2017 Github最受歡迎的機器學習

摘要： 在本文中，作者列出了 2017 年 GitHub 平臺上最爲熱門的知識庫，囊括了數據科學、機器學習、深度學習中的各種項目，希望能對大家學習、使用有所幫助。

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對比TensorFlow提升樹與XGBoost的梯度提升方法

摘要： 幾個月前，TensorFlow 發佈了梯度提升方法的調用接口，即 TensorFlow 提升樹（TFBT）。不幸的是，描述該接口的論文並沒有展示任何測試效果和基準的對比結果，所以 Nicolò Valigi 希望能對 TFBT 和 XGBoost 做一個簡要的對比，並分析它們之間的性能差異。我們介紹了該測試與 TFBT 的原論文，且 TF 1.4 及以上的版本也可測試該提升樹模型。

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從零開始：如何使用LSTM預測匯率變化趨勢

摘要： 在這篇文章中，我們將通過 LSTM 討論時序預測模型，數據科學家 Neelabh Pant 也會爲大家描述他利用循環神經網絡預測貨幣兌換匯率的經驗。

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Goodbye Google Trend, Hello Tiingo!

摘要： Google Finance no longer provides data for historical prices or financial statements, so we say goodbye to getSymbols.google() and getFinancials.google(). (#221) They are now defunct as of quantmod 0.4-13.

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Google Brain Residency

摘要： Ryan Dahl, the founder of Node.js, shared his thoughts over the year participating in Google Brain Residency Program.

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從圖像處理到語音識別，25款數據科學家必知的深度學習開放數據集

摘要： 深度學習（或生活中大部分領域）的關鍵在於實踐。你需要練習解決各種問題，包括圖像處理、語音識別等。每個問題都有其獨特的細微差別和解決方法。

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深度探討GB、GBDT、xgboost

摘要： GBDT和xgboost在競賽和工業界使用都非常頻繁，能有效的應用到分類、回歸、排序問題，雖然使用起來不難，但是要能完整的理解還是有一點麻煩的。本文嘗試一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它們之間有非常緊密的聯繫，GBDT是以決策樹（CART）為基學習器的GB算法，xgboost擴展和改進了GDBT，xgboost算法更快，準確率也相對高一些。

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春假書單 -15篇近期值得一讀的AI論文

摘要： 連假開始，你的論文存貨還夠嗎？對人工智慧感興趣的你，是否還停留在碎片閱讀階段？想要進行更深一步的學習，本篇推文中網羅了人工智慧領域15篇精選論文，讓你及時了解AI學科前沿成果。

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[MIT課程]波士頓動力CEO等10位明星講師，涵蓋AGI、深度學習等11大課程

 

摘要： 11節 麻省理工學院 的通用人工智慧課程。講師陣容超豪華：谷歌技術總監Kurzweil、特斯拉AI總監Andrej Karpathy、波士頓動力CEO Marc Raibert、OpenAI的聯合創始人Ilya Sutskever等。課程內容包括：通用人工智慧、計算認識科學、認知建模、深度學習等。文中附有課程講義下載和課程視頻地址。

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機器學習十大算法

摘要： 機器學習與人工智慧變得越來越熱。大數據原本在工業界中就已經炙手可熱，而基於大數據的機器學習則更加流行，因為其通過對數據的計算，可以實現數據預測、為公司提供決策依據。

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生成對抗網絡（GANs）紅遍AI圈：技術進展大盤點

摘要： 蒙特婁大學Ian Goodfellow等學者提出「生成對抗網絡」（Generative Adversarial Networks，GANs）的概念，並逐漸引起AI業內人士的注意。

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還為構建神經網絡發愁？谷歌大腦的自動架構搜索簡直如虎添翼 | ICLR

摘要： 神經網絡是功能強大而又靈活的模型，在圖像，語音以及自然語言理解等學習任務上有良好的效果。儘管神經網絡很成功，但設計一個好的神經網絡仍然十分困難。為了能夠使設計神經網絡變得簡單，谷歌大腦團隊發表了一篇名為《Neural architecture search with reinforcement learning》的文章，該文章使用循環網絡來生成神經網絡中的模型描述，並用強化學習訓練這個RNN，以最大限度的提高驗證集中生成的架構的準確性。

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