4月机器学习热文出炉,这10篇文章你读了吗?

2018 年 4 月 13 日 人工智能头条 专注技术分享





编译 | 阿司匹林

出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker)


4月机器学习热门文章推荐


1、谷歌提出的可解释性的最新诠释,用可组合的构建块丰富用户界面


原文链接:

https://distill.pub/2018/building-blocks/



2、世界模型:智能代理能够在梦境中学习吗?


原文链接:

https://worldmodels.github.io

源码地址:

https://github.com/worldmodels/worldmodels.github.io



3、如何用 Python 实现 iPhone X 的 FaceID 功能?




4、TensorFlow 中的三元组损失和在线三元组挖掘


原文链接:

https://omoindrot.github.io/triplet-loss




5、DeepMind新成果:通过删除神经元来理解深度学习(中文版)


原文链接:

https://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/



6、透明度设计:缩小视觉推理算法的性能和可解释性之间的差距


原文链接:

https://arxiv.org/abs/1803.05268

源码地址:

https://github.com/davidmascharka/tbd-nets



7、Netflix 里的数据科学与娱乐制作艺术


原文链接:

https://medium.com/netflix-techblog/studio-production-data-science-646ee2cc21a1



8、Reptile:一种可扩展的元学习算法


原文链接:

https://blog.openai.com/reptile/

9、简要解释:AI 程序如何征服古老的围棋游戏


原文链接:

https://medium.freecodecamp.org/explained-simply-how-an-ai-program-mastered-the-ancient-game-of-go-62b8940a9080



10、用 R 语言实现整洁的情感分析


原文链接:

https://www.datacamp.com/community/tutorials/sentiment-analysis-R



原文地址:

https://medium.mybridge.co/python-top-10-articles-for-the-past-month-v-apr-2018-ba0fec7529cc



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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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