程序员技术进阶手册(一)

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开头先奉上云栖社区翻译小组的年中总结!

摘要:本文比较了2017年发布的810000多个开源的机器学习项目,通过考量受欢迎程度、参与度和新近度来等指标来评估哪几种参选项目,并选出前1000名。

26. 脉冲神经网络——下一代机器学习?

12. 业内最流行机器学习在线课程汇总

19. 厚度学习与人工智能革命:part I

摘要:AlphaGo zero这几天在人工智能领域掀起了不小的风浪,AlphaGo zero到底否有不需要 达到一些人所说的通用人工智能的标准呢?

摘要:不管你是另有俩个研究人员,还是开发者,亦或是管理者,不想使用机器学习,不需要 使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。

摘要:人工智能之后开使思想实验,深入了解AI和厚度学习的历史,并了解它们为哪几种现在取得快速的发展。

摘要:本文是该系列内容的第4次要内容,主要讨论厚度学习为什么么使用MongoDB数据库,并提供相关使用实例。

17. 流行AI框架和库的优缺点比较

13. 五类受自然启发的AI算法

2. 支持向量机分类实战

14.探秘机器是怎样“长大成人”(含视频)

摘要:本文为数据科学家开创数据科学事业铺平了道路。倘若按照这一 个小贴士来做,你就能让被委托人的职业生涯有另有俩个良好的开端。

29. 迁移学习简述

2. 每个数据科学家都应该学习4个必备技能

摘要:本文完整篇 讲解了数据科学、机器学习和AI的相同点与区别,并用实例进行说明。

摘要:回望2017AI取得了突飞猛进的发展,预见2018AI将何去何从,听大牛煮酒论AI

2. 问你哪几种AI知识,不可能 你就out了!

摘要:TensorFlow是另有俩个开源的机器学习库—对任何人总要 开放的。公司、非营利性组织、研究人员和开发人员不可能 在一些领域使用了TensorFlow

6. 机器学习初学者不需要 知道的十大算法

摘要:本文是该系列内容的第2次要内容,主要介绍人工智能、机器学习和厚度学习三者的差别,着重介绍机器学习中的有监督学习和无监督学习。

5. 数据科学家不需要 掌握的10项统计技术,快来测一测吧

摘要:医疗AI历史性的一刻,让科技真正的转化为延续人类生命的法律法律依据。作者通过对斯坦福大学医院数据的汇总,开发了一套厚度学习系统,并生成一篇论文。该论文在2017IEEE生物信息学生和熟物医学国际会议上获得最佳学习论文奖。

摘要:机器学习也不人工智能?别在没法 认为了,太傻了!看了本文,搞清楚它们之间的关系吧。

摘要:通过本教程,让我学到怎样开发简单的文本清洁工具,怎样使用NLTK库中更冗杂的法律法律依据,以及在使用现代文字表示法律法律依据时怎样处理文本。

摘要:Gradient Boosting算法是机器学习中较为重要的算法,通过本文你能有清晰地了解和掌握

19. 2017年机器学习开源项目TOP1000

摘要:在机器学习中一些人跟我说会对分类和回归另有俩个算法有所混淆不可能 困惑,看了本文相信会有所收获。

摘要:2017年注定是机器学习快速发展的一年,特别是机器学习商业化的成功是的更多的人积极的投入到机器学习的学习当中。机器学习总要成为未来的技术,让一些人看看这项未来的技术现在发展到何种程度。

20. 机器学习与Docker容器

摘要:随着人工智能的发展,太满的人之后开使关注人工智能的安全问题报告 图片。今年的NIPS多集中人工智能安全上,作者列举了在会议上时不时再次出现的处理人工智能安全问题报告 图片的比较不错的论文。

14. 人工智能并非 是“神”

摘要:AI并非 全能选手,汇总2017AI出的糗事。

18. Keras缔造者:François Chollet专访

摘要:本套自测题专为SVM及其应用而设计,目前超过51000人注册了这一 测试,最终得满分的人却很少,[doge],共同来看看你的SVM知识能得几个分吧,顺便还能查漏补缺哦。

20. 厚度学习与人工智能革命:part II

摘要:本文是作者在求职数据科学岗位过程中总结出的四点经验:注重实践积累经验、多方出击充分准备、面对现实确定目标、认清被委托人明智抉择。相信对于找工作的相关读者有所帮助。

23. 不容错过的2017数据科学15大热门GitHub项目

请收下这份关于人工智能的根目录——博客分发系列(一)

摘要:本文作者通过回顾2017年的数据科学发展路径,为数据科学爱好者汇总了2017年数据科学15大热门GitHub项目。

三.求职技巧篇:

摘要:作为另有俩个数据科学家你不需要 要掌握的俩个必备技能,值得每个不想成为数据科学家和不可能 成为数据科学家的人去学习。

摘要:为哪几种人工智能,机器学习时不时之间成了热门话题,变成IT领域,甚至一些领域的一些人总要 讨论的热点?跟我说文章的作者会让我一些这方面的思考。

5. 2018AI面临的五问题报告 图片图片

摘要:本文是WIRED博客网站给出的一份人工智能完整篇 智能,首先回顾人工智能发展历程,并着重介绍了几个大的科技里程碑;以前对人工智能的未来进行了简单的预测,并简单介绍了人工智能的相关知识。

4. “突发性死亡”的终结者

17. 机器学习2017年重大进展汇总

4. Raúl Garreta大神教你5步搭建机器学习文本分类器:MonkeyLearn

摘要:最近,Kaggle这一 互联网上最著名的数据科学竞赛平台首次进行了机器学习与数据科学现状调查。在超过 1100000 名从业者的答卷中,一些人可不不需要 一窥目前该行业的发展趋势。

机器学习必备手册——博客分发系列(三)

摘要:本文简单的介绍了神经网络近1000年的发展历程,从1968年的HubelWiesel开展的猫实验,时不时到李飞飞教授等人的成果。从本质上讲解了人工神经网络的原理及学习过程,对于想了解神经网络起源及发展历程的读者而言,是一篇较为最少的文章。

11. 面向开发者的2018AI趋势分析

21. 厚度学习与人工智能革命:part III

摘要:对于机器学习者来说,SVM是非常重要的监督式学习模型之一,本文通过几个小例子,通俗的介绍了SVM的基本思想和关键信息,值得尝试。(文中源码)

13. 2017年十大最受欢迎机器学习Python

摘要:人工智能研究人员轻易地欺骗了另有俩个图像识别系统,使得西瓜苹果被错误地识别为烤面包机。这引发了一系列安全性的担忧,怎样确保人工智能系统的安全呢?

摘要:如今,网络上的Python机器学习资源纷繁冗杂,使得刚入门的小白们眼花缭乱。究竟从哪里之后开使?怎样进行?读完这篇文章,相信你就会有被委托人的答案。

21. 机器学习新手必学十大算法指南

28. 福利|热门技术看哪几种?这份书单告诉你!(内含PDF链接)

5. 机器学习时代的到来,企业该怎样驾驭

摘要:问你被委托人应该确定那个AI框架和库?看看本文就行了,本文为AI开发的工程师们梳理了现在最流行的框架,并简单的分析了它们的优缺点。

摘要:这是一份关于数据科学、商业分析、大数据、机器学习、算法、数据科学工具和相关多多多线程 语言的福利书单。又骗你买书?不,一些人还有电子书!心动不如行动,赶快进来看看吧!

摘要:本文给出了数据科学应用中的十项统计学习知识点,相信会对数据科学家有一定的帮助。

扩展眼界的总要 这——博客分发系列(四)

6. 开启数据科学职业生涯的8个基本技巧

摘要:Python不可能 成为机器学习时代的最受欢迎的语言,业内大牛正在使用哪几种Python库呢?今天一些人就来盘点一下2017年十大最受欢迎的机器学习Python库。

8. 2017年,哪几种让我难以忘记的AI成果

摘要:本文对机器学习的一些基本概念给出了简要的介绍,并对不同任务中使用不类似于型的机器学习算法给出一些建议。

27AlphaGo Zero:从头之后开使学习

3. 考察数据科学家支持向量机(SVM)知识的25道题,快来测测吧

22. 机器学习?人工智能?傻傻分不清楚?

25. 盘点·GitHub最著名的20Python机器学习项目

摘要:本文是作者在2017年总结被委托人最喜欢的俩个数据可视化项目,中有 范围广,项目生动、有趣且有厚度。读者们可不不需要 确定被委托人感兴趣的项目动手体验一下吧。

摘要:机器学习界最流行的在线课程,技术进阶必备!

7. 2017 AI医学领域的年终总结:进展、问题报告 图片与趋势

学习完机器学习,为哪几种不顺带了解一下AI,看看机器学习到底在创造另有俩个哪几种样的“怪兽”!

摘要:本文介绍了关于写数据科学家简历的一些技巧,主要中有 另有俩个次要,分别为简历前的材料准备,写简历时应注意的地方以及对整个简历的分发。不管你是总要 数据科学领域的工作者,本文对于即将求职或找实习的同学而言是一份不可多得的简历写法指南。

摘要:脉冲神经网络是哪几种?本位对脉冲神经网络做了简要叙述。

摘要:作者认为数据分析师是指不需要 使用ExcelSQL等工具分析数据,生成报告、图表和建议,但却提供没法代码的人员。作者这篇文章总要 抨击分析师的,也不为了处理多数人对于数据分析与数据科学之间的误解。

1. 是哪几种让 AI 时代真正到来

摘要:本文是该系列内容的第3次要内容,主要介绍人工神经网络、厚度学习的基本原理,着重介绍厚度学习中数据库的确定不需要 考虑的问题报告 图片。

9. 机器学习必知的15大框架

22. 厚度学习与人工智能革命:part IV

摘要:本文主要讲述了怎样管理机器学习应用方面的棘手问题报告 图片。

摘要:人工智能将要毁灭人类?人工智能让更多的人确定确定离开工作?是总要 媒体过于夸大了人工智能的能力?人工智障还是人工智能?今天一些人就来看看人工智能到底有哪几种样的缺点!

摘要:哪几种是迁移学习,迁移学习的例子有哪几种,在预测建模中怎样使用迁移学习?本文将带你一步步深入探讨。

二.人工智能扩展篇:

3. 秒懂!看机器学习怎样清洁处理文本

摘要:机器学习和Docker容器是怎样相互配合出色完成任务的?一些人将使用TenserflowKontena来完整篇 阐述。

关于数据科学的哪几种事——博客分发系列(二)

摘要:机器是怎样“长大成人”的呢?让一些人共同来探索……

摘要:还在为问你学哪几种算法入门机器学习感到头疼?本文作者通过自身的学习向初学者介绍十大机器学习(ML)算法,并附有数字和实例以便于理解。

厚度学习必备手册(下)——博客分发系列(六)

7. 数据科学家实操之路

摘要:AI 不可能 在众多领域带来了革新,取代了众多人类的工作,改变未来学生不需要 具备的技能——这总要 为什么么处于的?

3. 从神经科学到计算机视觉:人类与计算机视觉五十年回顾

摘要:本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及人及 的实际用例:神经网络、遗传算法、群集集体智慧生活 、强化学习、人体免疫。

摘要:Kaggle最近进行了一项旨在评估数据科学和机器学习当前发展情況的调查。 一些人收到了将近17000份答卷,并利用哪几种答卷做出了几滴 的分析。

摘要:机器学习八大神经网络架构的分类和历史发展。

摘要:本文总结并分析了2017年的相关厚度学习框架之间的竞争,中有 一些主流的框架比如TensorFlowPyTorch等,以及一些相关的应用多多多线程 接口,比如Keras等,最后展望了下后续的发展。

摘要:随着机器学习受到的关注和应用太满,作为另有俩个想成为机器学习的公司,该怎样做呢?本文并非 同的方面完整篇 介绍了另有俩个机器学习公司应当做哪几种准备。

11. 机器学习基础:分类vs回归

摘要:本文汇总了人工智能最受欢迎的10TED演讲,让我全面了解人工智能和机器学习。

23. 数据科学、机器学习和AI的区别

4. 三步走——带你打造一份完美的数据科学家简历|(附件有PPT福利)

摘要:Raúl Garreta,《Learning scikit-learn: Machine Learning in Python》一书作者,手把手教你5步搭建机器学习文本分类器:1.定义类别树;2.数据分发;3.数据标记;4.训练分类器;5.测试&提升分类器。

一.机器学习篇:

1.
 机器学习算法确定指南

摘要:盘点2017AI领域最具影响力的成就,发布2017 AI成就榜:发现八行星太阳系、击败围棋高手、击败德州扑克高手、法学会写代码。

15. WIRED网站给出的一份人工智能完整篇 指南

1. 数据科学求职过程中总结的四点经验

7. 机器学习小白怎样成长为业内专家?

摘要:本文为机器学习新手介绍了十种必备算法:线性回归、逻辑回归、线性判别分析、分类和回归树、朴素贝叶斯、K-近邻算法、学习向量量化、支持向量机、Bagging和随机森林、BoostingAdaBoost

摘要:怎样让机器付有好奇心?加州大学伯克利分校研究团队给出了答案。

摘要:François Chollet作为人工智能时代的先行者,为无数的开发者提供了开源厚度学习框架Keras。时代不需要 没法 的巨人,没法 开发者不需要 站在巨人的肩膀上走的更远。文中可不不需要 下载他的新书《deep-learning-with-python》!

6. 总结2017AI之十大“败笔”

摘要:本文作者介绍了2018年摆在人工智能手中的五问题报告 图片图片:理解人类语言,机器人附能,防黑客,玩游戏,辨别是非。怎样处理哪几种问题报告 图片,让AI继续造福人类社会将成为所有AI从业者的首要任务。

10. 机器学习案例 闻声识鸟

10. 时代聚焦AI安全——可解释性

12. 人工智能最受欢迎的10TED演讲

16. Web开发工程师转型机器学习的实战经验

25. 2017年十大最佳数据可视化项目

AI正在好快改变世界,对于多多多线程 员来说,这绝对是另有俩个千载难逢的转型不可能 。机器学习是计算机科学的另有俩个子领域,在人工智能领域,机器学习逐渐发展成模式识别和计算科学理论的研究。从2016年起,机器学习到达了不合理的火热巅峰。否则,有效的机器学习是困难的,不可能 机器学习这一 也不另有俩个交叉学科,没法科学的法律法律依据及一定的积累先要入门。

27. 迁移学习——机器学习的下另有俩个前沿阵地

18. 机器学习必知的八大神经网络架构

24. 从超级玛丽说起,谈谈怎样为机器赋予好奇心

24. 2017年厚度学习框架之争——看谁主沉浮?

摘要:历经另有俩个月对厚度学习和计算机视觉领域进行探索,获得一些经验与总结。

8. 7步掌握Python机器学习

9. 煮酒论AI,看看大牛为什么么说

摘要:作者用了十俩个月的时间从另有俩个机器学习小白成长为业内专家,总结了一套属于被委托人的机器学习入门法律法律依据。

26. 2017数据科学与机器学习行业现状调查 Python是最受欢迎的语言

摘要:本文从开发者的厚度分析2018AI的趋势:拿来即用的AI领域、算法与技术。类似于GANsONNXZooAutoML、语音识别、时间序列分析、NLP、高智能机器人等。

摘要:厚度学习作为机器学习的重要领域,在过去的几年时间上端发挥了巨大的作用。否则随着机器学习在不同领域的深入应用,迁移学习正在成为不可忽视的力量。

16. 人工智能系统安全性分析

摘要:开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。

厚度学习必备手册(上)——博客分发系列(五)

15. 为哪几种机器学习难于应用

8. 数据分析师总要 数据科学家

摘要:本文总结了2017年医学人工智能领域的相关发展,并对被委托人2016年预测的结果与2017年的实际情況相比对,说明了医学人工智能领域的发展趋势。

28. 从头了解Gradient Boosting算法