第497期机器学习日报(2016-01-28)

更新于 2016年1月29日 机器学习
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2016-01-28 日报 机器学习

机器学习日报 2016-01-28

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本期话题有:

全部24 算法10 深度学习6 应用6 资源3 自然语言处理2 视觉2 经验总结2 语音1 知识工程1

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Linuxeden开源社区   网页版 2016-01-28 09:17
深度学习
【深度学习框架的评估与比较】 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域,而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些开源的深度学习工具,他们各自的优缺点又是什么呢?最近 zer0n 和 bamos 在GitHub上发表了一篇文…http://t.cn/Rbudurf

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-28 20:46
【机器学习 vs. 专家——金融机器学习的优势】《Machine Learning vs. Quants: The Advantages of Machine Learning in Finance — OAP》by Bradford Cross http://t.cn/Rb3pkLi

 

IT程序猿   网页版 2016-01-28 16:00
资源 课程
【机器学习:从入门到精通,总有一款教程适合你!】近年来人们对机器学习的认识也越来越多,很多人都希望学习相关的知识。但机器学习不是一个容易学习的领域,需要选择适合自己难度的学习资料。http://t.cn/RbR3D5P(来自: 新浪微博 )

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-28 06:45
Susan Athey
【(Quora)机器学习对经济领域的影响】《Susan Athey: What will be the impact of machine learning on economics? – Quora》http://t.cn/RbuuZNX Forbes的报道:http://t.cn/RbuuZN6

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-01-24 08:14
算法 资源 PDF 教育网站
《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》总结了12条机器学习的经验,包括:学习=表示+评价+优化、泛化是关键、仅有数据是不够的、不止一面的过拟合、特征往往是关键、数据多胜过算法妙、多训练几个模型试试、简单不意味着准确、可表示不代表可训练等,推荐! http://t.cn/zlK8HTU

爱可可-爱生活 网页版 转发于2016-01-28 05:12  回复 @爱可可-爱生活 “找资料发现了《A Few Useful Thi…”
摘要一篇:http://t.cn/RbunlmH

 

看硅谷   网页版 2016-01-28 22:35
深度学习 视觉 行业动态
#硅谷快讯#【谷歌开发内置图像识别能力的移动设备】美国谷歌公司与芯片制造商Movidius27日宣布正在进行合作,加快把深度学习技术直接纳入移动设备。这一合作意味着新一代谷歌安卓智能手机可能内置机器智能,自身可进行图像识别。http://t.cn/Rb3R2k4

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-28 20:42
数据科学
【13大框架玩转机器学习】《13 frameworks for mastering machine learning | InfoWorld》by Serdar Yegulalp http://t.cn/Rb3pHVR

 

segmentfault:图灵访谈   网页版 2016-01-28 19:38
算法 资源 自然语言处理 高博 机器翻译 书籍
【对话高博(二)| 换工作这件事】高博 ,1983年生,上海交通大学计算机科学与工程专业本科、软件工程硕士。现任博晓文化传媒集团总裁,香港卫视科教台台长。职场经历丰富,曾在数家世界500强IT和互联网企业打造明星团队。专业兴趣包括软件测试及大规模自动化、持续交付和基础算法研究。业余爱好写作和翻译,2009年至今翻译超过100万字,包括图灵奖作者高德纳作品《研究之美》和布鲁克斯作品《设计原本》、Jolt生产力大奖作品《元素… http://memect.co/4FZqP4tp91i

 

国际电子商情   网页版 2016-01-28 18:03
应用 机器人
【当机器换人,人类社会将面临什么?】今天被Google人工智能击败欧洲围棋冠军的消息刷屏了,日本软银昨天也宣布将设立一家全部由Pepper机器人担任零售员的手机零售店。我们在感叹科技高速发展的同时,机器正在从我们的工具开始变成抢夺我们饭碗的“智能人”。 http://t.cn/Rb3iDxy

国际电子商情 网页版 转发于2016-01-28 18:06
机器为我们提高了生产力,也会改变我们的社会结构。直白的讲,人们没工作就没有了收入,没有收入也就无法消费,没有消费又哪里会有产能需求?科技进步不止,人类的未来却正面临重重威胁。

 

马少平THU   网页版 2016-01-28 17:34
关于对下棋程序的一些简单看法。

肖寒_THU 网页版 转发于2016-01-28 17:40
赞,其实文章说的很明白了,就是“深度强化学习”的一个应用。确实是进步了,但没必要这么鼓吹。其实,一般的 MCTS 对个人使用就已经很赞了,反正我觉得我是下不过使用蒙特卡洛树搜索的电脑。

 

徐志明HIT   网页版 2016-01-28 17:32
算法 应用 推荐系统
考虑到目标用户的社交目的有两个方面:1、认识朋友。2、异质性的信息、观念、机会的获取。因此人物推荐算法,就不能像目前大多数的人物推荐算法那么一根筋(基于相似性的同质性的推荐策略),而是要考虑优质的、可带来多样性、异质性的重要信息的人物如何识别。

 

徐志明HIT   网页版 2016-01-28 17:28
算法 应用 社交网络 推荐系统
我们设计人物推荐算法,要综合考虑。在相似性和异质性之间维持平衡。要保证目标用户的个人社交网络中的弱关系是异质性的。这样,才能保证目标用户的信息利益。站在目标用户的角度,他的社交目的,一方面是认识朋友,另一方面是获取信息。你推荐一群同质性的人,无助于增加目标用户的信息利益。

 

西瓜大丸子汤   网页版 2016-01-28 17:11
深度学习 算法 自然语言处理 神经网络 孙乐
今天旁听了@licstar 来博士的答辩《基于神经网络的词和文档语义向量表示方法研究》。论文比较了多种词向量方法的性能,相关工作部分就是一篇很好的综述。在中文处理上,综合了字和词的分布式表示。得到的词向量用于基于循环卷积网络的文档分类。

西瓜大丸子汤 网页版 转发于2016-01-28 17:14
现场一个有趣的讨论:词序不影响阅读,是不是就可以在输入中不考虑词序?孙乐老师认为,词序是人的先验知识,不影响阅读是对人而言,机器没有这个知识,所以不能忽视词序。

Copper_PKU 网页版 转发于2016-01-28 19:45  回复 @西瓜大丸子汤 “现场一个有趣的讨论:词序不影响…”
词序应该是很重要的先验知识,我简单的分类任务实践来看,打乱次序,结果太美不敢看

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-28 16:59
深度学习 视觉 算法 集成学习 神经网络 统计
24小时分享排行:1、【论文:面向计算机视觉的深度卷积神经网络(CNNs)综述】2、《科研有方:科研需要’想好’再’做’》3、【视频:Nature对DeepMind/AlphaGo的官方报道】4、【Gradient-Boosted Trees VS Random Forest】5、”Bayesian Methods for Hackers”…… http://t.cn/Rb3MjoD

 

经验总结 深度学习 算法 博客 论文 神经网络
#深度学习# arXiv:1601.07255 | PersonNet: Person Re-identification with Deep Convolutional Neural Networks http://t.cn/Rb35dgE 用更深、卷积核更小的网络解决行人再识别问题,在CUHK03、Market-1501数据集都取得了目前最好的效果。| 关于行人再识别,一个简单的中文综述 http://t.cn/Rys9g0X

 

36氪   网页版 2016-01-28 13:59
新闻
快讯 | 【扎克伯格称要看到AI的积极面】今年年初,Facebook的创始人扎克伯格曾公布了他2016年的愿望,就是要打造一个简单的人工智能系统来帮助自己管理家务和协助工作,日前他又在Facebook上对这个计划做了进一步解释,称AI现阶段也是有很多不足和限制的,但不应该对它感到害怕http://t.cn/Rb37PoD

 

LinuxStory   网页版 2016-01-28 13:10
深度学习 语音
#LinuxStory 分享时间# 迈向开源另一步:微软将其深度学习工具包 CNTK 开源! | 据微软说,这个工具比 Google 的 tensorflow 等工具还要有效。微软在内部使用 CNTK 来提高类似 Cortana 的语音识别产品的识别准确度……<ls作者:@中村真名 >详情: http://t.cn/Rb32PRx

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-28 08:53
应用 陈运文 推荐系统
【推荐系统和搜索引擎的关系】by 陈运文 via:@InfoQ http://t.cn/RbuGuvD

 

王威廉   网页版 2016-01-28 08:05
John Urschel
身高1米9,体重138公斤的美国职业橄榄球队巴尔的摩乌鸦队球员John Urschel被麻省理工学院数学系录取为博士,即将开始图谱论、数值线性代数和机器学习的研究。

刘鑫Mars 网页版 转发于2016-01-28 08:47  回复 @A_Assassin “[doge]”
他答辩的时候应该没什么人敢刁难吧

王威廉 网页版 转发于2016-01-28 09:25  回复 @北星微博 “新一期《美国数学会记事》 专文介…”
Urschel—Zikatanov定理非常有意思,可以较好地分割一个加权图。Urschel说自己最近对unsupervised learning很有兴趣。[偷笑]

刘道广_EricLiu 网页版 转发于2016-01-28 11:15  回复 @程序员邹欣
数学领域橄榄球最好的。

聪老师ZJU永远马屁精 网页版 转发于2016-01-28 14:14  回复 @weihaokong “前两个跟machine learning有点远…”
应该是learning界最壮的吧,138公斤。。

 

海中的沙粒   网页版 2016-01-28 07:30
算法 应用 机器人
之前看过一个新闻,日本会做英文题的机器人,把出题方向改了下,就不行了,人工智能能够在围棋领域很多模块和算法下有大的突破,但是最大的问题是,跟他作战的人类,除了围棋以外还知道其他的,围棋采用了搜索空间的方式,输给他的人,只是在下棋方式上,正好碰到软肋,这份突破过分解释并无意义

 

新浪科技   网页版 2016-01-28 07:06
行业动态 新闻
【谷歌机器学习取得重大突破 围棋程序将大战李世石】谷歌推出一款名为AlphaGo的围棋程序。这款通过机器学习掌握围棋游戏规则的程序,已在测试中击败其他程序,并在与欧洲冠军的闭门对决中获得5:0的胜利。三月,AlphaGo将在首尔挑战韩国国手李世石九段,谷歌将提供100万美元奖金。http://t.cn/Rbuufzy

 

cnblog:刘耀   网页版 2016-01-28 05:13
算法 Python
【6.python(迭代器,装饰器,生成器,基本算法,正则)】【摘要】一,迭代器 1.迭代器 (1)迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退. (2)对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple、list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数e http://memect.co/7tn6MolFb2n

 

itjuzi:IT桔子   网页版 2016-01-28 03:55
经验总结 算法 应用 博客 推荐系统
【每日风险投资速递(01月27日,IT桔子收录8起投资/收购事件)】 国内事件 1. “神奇百货” 获经纬领投 2000 万人民币 A 轮投资 (http://static.shenqibuy.com/nginx/app.html)是一个青少年消费电子商务平台,专注于95后青少年,根据兴趣标签和推荐算法为年轻用户提供高品质高逼格商品。日前宣布已于今年初获得 2000 万人民币 A 轮融资,本轮由经纬中国领投,真格基金、创… http://memect.co/39Kbhcx3QSn

 

西瓜大丸子汤   网页版 2016-01-13 23:21
知识工程 知识库
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西瓜大丸子汤 网页版 转发于2016-01-28 16:16
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