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    干貨收藏 | 機器學習絕對不能錯過的14個博客

    本文作者: AI研習社-譯站 2021-01-11 16:44
    導語:下面列出的博客并不是按照特定的順序排列的,它們都是關于機器學習很棒的資源。

    譯者:AI研習社(Born alone°

    雙語原文鏈接:Noteworthy Machine Learning Blogs to Follow in 2021


    請知悉,下面列出的博客并不是按照特定的順序排列的,它們都是關于機器學習研究很棒的資源。如果你知道任何其他關于機器學習的可靠博客來源。請在評論中里告訴我們 。 

    Machine Learning Blog, ML@CMU, Carnegie Mellon University

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    卡內基梅隆大學的機器學習博客, ML@CMU,為研究人員提供展示機器學習領域的研究成果、觀點和各種更新。內容來自卡內基梅隆大學的學生、博士后和教員[1]。

    Amazon Science Blog

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    Amazon Science  有一個科學博客 scientific blog,你可以根據研究領域進行篩選。它的博客涵蓋了亞馬遜科學的工作,其研究領域包括云與系統、計算機視覺、對話人工智能、自然語言處理、機器學習能力,機器人技術,搜索和信息檢索和安全,隱私和濫用預防  [13].

    Distill

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    Distill 是機器學習領域的學術期刊。Distill 文章的顯著特點是出色的表達能力。他們經常使用交互式媒體,大多數在 Distill 發表的文章通常需要100多個小時的審核才能發表 [2].

    Google AI Blog

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    谷歌AI進行的研究是該領域最先進的。谷歌AI(或Google. AI)是谷歌專門從事人工智能的一個部門。首席執行官桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)在谷歌2017年I/O會議上宣布了這一消息  [3]。谷歌人工智能博客有一個專門針對機器學習的研究[4]。

    Neptune.AI

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    Neptune.AI 是一個機器學習博客,提供關于機器學習建模、超參數優化、模型評估、數據探索、生成模型、機器學習工具等的教程[14]。Neptune.AI 還提供了一個框架,可以更容易地跟蹤您的jupiter筆記本的版本,幫助管理您的實驗過程,并容易地集成到您的團隊的工作流程。 

    BAIR Berkeley

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    BAIR博客為研究人員提供了一個交流研究發現、展示該領域的觀點和各種文章更新的平臺。內容來自學生、博士后和教師。BAIR  打算為專家和一般觀眾提供相關的或者及時的研究結果和對結果的討論 [5]。

    Open AI

    干貨收藏 | 機器學習絕對不能錯過的14個博客OpenAI是一家位于加州舊金山的研究實驗室。他們的使命是確保人工智能造福全人類[8]。OpenAI博客帶來了該領域的最新研究成果。他們的任務是發現并制定安全的人工通用智能(AGI)道路 [8]。

    Machine Learning (Theory) by John Langford

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    機器學習(理論)博客是機器學習研究者John Langford [6]將博客應用于機器學習和學習理論學術研究的一個實驗。他強調,機器學習領域“正從一門學術學科轉向一種工業工具”[7]。 

    DeepMind Blog

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    DeepMind致力于人工智能領域一些最復雜、最令人興奮的挑戰。他們的世界級研究已經產生了數百篇同行評審的論文,包括在《自然》和《科學》雜志上   [9]。

    Machine Learning at MIT

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    麻省理工學院經常在機器學習領域進行最先進的研究。新聞流提供經過過濾的有關MIT機器學習領域正在發生的事情的最新新聞和研究。

    Colah’s Blog

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    克里斯托弗·奧拉(Christopher Olah)把自己描述為一個徘徊的機器學習研究員,希望能清楚地理解事物,并能很好地解釋它們 [10]。Olah是Open AI的研究員,之前在谷歌AI工作。他的博客為機器學習研究人員和愛好者提供了完整的教程文章——這是一個免費、開放的機器學習研究的寶庫。 

    Facebook AI’s Blog

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    Facebook的人工智能以在該領域進行最先進的研究而聞名。他們的研究領域集中在計算機視覺,對話人工智能,完整性,自然語言處理,排名和推薦,系統研究,機器學習理論,語音,音頻,以及人類和機器智能。Facebook AI Blog 包括優秀的內容,從博客文章到研究出版物 [12]。

    亞馬遜AWS機器學習博客

    亞馬遜網絡服務AWS是全球使用最多的云服務之一。它們提供可靠、可擴展和可訪問的云計算服務。他們的研究團隊發表了關于機器學習的最新研究和ML應用的博客文章 AWS blog [11]。

    參考文獻

    [1] Machine Learning Blog, ML@CMU About page| ML@CMU | https://blog.ml.cmu.edu/about/

    [2] Publishing in the Distill Research Journal | Distill | https://distill.pub/journal

    [3] Google AI | Wikipedia | https://en.wikipedia.com/wiki/google-ai

    [4] Google AI Blog, Machine Learning | Google AI | https://ai.googleblog.com/search/label/Machine%20Learning

    [5] Berkeley Artificial intelligence Research Blog, About page | BAIR | https://bair.berkeley.edu/blog/about/

    [6] Machine Learning (Theory), about page | Machine Learning Theory | https://hunch.net/?page_id=122

    [7] John Langford (computer scientist) | Wikipedia | https://en.wikipedia.org/wiki/John_Langford_(computer_scientist)

    [8] About Open AI | Open AI | https://openai.com/about/

    [9] DeepMind Blog | DeepMind | https://deepmind.com/research/

    [10] Christopher Olah’s About Page | Colah’s Blog | https://colah.github.io/

    [11] Amazon Web Services Blog | Amazon Web Services | https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/

    [12] Facebook AI Blog | Facebook AI | https://ai.facebook.com/blog/

    [13] Amazon Science | Amazon | https://www.amazon.science/blog

    [14] Neptune.AI Blog | Neptune.AI | https://neptune.ai/blog


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