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

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

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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目錄

• 圖像處理  

• 風(fēng)格轉(zhuǎn)移 

• 圖像分類(lèi)  

• 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(lè)

• 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(jué)：深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué) 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  

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

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

  

風(fēng)格遷移

通過(guò)深度圖像類(lèi)比的視覺(jué)屬性傳遞  

深度攝影風(fēng)格轉(zhuǎn)換：一種基于深度學(xué)習(xí)的寫(xiě)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。

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(guò)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。)

圖像分類(lèi)

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？

初學(xué)者必讀：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)

基于深度學(xué)習(xí)的圖像背景移除

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

OpenCV，Python，dlib 眨眼檢測(cè)

Python人臉檢測(cè)處理

  

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)

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(huà)的。

物體識(shí)別：深度學(xué)習(xí)時(shí)代的概述

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  

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

自動(dòng)駕駛

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

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

 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(lè)

在Netflix上的個(gè)性化藝術(shù)品推薦

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(chē)

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

Dota2（第2部分）使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)  

創(chuàng)建一個(gè)AI DOOM bot游戲

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

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)  

介紹：Unity機(jī)器學(xué)習(xí)代理--Unity 博客

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

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

DeepMind's AlphaGo Zero怎么運(yùn)作的？

手把手教你建立一個(gè)簡(jiǎn)易AI國(guó)際象棋模型

AI 醫(yī)療

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

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。

通過(guò)深度學(xué)習(xí)改善姑息治療——吳恩達(dá)。  

深度學(xué)習(xí)診斷心臟病

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

用CTC 進(jìn)行序列建模

深度語(yǔ)音：實(shí)時(shí)神經(jīng)文本-語(yǔ)音-百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室  

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)

AI 音樂(lè)

計(jì)算機(jī)的演變產(chǎn)生了巴洛克音樂(lè)

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

自然語(yǔ)言處理

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

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

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

如何在沒(méi)有真正嘗試的情況下制作種族主義 AI

預(yù)測(cè)

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

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)

機(jī)器學(xué)習(xí)讓停車(chē)難問(wèn)題變得簡(jiǎn)單

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

博客原址 https://medium.mybridge.co/learn-to-build-a-machine-learning-application-from-top-articles-of-2017-cdd5638453fc 雷鋒網(wǎng)

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