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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2021-01-11 16:44 |
譯者：AI研習(xí)社（Born alone°）
雙語原文鏈接：Noteworthy Machine Learning Blogs to Follow in 2021
請知悉，下面列出的博客并不是按照特定的順序排列的，它們都是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)研究很棒的資源。如果你知道任何其他關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的可靠博客來源。請?jiān)谠u論中里告訴我們 。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)博客， ML@CMU，為研究人員提供展示機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究成果、觀點(diǎn)和各種更新。內(nèi)容來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的學(xué)生、博士后和教員[1]。
Amazon Science 有一個(gè)科學(xué)博客 scientific blog，你可以根據(jù)研究領(lǐng)域進(jìn)行篩選。它的博客涵蓋了亞馬遜科學(xué)的工作，其研究領(lǐng)域包括云與系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、對話人工智能、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)能力，機(jī)器人技術(shù)，搜索和信息檢索和安全，隱私和濫用預(yù)防 [13].
Distill 是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊。Distill 文章的顯著特點(diǎn)是出色的表達(dá)能力。他們經(jīng)常使用交互式媒體，大多數(shù)在 Distill 發(fā)表的文章通常需要100多個(gè)小時(shí)的審核才能發(fā)表 [2].
Neptune.AI 是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)博客，提供關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)建模、超參數(shù)優(yōu)化、模型評估、數(shù)據(jù)探索、生成模型、機(jī)器學(xué)習(xí)工具等的教程[14]。Neptune.AI 還提供了一個(gè)框架，可以更容易地跟蹤您的jupiter筆記本的版本，幫助管理您的實(shí)驗(yàn)過程，并容易地集成到您的團(tuán)隊(duì)的工作流程。
BAIR博客為研究人員提供了一個(gè)交流研究發(fā)現(xiàn)、展示該領(lǐng)域的觀點(diǎn)和各種文章更新的平臺。內(nèi)容來自學(xué)生、博士后和教師。BAIR 打算為專家和一般觀眾提供相關(guān)的或者及時(shí)的研究結(jié)果和對結(jié)果的討論 [5]。
OpenAI是一家位于加州舊金山的研究實(shí)驗(yàn)室。他們的使命是確保人工智能造福全人類[8]。OpenAI博客帶來了該領(lǐng)域的最新研究成果。他們的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)并制定安全的人工通用智能(AGI)道路 [8]。
機(jī)器學(xué)習(xí)(理論)博客是機(jī)器學(xué)習(xí)研究者John Langford [6]將博客應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)理論學(xué)術(shù)研究的一個(gè)實(shí)驗(yàn)。他強(qiáng)調(diào)，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域“正從一門學(xué)術(shù)學(xué)科轉(zhuǎn)向一種工業(yè)工具”[7]。
DeepMind致力于人工智能領(lǐng)域一些最復(fù)雜、最令人興奮的挑戰(zhàn)。他們的世界級研究已經(jīng)產(chǎn)生了數(shù)百篇同行評審的論文，包括在《自然》和《科學(xué)》雜志上 [9]。
麻省理工學(xué)院經(jīng)常在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行最先進(jìn)的研究。新聞流提供經(jīng)過過濾的有關(guān)MIT機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在發(fā)生的事情的最新新聞和研究。
克里斯托弗·奧拉(Christopher Olah)把自己描述為一個(gè)徘徊的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，希望能清楚地理解事物，并能很好地解釋它們 [10]。Olah是Open AI的研究員，之前在谷歌AI工作。他的博客為機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和愛好者提供了完整的教程文章——這是一個(gè)免費(fèi)、開放的機(jī)器學(xué)習(xí)研究的寶庫。
亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)AWS是全球使用最多的云服務(wù)之一。它們提供可靠、可擴(kuò)展和可訪問的云計(jì)算服務(wù)。他們的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的最新研究和ML應(yīng)用的博客文章 AWS blog [11]。
[1] Machine Learning Blog, ML@CMU About page| ML@CMU | https://blog.ml.cmu.edu/about/
[2] Publishing in the Distill Research Journal | Distill | https://distill.pub/journal
[3] Google AI | Wikipedia | https://en.wikipedia.com/wiki/google-ai
[4] Google AI Blog, Machine Learning | Google AI | https://ai.googleblog.com/search/label/Machine%20Learning
[5] Berkeley Artificial intelligence Research Blog, About page | BAIR | https://bair.berkeley.edu/blog/about/
[6] Machine Learning (Theory), about page | Machine Learning Theory | https://hunch.net/?page_id=122
[7] John Langford (computer scientist) | Wikipedia | https://en.wikipedia.org/wiki/John_Langford_(computer_scientist)
[8] About Open AI | Open AI | https://openai.com/about/
[9] DeepMind Blog | DeepMind | https://deepmind.com/research/
[10] Christopher Olah’s About Page | Colah’s Blog | https://colah.github.io/
[11] Amazon Web Services Blog | Amazon Web Services | https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/
[12] Facebook AI Blog | Facebook AI | https://ai.facebook.com/blog/
[13] Amazon Science | Amazon | https://www.amazon.science/blog
[14] Neptune.AI Blog | Neptune.AI | https://neptune.ai/blog
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