科技大本营 微信公众号,前往查看

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