推薦 | 最實用的50篇文章，教你搭建機器學習APP

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

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  

利用深度學習創(chuàng)造專業(yè)級水準的照片  

使用OpenCV(Python)進行高動態(tài)范圍(HDR)成像

  

風格遷移

通過深度圖像類比的視覺屬性傳遞  

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(nèi)容 ，同時如實地轉移參考風格到輸入圖像。

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。)

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？

初學者必讀：神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分類

基于深度學習的圖像背景移除

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

OpenCV，Python，dlib 眨眼檢測

Python人臉檢測處理

  

視頻穩(wěn)定

關于Pixel 2 和Pixel 2 XL  的融合穩(wěn)定視頻技術

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。

物體識別：深度學習時代的概述

如何用TensorFlow對象檢測器API來訓練自己的對象檢測器  

基于深度學習和OpenCV的實時對象檢測  

自動駕駛

用 Python 語言編寫的自動駕駛測試游戲《俠盜獵車手5》：介紹[第一部分]

用深度學習識別紅綠燈：如何在10周之內(nèi)學會深度學習并贏得5000美金

 AI推薦

Spotify的每周發(fā)現(xiàn)：如何用機器學習為你推薦新的音樂

在Netflix上的個性化藝術品推薦

AI游戲

MariFlow -帶有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的自動駕駛馬里奧卡丁車

OpenAI 基線：DQN。重現(xiàn)強化學習算法與已發(fā)布的結果一致。

Dota2（第2部分）使用了強化學習  

創(chuàng)建一個AI DOOM bot游戲

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

游戲模仿：為快速視頻AI游戲進行深度監(jiān)督的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡  

介紹：Unity機器學習代理--Unity 博客

AI國際象棋

用一種通用的強化學習算法來掌握國際象棋和 Shogi

AlphaGo Zero:從零開始學習|DEEP MIND

DeepMind's AlphaGo Zero怎么運作的？

手把手教你建立一個簡易AI國際象棋模型

AI 醫(yī)療

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。    

你能改善肺癌的檢測嗎?  Data Science Bowl在2017年的第2個解決方案。

通過深度學習改善姑息治療——吳恩達。  

深度學習診斷心臟病

AI語音

Tacotron：一種完全端到端的文本轉語音合成模型，來自于谷歌大數(shù)據(jù)科學家

用CTC 進行序列建模

深度語音：實時神經(jīng)文本-語音-百度硅谷人工智能實驗室  

Siri的語音深度學習：Apple 用于混合單元選擇合成的深度混合密度網(wǎng)絡

AI 音樂

計算機的演變產(chǎn)生了巴洛克音樂

使用小波網(wǎng)絡制作屬于自己的音樂：制作神經(jīng)合成儀器

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  

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

一種新穎的神經(jīng)機器翻譯方法——Facebook人工智能研究  

如何在沒有真正嘗試的情況下制作種族主義 AI

預測

用機器學習預測Airbnb房價

神經(jīng)網(wǎng)絡的工程不確定性估計應用于 Uber時間序列預測

機器學習讓停車難問題變得簡單

如何輕松預測股價？在深度學習第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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