微軟劍橋聯合推出 DeepCoder 系統；谷歌工程師用“買芒果”理論解釋機器學習 |開發者頭條

微軟劍橋聯合推出 DeepCoder

近日AI研習社獲悉，微軟和劍橋大學的研究員近日發布了一篇介紹“會編程的機器學習系統——DeepCoder”的論文。據介紹，DeepCoder系統可以解決編程比賽所涉及到的基礎編程題目，為不會編程的人提供了制作簡易程序的可能。

DeepCoder的研究人員表示，“DeepCoder可以讓非編程人員通過向計算機描述自己的程序構想來獲得想要的程序，系統會自動寫就。但這并不意味著程序員就會失業，研究人員表示，DeepCoder 的出現，可以讓開發人員將精力放在更復雜、更需要經驗驅動的事情上。

在具體性能方面，系統可以在一秒鐘之內寫出能夠跑通的程序，而且隨著DeepCoder 引入更多的編程數據進行學習之后，它的編程能速度也會越來越快。但是DeepCoder 也存在自身的不足之處，那就是DeepCoder 只能自動生成五行左右代的代碼程序。

DeepCoder 系統的研究論文地址如下：

https://openreview.net/pdf?id=ByldLrqlx

谷歌工程師用“買芒果”理論解釋機器學習

周志華教授的《機器學習》一書的開頭通過“如何識別一個熟透的西瓜”的例子來介紹機器學習的具體含義。最近，谷歌研發及機器智能團隊擔任軟件工程師 Pararth Shah 在 Quora上回答了他當初是如何用“買芒果”的方法來解釋機器學習概念。從本質上，“買芒果”和“挑西瓜”在方法上異曲同工。

如果你想對機器學習概念有詳細了解的話，不防也看看谷歌工程師是如何通俗介紹“機器學習”理論的。雷鋒網文章：

http://www.zaocj.com/news/201702/skJNFtX9EJddZOgm.html

Google 陳智峰分享谷歌大腦最新技術進展

本文為谷歌大腦資深工程師陳智峰博士在才云科技舉辦的“Kubernetes Meetup 中國 2017”活動中的分享。

陳智峰博士現為谷歌大腦資深工程師，擁有 12 年谷歌工作經驗，自 2014 年以來，他參與設計并實現了被廣泛應用于重要谷歌產品的新一代谷歌大腦機器學習開源系統 TensorFlow，并成功將 TensorFlow 用于谷歌翻譯之中，巨幅提高了谷歌翻譯的準確率。

陳智峰此次的演講通過介紹過去一年中谷歌大腦在基礎研究、系統開發和產品應用各方面的進展，與參會者探討了人工智能發展的前景和可能的方向。雷鋒網詳細文章：

http://www.zaocj.com/news/201702/NavGlj3mwfCVT4AX.html

今日頭條的引擎是怎么樣工作的？

近日，今日頭條算數中心執行總監劉志毅在日前于深圳北京大學匯豐商學院舉行的“數據之美”論壇上進行技術分享。分享中，劉志毅詳細介紹了今日頭條是如何做到，向每個讀者推送不一樣的、據稱是符合讀者每個人不同興趣的內容的技術過程。雷鋒網詳細文章：

http://www.zaocj.com/news/201702/sWMJ4caPj5dxigGz.html

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