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推薦 | 最實(shí)用的50篇文章,教你搭建機(jī)器學(xué)習(xí)APP

本文作者: AI研習(xí)社-譯站 2018-03-03 12:45
導(dǎo)語(yǔ):我們比較了近2萬(wàn)篇關(guān)于創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的文章,并挑選了排名較前的前50篇供大家學(xué)習(xí)參考

雷鋒網(wǎng)按:本文為雷鋒字幕組編譯的推薦系列,原標(biāo)題Learn to Build a Machine Learning Application from Top Articles of 2017,作者為Mybridge。

翻譯 | 宥佑  楊麗  整理 | 凡江

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2017年1月到12月,我們比較了近2萬(wàn)篇關(guān)于創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的文章,并挑選了排名較前的前50篇供大家學(xué)習(xí)參考。  

我們相信,跟著這個(gè)領(lǐng)域有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的老司機(jī)學(xué)習(xí),是提升你職業(yè)生涯的一條捷徑。  下面的介紹可以使你更方便了解,因?yàn)樗?017年最實(shí)用的文章,這些文章是數(shù)據(jù)老司機(jī)們?cè)跇?gòu)建和傳遞機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)之談。關(guān)鍵的15條目錄如下:

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相關(guān)圖文版連接:Go to our Medium link

目錄

  • 圖像處理  

  • 風(fēng)格轉(zhuǎn)移 

  • 圖像分類  

  • 面部識(shí)別

  •  視頻穩(wěn)定     

  • 對(duì)象檢測(cè)

  • 無(wú)人駕駛

  • AI推薦

  • AI游戲

  • AI象棋

  • AI醫(yī)療

  • AI語(yǔ)言

  • AI 音樂

  • 自然語(yǔ)言處理

  • 預(yù)測(cè)

推薦學(xué)習(xí)

A)AI游戲:人工智能初學(xué)者指南 

[5,041人推薦,☆☆☆☆☆(4.7/5)]

B)計(jì)算機(jī)視覺:深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺 A-Z?;學(xué)習(xí)OpenCV,SSD&GANs以及建立圖像識(shí)別應(yīng)用 

[8,161人推薦,☆☆☆☆(4.5/5)]


圖像處理

高分辨率圖像合成和帶有條件的GANs的語(yǔ)義操作  

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利用深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造專業(yè)級(jí)水準(zhǔn)的照片  

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使用OpenCV(Python)進(jìn)行高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)成像

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風(fēng)格遷移

通過深度圖像類比的視覺屬性傳遞  

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深度攝影風(fēng)格轉(zhuǎn)換:一種基于深度學(xué)習(xí)的寫實(shí)深度攝影風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法, 可以處理各種圖像內(nèi)容 ,同時(shí)如實(shí)地轉(zhuǎn)移參考風(fēng)格到輸入圖像。

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人工先驗(yàn)(DeepImage Prior 的這篇文章提出了一個(gè)很驚人的思想,認(rèn)為模型可以不通過對(duì)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練就能實(shí)現(xiàn)圖像轉(zhuǎn)換任務(wù):例如去噪,超分,圖像修復(fù)等任務(wù),只需要調(diào)節(jié)一些超參數(shù),例如網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)和學(xué)習(xí)率等。 證明實(shí)驗(yàn)是利用一個(gè)隨機(jī)初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以作為一個(gè)“人工先驗(yàn)”,可以直接應(yīng)用在圖像去噪,超分辨,圖像修復(fù)等任務(wù)中。)

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圖像分類

特征可視化:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何構(gòu)建他們所理解的圖像?

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初學(xué)者必讀:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類

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基于深度學(xué)習(xí)的圖像背景移除

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面部識(shí)別

基于直接體積CNN回歸的單幅圖像大姿勢(shì)三維人臉重建

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OpenCV,Python,dlib 眨眼檢測(cè)

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Python人臉檢測(cè)處理

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視頻穩(wěn)定

關(guān)于Pixel 2 和Pixel 2 XL  的融合穩(wěn)定視頻技術(shù)

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物體識(shí)別

HBO是如何利用Tensorflow,keras或者是React Native在手機(jī)上構(gòu)成“ 不是熱狗(Not Hotdog)   ”  這句話的。

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物體識(shí)別:深度學(xué)習(xí)時(shí)代的概述

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如何用TensorFlow對(duì)象檢測(cè)器API來(lái)訓(xùn)練自己的對(duì)象檢測(cè)器  

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基于深度學(xué)習(xí)和OpenCV的實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)  

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自動(dòng)駕駛

用 Python 語(yǔ)言編寫的自動(dòng)駕駛測(cè)試游戲《俠盜獵車手5》:介紹[第一部分]

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用深度學(xué)習(xí)識(shí)別紅綠燈:如何在10周之內(nèi)學(xué)會(huì)深度學(xué)習(xí)并贏得5000美金

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 AI推薦

Spotify的每周發(fā)現(xiàn):如何用機(jī)器學(xué)習(xí)為你推薦新的音樂

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在Netflix上的個(gè)性化藝術(shù)品推薦

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AI游戲

MariFlow -帶有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛馬里奧卡丁車

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OpenAI 基線:DQN。重現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與已發(fā)布的結(jié)果一致。

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Dota2(第2部分)使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)  

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創(chuàng)建一個(gè)AI DOOM bot游戲

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用于控制字符的 Phase-Functioned神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  

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游戲模仿:為快速視頻AI游戲進(jìn)行深度監(jiān)督的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  

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介紹:Unity機(jī)器學(xué)習(xí)代理--Unity 博客

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AI國(guó)際象棋

用一種通用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)掌握國(guó)際象棋和 Shogi

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AlphaGo Zero:從零開始學(xué)習(xí)|DEEP MIND

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DeepMind's AlphaGo Zero怎么運(yùn)作的?

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手把手教你建立一個(gè)簡(jiǎn)易AI國(guó)際象棋模型

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AI 醫(yī)療

cheXNet:利用深度學(xué)習(xí)算法,可以在超過放射科醫(yī)生的水平上進(jìn)行胸部X光片來(lái)診斷肺炎。    

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你能改善肺癌的檢測(cè)嗎?  Data Science Bowl在2017年的第2個(gè)解決方案。

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通過深度學(xué)習(xí)改善姑息治療——吳恩達(dá)。  

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深度學(xué)習(xí)診斷心臟病

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AI語(yǔ)音

Tacotron:一種完全端到端的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音合成模型,來(lái)自于谷歌大數(shù)據(jù)科學(xué)家

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用CTC 進(jìn)行序列建模

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Siri的語(yǔ)音深度學(xué)習(xí):Apple 用于混合單元選擇合成的深度混合密度網(wǎng)絡(luò)

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AI 音樂

計(jì)算機(jī)的演變產(chǎn)生了巴洛克音樂

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使用小波網(wǎng)絡(luò)制作屬于自己的音樂:制作神經(jīng)合成儀器

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自然語(yǔ)言處理

學(xué)會(huì)交流:代理開發(fā)他們自己的語(yǔ)言——OpenAI研究  

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機(jī)器學(xué)習(xí)大局:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TensorFlow分類文本  

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一種新穎的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法——Facebook人工智能研究  

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如何在沒有真正嘗試的情況下制作種族主義 AI

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預(yù)測(cè)

用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)Airbnb房?jī)r(jià)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程不確定性估計(jì)應(yīng)用于 Uber時(shí)間序列預(yù)測(cè)

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機(jī)器學(xué)習(xí)讓停車難問題變得簡(jiǎn)單

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如何輕松預(yù)測(cè)股價(jià)?在深度學(xué)習(xí)第7章節(jié)有介紹

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