推荐 | 最实用的50篇文章,教你搭建机器学习APP

雷锋网按:本文为雷锋字幕组编译的推荐系列,原标题Learn to Build a Machine Learning Application from Top Articles of 2017,作者为Mybridge。

翻译 | 宥佑  杨丽  整理 | 凡江

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2017年1月到12月,我们比较了近2万篇关于创建机器学习应用程序的文章,并挑选了排名较前的前50篇供大家学习参考。  

我们相信,跟着这个领域有实践经验的老司机学习,是提升你职业生涯的一条捷径。  下面的介绍可以使你更方便了解,因为它包含了2017年最实用的文章,这些文章是数据老司机们在构建和传递机器学习应用方面的经验之谈。关键的15条目录如下:

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目录

  • 图像处理  

  • 风格转移 

  • 图像分类  

  • 面部识别

  •  视频稳定     

  • 对象检测

  • 无人驾驶

  • AI推荐

  • AI游戏

  • AI象棋

  • AI医疗

  • AI语言

  • AI 音乐

  • 自然语言处理

  • 预测

推荐学习

A)AI游戏:人工智能初学者指南 

[5,041人推荐,☆☆☆☆☆(4.7/5)]

B)计算机视觉:深度学习和计算机视觉 A-Z™;学习OpenCV,SSD&GANs以及建立图像识别应用 

[8,161人推荐,☆☆☆☆(4.5/5)]

图像处理

高分辨率图像合成和带有条件的GANs的语义操作  

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利用深度学习创造专业级水准的照片  

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使用OpenCV(Python)进行高动态范围(HDR)成像

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风格迁移

通过深度图像类比的视觉属性传递  

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深度摄影风格转换:一种基于深度学习的写实深度摄影风格转换方法, 可以处理各种图像内容 ,同时如实地转移参考风格到输入图像

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人工先验(DeepImage Prior 的这篇文章提出了一个很惊人的思想,认为模型可以不通过对数据集上进行学习和预训练就能实现图像转换任务:例如去噪,超分,图像修复等任务,只需要调节一些超参数,例如网络训练次数和学习率等。 证明实验是利用一个随机初始化的神经网络就可以作为一个“人工先验”,可以直接应用在图像去噪,超分辨,图像修复等任务中。)

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图像分类

特征可视化:神经网络如何构建他们所理解的图像?

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初学者必读:神经网络的图像分类

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基于深度学习的图像背景移除

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面部识别

基于直接体积CNN回归的单幅图像大姿势三维人脸重建

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OpenCV,Python,dlib 眨眼检测

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Python人脸检测处理

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视频稳定

关于Pixel 2 和Pixel 2 XL  的融合稳定视频技术

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物体识别

HBO是如何利用Tensorflow,keras或者是React Native在手机上构成“ 不是热狗(Not Hotdog)   ”  这句话的。

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物体识别:深度学习时代的概述

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如何用TensorFlow对象检测器API来训练自己的对象检测器  

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基于深度学习和OpenCV的实时对象检测  

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自动驾驶

用 Python 语言编写的自动驾驶测试游戏《侠盗猎车手5》:介绍[第一部分]

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用深度学习识别红绿灯:如何在10周之内学会深度学习并赢得5000美金

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 AI推荐

Spotify的每周发现:如何用机器学习为你推荐新的音乐

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在Netflix上的个性化艺术品推荐

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AI游戏

MariFlow -带有循环神经网络的自动驾驶马里奥卡丁车

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OpenAI 基线:DQN。重现强化学习算法与已发布的结果一致。

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Dota2(第2部分)使用了强化学习  

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cheXNet:利用深度学习算法,可以在超过放射科医生的水平上进行胸部X光片来诊断肺炎。    

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你能改善肺癌的检测吗?  Data Science Bowl在2017年的第2个解决方案。

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通过深度学习改善姑息治疗——吴恩达。  

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自然语言处理

学会交流:代理开发他们自己的语言——OpenAI研究  

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机器学习大局:用神经网络和TensorFlow分类文本  

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一种新颖的神经机器翻译方法——Facebook人工智能研究  

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预测

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