• 机器学习10大开源项目(2018年二月)。NIMA:神经图像评估方法。使用计算机视觉获得心血管风险因子。
  • 人工智能想要繁荣昌盛,必须可以自我解释。尝试使用集成变量库来解释深度学习分类模型的预测结果。科学推断问题:数据什么时候和我们认为的不一样。
  • 概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF。mltest:使用一个函数调用就可以自动测试神经网络模型。深度学习硬件的过渡状态。
  • AI要有创意,需要先学会规则——然后打破规则。使用BigQuery进行大数据分析。构建一个神经网络来玩FIFA18。
  • 神经网络更深入的理解(第3部分)——LSTM和GRU。缺失数据导致无法重现人工智能科研实验。用于近似最近邻ANN的新基准测试。