第633期机器学习日报(2016-06-12)

更新于 2016年6月13日 机器学习
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2016-06-12 日报 机器学习

机器学习日报 2016-06-12

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本期话题有:

全部26 算法7 深度学习6 资源5 应用4 视觉4 经验总结4 自然语言处理3 知识工程2 会议活动2

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数盟社区   网页版 2016-06-12 21:37
算法
一文告诉你机器学习中进行模型评价、模型选择和算法选择的终极方法(PART I)http://t.cn/R5JNkH9

 

中科大胡不归   网页版 2016-06-12 22:52
《“后AlphaGo时代”的中国人工智能路线图》 人的智能形成是个时间历史过程,也是环境交互演变的过程,这个过程如何通过记忆,通过什么样的结构过程映射在人脑的神经结构中,需要从根本上了解。搞清楚记忆及记忆对当下的作用,是理解人类智能形成过程的关键。 http://t.cn/R5Jga0B

 

洪亮劼   网页版 2016-06-12 20:38
算法 强化学习
今天我们来读一篇比较不一样的文章,这是讲如何学习一个优化过程,通过观测优化过程的结果。整个文章把这个问题归结于一个强化学习问题。非常新颖。 http://t.cn/R5JQhMC

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-06-12 19:46
算法 神经网络
《What is the role of the activation function in a neural network? – Quora》 http://t.cn/R5JYyGV

 

网路冷眼   网页版 2016-06-12 17:39
算法 应用 机器人 金融 预测
【Machine learning for financial prediction】http://t.cn/R5JNuMy 金融预测的机器学习。文章很长,请耐心阅读![doge]

 

文因互联   网页版 2016-06-12 22:42
会议活动 经验总结 资源 PDF 博客 活动
《文因洞鉴》杂志第一期,140页精彩内容免费pdf下载!http://t.cn/R5JQypl 文因互联近期关于金融科技的文章汇总,以及“语义对话金融研讨会”首次完整结集。跟踪中国人工智能与金融交汇的脉络,把握领域发展趋势。周二前转发此微博并at一位好友即有机会获赠《文因洞鉴》的精美印刷版!(本次送出3册)

 

中科大胡不归   网页版 2016-06-12 22:36
神经科学
“后AlphaGo时代”的中国人工智能路线图 – 风云之声(分享自 @知乎 专栏) 人工智能的下一步发展,首先有待于脑科学研究的进展?不一定。人的智能形成是个时间历史过程,这个过程如何通过“记忆”,通过什么样的结构过程“映射”在人脑的神经结构中,需要从根本上予以了解。 http://t.cn/R5Jr1Q2

 

微舆情   网页版 2016-06-12 22:30
语言学
我发表了新文章:数据来源:通过微舆情(http://t.cn/RUSSPj3)大数据采集预警系统快速辨析当前社会热点事件,并通过全网数据分析模型计算事件热度值;同时通过自然语义分析及人工智能系统记录当日众多热点事件中 http://t.cn/R5JKbP7

 

地理之道   网页版 2016-06-12 21:20
视觉 行业动态
【谷歌地图结合人工智能 能精准定位到游泳池】 一群来自卡内基梅隆大学的学生和教授最近开发出了一个人工智能工具,它可以扫描卫星照片,然后在附近区域里搜索与照片外貌类似的地理建筑。利用人工智能进行图片识别并不是个新技术——机器学习技术经常被用来从海量照片… http://t.cn/R5JRSnb

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-06-12 19:47
Max Welling Yoshua Bengio 统计
《What’s Yoshua Bengio’s opinion on Max Welling’s position paper ‘Are ML and Statistics Complementary’? – Quora》 http://t.cn/R5JY5Sw

 

网路冷眼   网页版 2016-06-12 18:13
经验总结 应用 Python 博客 代码 推荐系统
【A Simple Content-Based Recommendation Engine in Python】http://t.cn/R5Jv8Xc 一个基于内容Python编写的开源推荐系统引擎。源代码GitHub地址:http://t.cn/R5J0uqr

 

网路冷眼   网页版 2016-06-12 17:57
深度学习 视觉 资源 课程
【AI, Deep Learning, and Machine Learning: A Primer 】http://t.cn/R5xEFca 人工智能,深度学习,机器学习:入门教学高清视频。属于扫盲教程,不熟悉这些领域的推荐看看![doge]

 

文因互联   网页版 2016-06-12 17:49
知识工程 资源 PDF 代码 丁海星 数据科学 正则表达式 知识库
文因互联数据科学家丁海星在知识图谱学习小组上的分享:《正则表达式的正确姿势》http://t.cn/R5JpxiV 探讨了正则工程师的自我修养

 

IT程序猿   网页版 2016-06-12 17:31
经验总结 博客
【数据分析/数据挖掘/机器学习—- 必读书目】本文是作者所总结的读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列。http://t.cn/Rqkk6EP(来自: CSDN博客)

 

文因互联   网页版 2016-06-12 17:28
知识工程 自然语言处理 代码 丁海星 正则表达式 知识库
北京知识图谱学习小组第一次线下活动,关于知识提取的资料已上传 http://t.cn/R5cjxCp 本周学习了正则表达式、中文分词和词性标注、命名实体识别。 特邀讲者:丁海星,介绍正则表达式的高级玩法。 小组成员:胡杨,命名实体识别学习心得。

西瓜大丸子汤 网页版 转发于2016-06-12 17:32
昨天的学习上有人问为什么不推导公式?我的看法是,已经有很多介绍理论的学习班了。知识图谱是一个极强实践性的学科,我们应该优先以问题为导向,先从理解数据、理解问题入手,而不是上来谈理论。要对问题有了感觉以后,才会不拘泥一种方法,不迷信任何教条。

西瓜大丸子汤 网页版 转发于2016-06-12 17:35  回复 @西瓜大丸子汤 “昨知识图谱是一个极强实践性的学…”
我举了语义网被鄙视的时代的经历。我说,当时我们不重视实践,被鄙视是活该。谁不实事求是,谁就该被鄙视。

 

云创大数据   网页版 2016-06-12 14:42
深度学习 资源 行业动态 课程
【真正从零开始,TensorFlow详细安装入门图文教程!】早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动 http://t.cn/R5J42EB

 

视觉机器人   网页版 2016-06-12 14:18
会议活动 ICML 会议 期刊
【机器学习】ICML2016的论文提供下载:http://t.cn/R5J4STt

 

阿里技术嘉年华   网页版 2016-06-12 13:42
行业动态
【阿里云人工智能首席科学家闵万里:人是数据的总和】大数据之所以那么神奇,主要是因为一个等号——人是一切数据的总和。当一天走了多少步、脉搏等测量无时不在时,就能够精准的匹配和捕捉到用户内心需求,更好地给客户带来价值。同时,闵万里也分享了大数据在阿里云的创新实践。http://t.cn/R5JMFs6

 

视觉机器人   网页版 2016-06-12 13:14
深度学习 视觉 算法 代码 强化学习 神经网络
【深度学习】什么是深度模型所不知道的,What My Deep Model Doesn’t Know :http://t.cn/RLzgOo6 源码:http://t.cn/RL3S5wS 不确定性,深度模型, Dropout, 高斯过程,简单回归问题的demo,图像分类,深度强化学习中的不确定性。 http://t.cn/R5JI9Az .

 

紫数网   网页版 2016-06-12 13:04
2016Q1网络 广告 发展概览:2016Q1中国网络广告市场规模达543.4亿元,同比增长39.1%,但环比受季节性因素影响下降19.6%。其中,搜索引擎行业季度广告市场规模同比增长31.4%达179.4亿元,其规模占整体广告市场规模的比例为33.0%,仍是网络广告中最主要的广告形式;在线视频行业季度市场规模达122.3亿元…全文: http://m.weibo.cn/5576749122/3985529920200625

 

视觉机器人   网页版 2016-06-12 10:22
深度学习 视觉 应用 自然语言处理 机器人
【图像搜索、自然语言处理NLP】教聊天机器人去感觉:表情符和深度学习。Teaching Robots to Feel: Emoji & Deep Learning:http://t.cn/R5I8Jzo 目前基于文本的准确的图像搜索技术还不成熟,这个根据对聊天文字的理解,来搜索最相近的表情符,也是个不错的应用,在实践中不断推进技术的发展。

 

经验总结 博客 王飞跃
【人工智能的本源:一本书和两个学术家族的故事 -王飞跃的博文】为什么我们的时代需要智能技术?这是因为我们进入一个智能的时代,这个智能的时代不由劳动力主导,它要求我们每个人具有深度的知识…@中国自动化学会微博 @北京听道 @自动化学报 @ 新智元 @网路冷眼 @中科院王飞跃 http://t.cn/R5J2mlg

 

CSDN云计算   网页版 2016-06-12 09:14
架构 深度学习 Andy Feng Hadoop Spark
Andy Feng是Apache Storm的Committer,同时也是雅虎公司负责大数据与机器学习平台的副总裁。他带领雅虎机器学习团队基于开源的Spark和Caffe开发了深度学习框架CaffeOnSpark,以支持雅虎的业务团队在Hadoop和Spark集群上无缝地完成大数据处理、传统机器学习和深度学习任务,并在CaffeOnSpark较为成熟之…全文: http://m.weibo.cn/1741045432/3985472113790886

 

tobe迪豪   网页版 2016-06-12 09:03
深度学习 算法 资源 Python 代码 课程 神经网络
最好的卷积神经网络入门教程之一是Udacity的Deep Learning,来自Google的讲师,课件在tensorflow/tensorflow项目中。视频课程地址 http://t.cn/R5wsH9U 实验课件地址 http://t.cn/R5JA0oQ 可以本地跑docker也可以用nbviewer直接看iPython Notebook http://t.cn/R5JA0o8

 

36氪   网页版 2016-06-11 19:30
应用 自然语言处理 机器人 新闻
【人工智能】毫无疑问,聊天机器人如今已经成为继移动应用之后最热门的话题之一。在过去的一段时间里,Google、Facebook、微软、Amazon 等众多科技巨头也都开始纷纷加强在聊天机器人领域的布局。然而很多人可能要开始问了,这些聊天机器人将如何获得盈利呢?http://t.cn/R5xZAIf

 

陈天奇怪   网页版 2016-06-11 11:19
算法
举几个机器学习新平衡的例子。之前的概率图模型的关注点在于是否可以高效推理,把分布限制在了大家熟知的几个分布下。RBM类模型更一般,但是因为太难推理训练,也并没有特别得到推广。最近以VAE为代表的模型弱化了分布假设,但是利用近似推理来简化训练,才得到了比较好的效果

路遥_机器学习 网页版 转发于2016-06-12 22:13
“比较好的效果”具体指什么?图片生成的话,MNIST上RBM不差,image patch上GMM不差。弱分布假设,优化会变困难甚至不可能,监督学习还好,无监督学习的话,可能最后什么也学不出来。VAE主要是学术价值大:1)好拓展。2)把贝叶斯和神经网络漂亮地结合起来了。它里面有好几个idea都特别值得借鉴。

 

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