Специальная итерация ICML 2022! Добро пожаловать в ваш официальный ежедневный исследовательский tl;dr (часто с кодом и новостями) для энтузиастов ИИ, где я делюсь самыми интересными статьями, которые я нахожу ежедневно, а также краткое резюме, которое поможет вам быстро определить, является ли статья (и код) стоит исследовать. Я также воспользуюсь этой возможностью, чтобы поделиться ежедневными захватывающими новостями в этой области.

Выпущено с 2005 по 2016 гг. В последнее время исследования искусственного интеллекта (ИИ) показали замечательные результаты в различных областях. Это результат усилий исследователей искусственного интеллекта, которые долгое время изучали эту область. Наиболее важными академическими конференциями по ИИ являются ICML (Международная конференция по машинному обучению) и NIPS (Системы обработки нейронной информации), в зависимости от количества цитирований, количества участников, количества..

Международная конференция по машинному обучению прошла в июле прошлого года в Стокгольме. В целом он продемонстрировал множество интересных тенденций и направлений в машинном обучении. Поскольку ICML была такой огромной конференцией, я сосредоточу свое внимание на нескольких (из многих) интересных направлений, происходящих на конференции. В частности, ICML этого года разбила устные выступления на несколько различных «треков / сессий». Я был рад увидеть три из этих сессий, посвященных..

Я впервые буду присутствовать на ICML в этом году и хотел немного глубже изучить принятый список работ в качестве подготовки. ICML - одна из крупнейших академических конференций по машинному обучению, наряду с NIPS, ICLR и другими. В прошлом году директор Tesla по искусственному интеллекту Андрей Карпати опубликовал похожий пост с подробным описанием общепринятой бумажной статистики за 2017 год. Это послужило источником вдохновения для этой работы и может использоваться в..

Criteo AI Lab представила 9 принятых работ на ICML 2020. Это новый рекорд для нас, и мы гордимся своей исследовательской и инженерной командой! Criteo AI Lab , основанная в 2018 году, поддерживает исследовательскую программу Criteo с акцентом на такие темы вычислительной рекламы, как обучение с подкреплением, рекомендательные системы, модели классификации и другие. Наши статьи постоянно публикуются на ведущих конференциях по машинному обучению, таких как ICML , KDD и COLT ...