第490期机器学习日报(2016-01-21)

更新于 2016年1月22日 机器学习
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2016-01-21 日报 机器学习

机器学习日报 2016-01-21

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本期话题有:

全部37 自然语言处理11 深度学习10 算法10 视觉8 应用7 资源7 语音4 会议活动4 经验总结4

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新智元   网页版 2016-01-21 23:13
公告板 深度学习 Yoshua Bengio
【Yoshua Bengio亲自解答】机器学习81个问题及答案(最全收录):这是Quora的最新活动,针对特定话题邀请该领域大神答疑解惑。有什么能比机器学习更适合作为开头的第一个话题么?第一次邀请到的答疑人是Yoshua Bengio,深度学习的三架马车之一,一共对81个问题进行了耐心解答。http://t.cn/RbQPSKV

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 18:25
自然语言处理 问答系统
【前沿 | 如何评价智能问答系统?】by 黄萱菁[复旦大学] via:智能立方 http://t.cn/R4RAPDh

 

Google谷歌爱好者   网页版 2016-01-21 16:20
知识工程 自然语言处理 行业动态 知识库
【谷歌的自然语言部门是啥样的?】对谷歌Enrique博士的采访。谷歌苏黎世研究院NLU Team围绕“语义分析和表示,句法分析和实现,形态和词汇的发展”方面的方法进行指导、建立和创新。他们的工作直接影响到会话搜索在Google Now,知识图谱,谷歌翻译,以及其他机器智能研究。http://t.cn/R4Qdbhx @infoQ

 

新智元   网页版 2016-01-21 12:17
资源 PDF
【艾瑞咨询】第一份人工智能深度分析报告(42PDF下载):这份报告分析了人工智能在中国的发展现状、应用现状、以及前景和市场,提供了中国人工智能产业结构图谱和主要企业情况分析。http://t.cn/R483Zzg

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 05:10
深度学习 资源 Michael Azoff 书籍
【(NVIDIA)深度学习白皮书】《Deep Learning Whitepaper(Machine Learning in Business Use Cases)》by Michael Azoff http://t.cn/R480Ayu

 

冯志伟文化博客   网页版 2016-01-21 22:41
经验总结 自然语言处理 博客 冯志伟 语言学
发表了博文《语言学研究者必须了解的中国语料库状况》语言学研究者必须了解的中国语料库状况冯志伟从1979年以来,中国就开始进行机器可读语料库(machine-readablecorpus)的建设,早期在http://t.cn/RbHs8e6

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 20:33
深度学习 视觉 算法 资源 David Rosenberg 课程 统计
24小时热门分享:1、【梯度下降优化算法综述】2、【MOOC:(Udacity)基于TensorFlow的深度学习/机器学习课程】3、【深度学习与计算机视觉系列】4、【论文:理解深度卷积网络】5、【课程资料:(NYU)David Rosenberg机器学习与计算统计学】…… http://t.cn/RbHm1OW

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 20:18
异常检测
【高维数据集异常检测】《Detecting Outliers In High Dimensional Data Sets | My thoughts & learnings》by Shahram http://t.cn/RbHmq5D

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 18:23
应用 自然语言处理 机器人 刘挺
【聊天机器人技术的研究进展】by 张伟男,刘挺 via:哈工大SCIR http://t.cn/R4RwrRQ

hust_陈汝丹 网页版 转发于2016-01-21 18:48  回复 @Copper_PKU “转发微博”
涨姿势了[good]

 

瞭望   网页版 2016-01-21 17:40
算法 Michael Webb
【人工智能会把中产阶层群体“掏空”吗?】斯坦福大学的Michael Webb认为,随着新的机器学习算法被用在自动化中用来取代人类劳动,带来的大部分收益很可能进入资本所有者以及提供这些算法服务的人的腰包里。如果没有相应的政策法规进行干预,将导致失业率上升,社会不均恶化等。http://t.cn/R4QBEf5

自动化网官方微博 网页版 转发于2016-01-21 21:19
很肯定的事,随着新的#机器学习#算法被用在自动化中,用来取代人类劳动,而非增强人类的劳动能力,那么这些算法带来的大部分收益很可能进入资本所有者以及提供这些算法服务的人的腰包里。[吃惊]

 

美东侨报   网页版 2016-01-21 16:36
视觉
#侨报新闻速递#【纽约JFK机场海关“读脸”查旅客】纽约的肯尼迪国际机场海关已经开始使用脸部识别新技术检查入关旅客。据美联社报道,该生物识别器能将人脸与护照头像相匹配。海关人员于本周二(19日)公布了这种生物识别技术。[熊猫]

 

Datartisan   网页版 2016-01-21 16:06
算法 应用 调参 分类 统计
【较小超参数的Bayesian optimisation】本文将从一个事前知道的得分方程的真实形式的案例开始,通过比较random grid search和Bayesian optimisation两种算法,来发现对于实际分类器的最优的超参数。 http://t.cn/R4Rv7D4 @好东西传送门 @爱可可-爱生活 @西瓜大丸子汤 @数盟社区 @数据分析精选

 

视觉机器人   网页版 2016-01-21 15:36
视觉 算法 应用 语音 自然语言处理 广告系统 情感分析
汇总了20种情感识别API和SDK:http://t.cn/R48FiOe 日前苹果收购人工智能公司Emotient用于分析面部表情。识别情绪是一个新兴领域,在广告业、医疗保健、穿衣打扮、教育等都有重大意义。本文介绍了一些算法驱动的API,主要使用面部检测和语义分析技术,从照片、视频、文本和语音理解人的心情。

 

网站分析公会   网页版 2016-01-21 15:04
语音 自然语言处理 行业动态 机器翻译 张亚勤 智能汽车
【人工智能迎来发展核心阶段,百度愿分享研究成果】百度总裁张亚勤近日受邀出席冬季达沃斯时表示,人工智能在百度提供的产品服务每一处都得以体现,包括语音和文字识别、机器翻译以及自动驾驶技术等。百度为内部各个项目组搭建的信息技术平台,全世界研究人员也都可以进行访问。http://t.cn/R48e6E3

 

自动化网官方微博   网页版 2016-01-21 13:47
会议活动 会议
【称为“世界精英大本营”的达沃斯论坛冬季峰会召开】今年达沃斯论坛的主题是“掌控第四次工业革命”,路透社称,关于新工业和技术革命或所谓“工业4.0”,产经界希望着力挖掘移动互联网、自动化人工智能系统等新技术要素的价值,以创造新的商业机会。#工业4.0#http://t.cn/RbHQKcb

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 13:32
深度学习 视觉 算法 Johannes Gutenberg 代码 论文 神经网络
【论文+代码(Torch):基于马尔可夫随机场(MRF)+dCNNs结合的图像合成】《Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis》C Li, M Wand [Johannes Gutenberg University] (2016) http://t.cn/R48rYmV GitHub(CNNMRF):http://t.cn/R48rYmc

 

出门问问   网页版 2016-01-21 13:16
语音 自然语言处理 行业动态 问答系统
出门问问、小冰、小娜Cortana、Siri、腾讯小鲸、科大讯飞、度秘……哪家语音语义技术牛?总的来讲,出门问问都得路是把人工智能从以前的只提供信息,提升到直接提供服务,帮用户直接下单、叫车。这种模式大大降低了人力成本,提升了服务效率,是未来发展的趋势 http://t.cn/R48Bu01

 

深度学习 算法 资源 Java 课程 神经网络
#深度学习# 教程:从感知器到深层网络 http://t.cn/R48Wkfm 在这篇教程中,作者介绍了深度学习背后一些关键性概念和算法,从最简单的组成单元开始,以此为基础构造Java中机器学习的概念。 [博主注] 很简短很直观,能够快速了解到深度学习可以解决什么样的问题。

 

物联网头条新闻   网页版 2016-01-21 11:51
应用 陈志成 机器人
【#库课干货分享#第44期:中国自主创新研发项目:人工智能计算平台】【主题】中国自主创新研发项目:人工智能计算平台【讲师简介】陈志成:清华大学计算机系博士后,英国访问学者。主要研究领域为:物联网与云计算,人工智能系统,机器人系统,智能家居,智慧医疗…… http://t.cn/RbHHS0N

 

pedaily:投资界   网页版 2016-01-21 09:54
行业动态 张亚勤
【百度总裁张亚勤:人工智能将颠覆传统金融】对于卖壳方而言,在以极小的代价,在极短时间内,能以不菲的价格迅速套现;对买壳方而言,数千万只能算是小钱,而一旦借壳成功,许多人将随之鸡犬升天;而对于中介方而言,流行的200万一口价,实在是个不错的买卖。 http://memect.co/2UpUk3WbsMh

 

pedaily:投资界   网页版 2016-01-21 09:54
行业动态 张亚勤
【百度总裁张亚勤:人工智能将颠覆传统金融】对于卖壳方而言,在以极小的代价,在极短时间内,能以不菲的价格迅速套现;对买壳方而言,数千万只能算是小钱,而一旦借壳成功,许多人将随之鸡犬升天;而对于中介方而言,流行的200万一口价,实在是个不错的买卖。 http://memect.co/5u6k7p5LYRa

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 09:25
经验总结 深度学习 资源 Vincent Vanhoucke 博客 课程
【MOOC:(Udacity)[Google]基于TensorFlow的深度学习/机器学习课程】《Deep Learning – Taking machine learning to the next level》by Vincent Vanhoucke, Arpan Chakraborty [Google] http://t.cn/R48TwR2 介绍文章《Putting Deep Learning To Work》http://t.cn/R48TwRL @慕课网

 

FT中文网   网页版 2016-01-21 07:30
应用 机器人
【达沃斯:智能机器将改变世界】2016达沃斯论坛传出的反差鲜明的信息是:人工智能将刺激经济增长,创造新财富,但随着机器人取代人类,数以百万计的工作者将需要重新培训。 http://t.cn/R48W5KF

FT中文网 网页版 转发于2016-01-21 17:20
微软首席执行官萨提亚•纳德拉表示:“人被机器取代的这种挑战是真实的,但我认为正确的重点是技能,而不是过于担心那些将会失去的工作。我们将不得不花钱来教育人们,不只是孩子,也包括职业生涯中途的人们,使他们能够找到新的工作。”

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 05:32
深度学习
【五个深度学习创业公司,五个超酷想法】《5 Startups & 5 Cool Ideas in Deep Learning》by baris @baris_wonders/5-startups-5-cool-ideas-in-deep-learning-2e4ff894dd63#.c2w25oga9″>http://t.cn/R4806wO

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 05:19
深度学习 视觉 代码 论文
【论文+代码:面向图像局部描述子学习的高性能三元联合深度网络PN-Net】《PN-Net: Conjoined Triple Deep Network for Learning Local Image Descriptors》V Balntas, E Johns, L Tang… [University of Surrey & Imperial College London] (2016) http://t.cn/R480t8U GitHub:http://t.cn/R480t84

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-21 04:51
深度学习 算法 代码 神经网络
【开源:(C++)高性能深度学习开发库OpenNN】”software library written in C++ for predictive analytics. It implements neural networks, the most successful deep learning method” by Artelnics http://t.cn/R48pksd GitHub:http://t.cn/R48pksr

 

刘知远THU   网页版 2016-01-20 19:21
算法 自然语言处理 Java Python
#THULAC# 今天我们通过官方主页发布了THULAC分词算法的Java版本,欢迎试用:http://t.cn/R40cVTm 。稍后我们计划尽快发布Windows和Linux下的可执行程序,带UI的分词程序,以及分词算法的Python版本,等等。欢迎大家对THULAC开发计划提出宝贵意见和建议。

 

zwner   网页版 2016-01-20 17:56
算法 应用 资源 PDF 广告系统 行业动态 回归 教育网站 预测
好吧,最近有人做了“微创新”,把FTRL用在了factorization machine上面去预测展示广告点击率,AUC提高了不少,这里还是提出来mark一下。论文链接:http://t.cn/RbH0RHl 随便附上最早谷歌提出的FTRL做在logistic regression的论文链接:http://t.cn/RbH0RHW

 

中国大学MOOC   网页版 2016-01-20 12:57
会议活动 会议 活动
#挖课机#微软亚洲研究院开设的“二十一世纪的计算”学术研讨会昨天开课啦[鼓掌]这是微软亚洲研究院自成立便开始举办的学术盛会,是中国及亚太地区规模最大、最具影响力的计算机盛会之一。本届以“人工智能 无限可能“为主题,由微软亚洲研究院与清华大学联合主办。戳这里学习→http://t.cn/R4KYyvu

 

陈天奇怪   网页版 2016-01-20 07:36
代码
xgboost的第二次大规模代码重构 http://t.cn/R4p4jgq 从发布到现在,xgboost已经帮助了很多MLer 赢得比赛,部署应用。 这次重构让代码更加清晰,可扩展和可移植,希望xgboost从一个黑盒变成一个更容易嵌入到各个机器学习应用平台里面的标准模块。也希望对大规模机器学习有兴趣的同学来一起贡献

 

Libra_Leo_   网页版 2016-01-20 02:00
经验总结 博客 分布式学习
【MXNet 分布式架构——parameter server详解】@李沐M@陈天奇怪 等大神开源的MXNet 最近火的一塌糊涂。而 MXNet 最吸引我的特性是它支持分布式训练(由ps-lite提供支持)。本博客从易用性、通信高效性、可扩展性等角度介绍李少帅的 parameter server. 请猛戳:http://t.cn/R4Qp5FR

 

微软学术合作   网页版 2016-01-15 17:29
自然语言处理 宋睿 宋睿华
【互联网搜索中大数据研究的两大趋势】@微软亚洲研究院 主管研究员宋睿华认为,未来互联网搜索中的大数据研究主要有两大趋势:1、用“搜索”索引大数据,从中挖掘新知识;2、利用大数据提供的“大语料”,将”意义相近但长相不同”的词联系起来,突破目前模糊词搜索的局限。[奥特曼]详情↓↓↓

微软亚洲研究院 网页版 转发于2016-01-21 18:21
【大数据时代基于用户信息的智慧服务】在宋睿华研究员看来,大数据时代的很多研究和服务会确实触碰到用户个人信息和操作记录,但另一方面,也正是基于海量的用户信息,做出个性定制服务,方便人们的生活。比如购物网站的“推荐”算法,正是基于对其他用户的购买行为的分析,为用户提供智能的搭配建议。

 

应用 资源 自然语言处理 课程 推荐系统
2015的课程你是否错过了?2016你准备好了吗?2月20日《机器学习与自然语言处理初级班》开课、2月21日《个性化推荐班》开课、2月27日《机器学习与自然语言处理高级班》开课,资深人士面对面与您授课,可以免费试听,快来报名吧!咨询QQ2439989599,网页链接http://t.cn/8soGMYw

 

会议活动 经验总结 视觉 博客 活动
发表了博文《WelcomeToVALSE》视觉与学习青年学者研讨会(VALSE)的主要目的是为计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习研究领域内的中国青年学者(以70后和80后为主)提供一个深层次学术http://t.cn/R4NlgOh

 

刘挺   网页版 2015-11-04 18:17
语音 自然语言处理
哈工大讯飞联合实验室研制的中文作文自动评分系统在高中会考、成人高考上已达到甚至超过人工评分水平,开始试点应用了。联合实验室致力于将最前沿的自然语言处理技术与实际应用相结合,通过不懈的追求极致的技术创新,突破应用门槛,帮助企业拓展蓝海市场,兑现技术落地的理想。 http://t.cn/RU6J5Ah

 

龙马精神_吴毅   网页版 2015-10-30 15:33
会议活动 深度学习 视觉 ICCV Ming-Hsuan Yang 代码 会议
今年ICCV上一篇基于深度学习的跟踪论文,在我们发布的OTB数据集http://t.cn/RUcl2u4 上面也取得了不错的成绩,该工作出自我的Postdoc导师、tracking界大佬UC Merced的Ming-Hsuan Yang教授:Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking http://t.cn/RUcl2uU

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-03-13 20:28
视觉 算法 聚类 论文
[论文]《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》http://t.cn/Rwg398R Google对Facebook DeepFace的有力回击—— FaceNet,在LFW(Labeled Faces in the Wild)上达到99.63%准确率(新纪录),FaceNet embeddings可用于人脸识别、鉴别和聚类

 

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