第541期机器学习日报(2016-03-12)

更新于 2016年3月13日 机器学习
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2016-03-12 日报 机器学习

机器学习日报 2016-03-12

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全部17 算法9 深度学习5 应用3 资源3 自然语言处理2 会议活动2 公告板1 语音1 进化计算1

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伯乐在线官方微博   网页版 2016-03-12 20:05
经验总结 算法 SVM 博客 回归 决策树
《逻辑回归 VS 决策树 VS 支持向量机(1)》分类问题是行业之间一些标准业务问题中亟待解决的难题之一。在本文中,我们将会讨论其中三个主要方法:逻辑回归、决策树和支持向量机(SVM)。http://t.cn/RGnW6z3@抱着大小晴四君的吃土少女小勤 译,欢迎加入翻译组:http://t.cn/R2azJxi

 

JYaoTheGunner   网页版 2016-03-12 10:28
会议活动 自然语言处理 NIPS 会议 活动 教育网站
(帮转) NLP顶会#NAACL2016#人机问答研讨会征集论文和参赛系统;参与者不仅能同业内大牛交流经验,还有机会亲自体验去年战胜过人类冠军、并在#NIPS2015#上荣获最佳演示奖的QANTA系统。欢迎感兴趣的研究人员踊跃投稿或参赛,详情(需要梯子): http://t.cn/RGmOtup @52nlp @爱可可-爱生活 @好东西传送门

 

新浪科技   网页版 2016-03-12 10:20
深度学习 行业动态
【AlphaGo之父是如何炼成的?】13岁,哈萨比斯就成为该年龄段世界排名第二的国际象棋大师。与象棋相比,电脑编程更能让他热血沸腾。17岁时,他设计出游戏《主题公园》,是最早包含人工智能元素的游戏之一。2011年,哈萨比斯和发小共同创立的DeepMind公司。2014年,谷歌以4亿英镑将该公司收归旗下。…全文: http://m.weibo.cn/1642634100/3952149039171089

 

Google谷歌爱好者   网页版 2016-03-12 08:32
深度学习 算法 应用 Monte Carlo Tree 神经网络 信息检索
#人机围棋对决# 这些天,专家们都在说蒙特卡洛树搜索,它在10年前是一个很大的创新,DeepMind的创始人Hassabis说AlphaGo做的是,引进了神经网络这种直觉层面的东西,直觉是顶级围棋棋手间的差距。那么,现在我们来简单了解下什么是 MCTS? 全称 Monte Carlo Tree Search,是一种人工智能问题中做出最优…全文: http://m.weibo.cn/1815070622/3952121818699026

 

RS16   网页版 2016-03-12 00:48
应用 Xavier Amatriain 推荐系统
推荐系统专家、前netflix研究/工程主任、现问答网站quora工程副总裁Xavier Amatriain在人机交互和人工智能交叉领域顶级会议智能用户接口(iui16)全体主旨报告:从工业角度看推荐系统的过去,现状和未来(Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective)http://t.cn/RGCGwrg

 

参考消息   网页版 2016-03-12 19:00
行业动态
【AlphaGo或改变围棋范式 开拓古老游戏新境界】世界最顶尖围棋高手李世石被谷歌人工智能程序AlphaGo以出乎意料的招数连胜两局。AlphaGo看似失误和臭棋的怪招成为通往胜利的桥梁。职业棋手称,AlphaGo看待围棋的方式与人类不同,打破思维定式之棋成“神来之笔”,有望改写围棋历史。(韩联社)…全文: http://m.weibo.cn/2375086267/3952279827029198

 

果说Fruitalk   网页版 2016-03-12 18:29
算法 戴彬 强化学习 神经网络
随着“人狗大战”的进行,机器学习,强化学习,神经网络,人工智能等名词不断出现在我们面前,这些词究竟是什么意思?背后的技术原理是什么?机器真的会有“意识”和“智能”么?人工智能时代,人应该做何选择?本期果说电台,机器学习研究者戴彬将跟大家聊聊机器学习和人工智能 http://t.cn/RGmDJak

袁晓辉THU 网页版 转发于2016-03-12 18:37
今天上午,听深度学习研究者戴彬来给科普了一下,感觉深度学习真的能干好多事儿,与其担心,不如学习。

 

网易科技频道   网页版 2016-03-12 18:10
公告板 问题
#这八个问答可全面解释你对人机大战的一切疑问#在第三场比赛正式开始前,网易请到了90后围棋天才少年时越九段、北师大张江一起来分析和预测今天的比赛,并回答网友特别关心的话题:AlphaGo是否涉嫌作弊?中国棋手对战AlphaGo有机会赢吗?人工智能有没有棋风和情绪?http://t.cn/RGmeoax

 

AndrewNg吴恩达   网页版 2016-03-12 15:26
深度学习 语音 智能汽车
由于深度学习技术,研究人员们开发出了实用的语音识别系统,精准的网络搜索,令人惊叹的游戏博弈程序,以及自动驾驶汽车。这些技术上的进展都归功于数据的规模,以及大规模的运算能力。让我兴奋的是我们在中国和美国搭建的计算体系(compute infrastructure)让技术上的进步成为了可能。

徐魁k少 网页版 转发于2016-03-12 15:54  回复 @hust_陈汝丹 “浓浓的翻译腔,看来是用开发的语…”
读起来就是很别扭,主要是NG的中文退化了,尤其是他的腔调,实在是不有点那个啥啊[偷乐]

 

Google谷歌爱好者   网页版 2016-03-12 10:39
深度学习 资源 视频
#人机围棋对决# 让Google子公司DeepMind名声大噪,那么这家来自英国的公司还在做什么呢?几周前DeepMind宣布与NHS(英国国家医疗服务体系)的合作,着手建立一个利用机器学习力量的平台。NHS的软件相当的糟糕糟糕糟糕,他们先为NHS做了个免费的免费的免费的app提高工作效率… http://t.cn/RGmOH8T

 

中科大胡不归   网页版 2016-03-12 10:01
进化计算 算法
【第三局开始前,先看看AlphaGo算法的重大进展】对棋迷特别是职业棋手来说,会更关注第二局中AlphaGo在围棋技艺上带来的震撼,这个震撼比第一局更大。http://t.cn/RGmpkXY科大#风云学会#研究员陈经深入思考人工智能程序是如何优化的,我猜测可能用了遗传算法等全局搜索算法。你看呢?

 

观察者网   网页版 2016-03-12 10:00
算法 行业动态 强化学习
【洞悉AlphaGo算法的秘密】按谷歌论文的说法,你得有一套训练的“流水线”。想把这个流水线建起来,那就是砸钱,要把各类专家都配齐了,还得有一堆高性能机器。也就是说,让AlphaGo从零知识开始,从胡乱扔子棋力最差,不断刷流水线,强化学习,最终成为顶尖高手。http://t.cn/RGmCLm5

 

新浪科技   网页版 2016-03-12 01:08
深度学习 算法 新闻
#人机围棋对决# 【AlphaGo之父:下个版本会让电脑从零学围棋】AlphaGo战胜韩国传奇棋手李世石,点燃了空前的对人工智能问题的热情。作为DeepMind的联合创始人,德米斯·哈萨比斯表示,就AlphaGo的算法而言,我们认为可以不再规定受控的学习起点,完全放手让其自学,从零起步。http://t.cn/RGm77GN

 

扫书喵   网页版 2016-03-12 00:29
算法 神经网络
躺床上又开了另一个方向的脑洞[doge]当机器可以提供人类维持生命的一切物质,肉体的所有需求都可以通过人工智能来满足,人类唯一需要的就是保留精神世界了,那么维持肉体存在岂非成了很不经济的事!不如干脆都成为电子生命体,活在二次元!久而久之,宇宙变成了一个巨大的神经网络,智慧体愉快地奔跑在…全文: http://m.weibo.cn/1198716990/3952000393209817

 

RS16   网页版 2016-03-12 00:10
会议活动 会议 杨强 张钹 周志华
北京KDD12首次在亚洲召开,也是第二次在北美之外召开,港科杨强教授是大会主席。在这一机遇下,采访了13位数据挖掘相关的中国科研人员和业界人士,包括清华张钹、南大周志华等。三个问题:1. 您眼中的中国数据挖掘历史和重要里程碑。2. 您的专攻和对数据挖掘研究和发展之贡献。3.您对国内国外数据挖掘…全文: http://m.weibo.cn/2536116592/3951995507491743

 

科学网   网页版 2016-03-11 11:54
算法 资源 行业动态 彭罗斯 书籍 谢强
【从生物进化看AlphaGo和人工智能】谢强: 说到人工智能,就必须提到与图灵同为英国人的彭罗斯,作为数学和物理学领域国际顶尖的学者,彭罗斯曾经写过著名的科普读物《皇帝新脑》。彭罗斯教授指出,即使人工智能和人脑原理在算法本质上可能没有区别,但是在硬件方面,人脑是一个动态系统。沿着彭罗斯教…全文: http://m.weibo.cn/1729014640/3951810370631062

 

RS16   网页版 2016-03-09 11:08
算法 应用 资源 自然语言处理 Julian Mcauley Python 广告系统 教育网站 课程 推荐系统
在推荐系统做出新颖工作的Julian McAuley研究生课程《数据挖掘和预测分析》,无需机器学习背景,但需要优化和线性代数基础,所有代码示例都是Python。第一部分是机器学习算法和数据挖掘方法:分类、回归和降维,第二部分是应用:推荐系统、在线广告、网络分析、文本挖掘、时序分析http://t.cn/RGRDbpP

 

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