Главные новости на этой неделе: Ford и Baidu инвестируют 150 миллионов долларов в компанию Velodyne, занимающуюся технологиями беспилотного вождения, учёные из Стэнфорда объединяют спутниковые данные и машинное обучение для составления карты бедности, A Tour алгоритмов машинного обучения, сжатие изображений с полным разрешением с помощью рекуррентных нейронных сетей
Новости
Многие автопроизводители и разработчики автономных технологий рассматривают «лидар» как фундаментальную часть любой системы автономного вождения.
Как сделать Kaggle домом для открытых данных
Сегодня мы выходим за рамки соревнований по машинному обучению и открываем наборы данных Kaggle для всех. Теперь вы можете мгновенно делиться и публиковать данные через Kaggle.
Первый парк беспилотных автомобилей Uber прибывает в Питтсбург в этом месяце — Bloomberg
Автономные автомобили, запущенные этим летом, представляют собой изготовленные на заказ Volvo XC90, за рулем которых наблюдают люди.
FAIR с открытым исходным кодом fastText
С ростом объема онлайн-данных возникает потребность в более гибких инструментах для лучшего понимания содержания очень больших наборов данных, необходимых для получения более точных результатов классификации. Facebook пытается решить эту проблему, открыв исходный код библиотеки, предназначенной для создания масштабируемых решений для представления и классификации текста.
Неконференция по машинному обучению
OpenAI объявляет о своей первой неконференции по машинному обучению, экспериментальной встрече, организованной ее участниками, а не организационным комитетом.
Статьи
Стэнфордские ученые объединяют спутниковые данные и машинное обучение для составления карты бедности
Применение машинного обучения к спутниковым снимкам может выявить бедные регионы Африки.
Введение в локальные интерпретируемые модельно-независимые объяснения (LIME)
Техника объяснения прогнозов любого классификатора машинного обучения.
Учебники и инструменты
Обзор алгоритмов машинного обучения
Ознакомьтесь с самыми популярными алгоритмами машинного обучения.
TensorFlow на практике с Раджатом Монгой
Раджат Монга — технический директор TensorFlow. В этом подкасте рассказывается, как использовать TensorFlow, включая пример того, как построить модель машинного обучения, чтобы определить, есть ли на картинке кошка или нет.
Полный список ресурсов TensorFlow: книги, учебные пособия и многое другое
Кураторский список из более чем 50 потрясающих ресурсов TensorFlow, включая учебные пособия, книги, библиотеки, проекты и многое другое.
7 лучших подкастов по науке о данных и машинному обучению
Изучите основы и будьте в курсе последних новостей, слушая эти подкасты.
Сквозное глубокое обучение для беспилотных автомобилей
Мы использовали сверточные нейронные сети (CNN), чтобы сопоставить необработанные пиксели с фронтальной камеры с командами рулевого управления для беспилотного автомобиля.
Исследовательская работа
Сжатие изображений с полным разрешением с помощью рекуррентных нейронных сетей
Авторы утверждают, что это первая архитектура нейронной сети, способная превзойти JPEG при сжатии изображений для большинства битрейтов на кривой скорость-искажение для изображений набора данных Kodak.
Развязанные нейронные интерфейсы с использованием синтетических градиентов
Многообещающая статья о том, как научиться учиться у DeepMind, которая может помочь масштабировать распределенное обучение!
DeepDiary: автоматическое создание подписей к потокам изображений, регистрирующих жизнь
Камеры регистрации жизни фиксируют повседневную жизнь с точки зрения первого лица, но генерируют так много данных, что пользователям трудно эффективно просматривать и организовывать свои коллекции изображений. В этой статье предлагается метод, чтобы выбраться из этого беспорядка!
Стохастический градиентный спуск с перезапусками
Простая идея перезапуска, которая ускоряет время обучения глубоких нейронных сетей.
Если вам нравится то, что вы читаете, пожалуйста, подпишитесь и порекомендуйте своим друзьям или поделитесь благодарностями в Твиттере! Буду рад услышать ваши предложения и рекомендации @deephunt_in или в комментариях ниже!
Первоначально опубликовано на www.getrevue.co.
