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    推薦 | 最實用的50篇文章,教你搭建機器學習APP

    本文作者: AI研習社-譯站 2018-03-03 12:45
    導語:我們比較了近2萬篇關于創(chuàng)建機器學習應用程序的文章,并挑選了排名較前的前50篇供大家學習參考

    雷鋒網(wǎng)按:本文為雷鋒字幕組編譯的推薦系列,原標題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

    推薦  |  最實用的50篇文章,教你搭建機器學習APP

    2017年1月到12月,我們比較了近2萬篇關于創(chuàng)建機器學習應用程序的文章,并挑選了排名較前的前50篇供大家學習參考。  

    我們相信,跟著這個領域有實踐經(jīng)驗的老司機學習,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,因為它包含了2017年最實用的文章,這些文章是數(shù)據(jù)老司機們在構建和傳遞機器學習應用方面的經(jīng)驗之談。關鍵的15條目錄如下:

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    目錄

    • 圖像處理  

    • 風格轉移 

    • 圖像分類  

    • 面部識別

    •  視頻穩(wěn)定     

    • 對象檢測

    • 無人駕駛

    • AI推薦

    • AI游戲

    • AI象棋

    • AI醫(yī)療

    • AI語言

    • AI 音樂

    • 自然語言處理

    • 預測

    推薦學習

    A)AI游戲:人工智能初學者指南 

    [5,041人推薦,☆☆☆☆☆(4.7/5)]

    B)計算機視覺:深度學習和計算機視覺 A-Z?;學習OpenCV,SSD&GANs以及建立圖像識別應用 

    [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的語義操作  

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    利用深度學習創(chuàng)造專業(yè)級水準的照片  

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    使用OpenCV(Python)進行高動態(tài)范圍(HDR)成像

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    風格遷移

    通過深度圖像類比的視覺屬性傳遞  

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    深度攝影風格轉換:一種基于深度學習的寫實深度攝影風格轉換方法, 可以處理各種圖像內容 ,同時如實地轉移參考風格到輸入圖像

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    人工先驗(DeepImage Prior 的這篇文章提出了一個很驚人的思想,認為模型可以不通過對數(shù)據(jù)集上進行學習和預訓練就能實現(xiàn)圖像轉換任務:例如去噪,超分,圖像修復等任務,只需要調節(jié)一些超參數(shù),例如網(wǎng)絡訓練次數(shù)和學習率等。 證明實驗是利用一個隨機初始化的神經(jīng)網(wǎng)絡就可以作為一個“人工先驗”,可以直接應用在圖像去噪,超分辨,圖像修復等任務中。)

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    圖像分類

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

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    初學者必讀:神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類

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    基于深度學習的圖像背景移除

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    面部識別

    基于直接體積CNN回歸的單幅圖像大姿勢三維人臉重建

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    OpenCV,Python,dlib 眨眼檢測

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    Python人臉檢測處理

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    視頻穩(wěn)定

    關于Pixel 2 和Pixel 2 XL  的融合穩(wěn)定視頻技術

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    物體識別

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

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    自動駕駛

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     AI推薦

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    AI游戲

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    cheXNet:利用深度學習算法,可以在超過放射科醫(yī)生的水平上進行胸部X光片來診斷肺炎。    

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    AI 音樂

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    自然語言處理

    學會交流:代理開發(fā)他們自己的語言——OpenAI研究  

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    機器學習大局:用神經(jīng)網(wǎng)絡和TensorFlow分類文本  

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

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