推薦 | 最實用的50篇文章，教你搭建機器學習APP

雷鋒網按：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驗的老司機學習，是提升你職業生涯的一條捷徑。  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，這些文章是數據老司機們在構建和傳遞機器學習應用方面的經驗之談。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

•  視頻穩定     

• 對象檢測

• 無人駕駛

• AI推薦

• AI游戲

• AI象棋

• AI醫療

• 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  

利用深度學習創造專業級水準的照片  

使用OpenCV(Python)進行高動態范圍(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據集上進行學習和預訓練就能實現圖像轉換任務：例如去噪，超分，圖像修復等任務，只需要調節一些超參數，例如網絡訓練次數和學習率等。 證明實驗是利用一個隨機初始化的神經網絡就可以作為一個“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:神經網絡如何構建他們所理解的圖像？

初學者必讀：神經網絡的圖像分類

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

  

視頻穩定

關于Pixel 2 和Pixel 2 XL  的融合穩定視頻技術

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周之內學會深度學習并贏得5000美金

 AI推薦

Spotify的每周發現：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 -帶有循環神經網絡的自動駕駛馬里奧卡丁車

OpenAI 基線：DQN。重現強化學習算法與已發布的結果一致。

Dota2（第2部分）使用了強化學習  

創建一個AI DOOM bot游戲

用于控制字符的 Phase-Functioned神經網絡  

游戲模仿：為快速視頻AI游戲進行深度監督的卷積神經網絡  

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 醫療

cheXNet:利用深度學習算法，可以在超過放射科醫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，來自于谷歌大數據科學家

用CTC 進行序列建模

深度語音：實時神經文本-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絡

AI 音樂

計算機的演變產生了巴洛克音樂

使用小波網絡制作屬于自己的音樂：制作神經合成儀器

自然語言處理

學會交流：代理開發他們自己的語言——OpenAI研究  

機器學習大局：用神經網絡和TensorFlow分類文本  

一種新穎的神經機器翻譯方法——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

神經網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

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