세계 최고의 사람들이 읽은 인공 지능, 딥 러닝, 머신 러닝의 핵심 개념, 구현 및 읽기 목록입니다.
Keras와 Tensorflow에서 전이 학습과 미세 조정을 사용하여 이미지 인식을 구축하는 방법…
TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델을 배포하는 방법 1부 - 모델을 제공할 준비를 합니다.
기계 학습 방법 - 스케일러 블로그
마스터의 이미지 분류-실내-야외/image-classification.ipynb · 마네나/이미지-분류-실내-야외
(620) 심층 다중 에이전트 강화 학습을 통한 의사소통 학습 - Jakob Foerster - YouTube
심층 신경망 압축
순환 신경망을 활용한 Uber의 엔지니어링 극한 상황 예측 - Uber Engineering Blog
init.d에서 Python 스크립트 실행
Python 스크립트에 대한 데몬과 Upstart
TensorFlow를 사용한 복잡한 목표를 위한 강화 학습 - O'Reilly Media
블록체인: 작동 방식과 세상을 변화시키는 이유 - IEEE Spectrum
NET292.profile.indd
GAN은 여러 가지 방식으로 분류됩니다: GAN의 숫자
(74) 스탠포드 세미나 - "입문자를 위한 딥 러닝" Symantec 및 UCLA CS의 Carey Nachenberg - YouTube
Fast.ai: 1~3강에서 배운 내용 – Hacker Noon
Horovod를 만나보세요: Uber의 오픈 소스 분산 딥 러닝 프레임워크
홈 · 고양이 /var/log/life
NCE 비용을 이용한 2D 및 3D 시각화 | 캐글
새로운 이론이 딥러닝의 블랙박스를 열다 | 콴타 매거진
기능 시각화
Face It – 인공지능 헤어스타일리스트 | 인텔® 소프트웨어
텐서플로우란 무엇입니까? | 오픈소스.com
심층 신경망에 대한 최적의 학습률 추정 – Medium
Hinton의 캡슐 네트워크 이해 1부: 직관.
캡슐 네트워크가 AI를 뒤흔들고 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
연구 블로그: Eager Execution: TensorFlow에 대한 필수적인 실행별 정의 인터페이스
Google과 Uber의 딥 러닝 모범 사례 – Intuition Machine – Medium
TFX: TensorFlow 기반 프로덕션 규모의 머신러닝 플랫폼 | 조간 신문
Python을 사용한 포괄적인 데이터 탐색 | 캐글
Keras 모델을 사용하여 새로운 TensorFlow 데이터 세트 및 추정기를 구축하기 위한 쉬운 가이드 | DLology
분산 TensorFlow: 부드러운 소개
Google 개발자 블로그: TensorFlow 데이터 세트 및 추정기 소개
Google 개발자 블로그: TensorFlow 기능 열 소개
TensorLy: Python의 Tensor 학습
TensorFlow를 사용한 질문 답변 - O'Reilly Media
쿠버네티스 + GPU? Tensorflow – 직관 머신 – Medium
심층 신경 진화 시대를 맞이하다 - Uber Engineering 블로그
NLP를 위한 딥 러닝, 2017년 발전 및 동향 - Tryolabs 블로그
딥 러닝을 통해 디자인 모형을 코드로 전환 - FloydHub 블로그
2017년 AI 및 딥 러닝 – 한 해 검토 – WildML
연구 블로그: Google Brain Team — 2017년을 되돌아보며(2부 중 1부)
강화학습·인공지능
인터페이스 스케치 – Airbnb 디자인
기계 학습 설명: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 이해 - Data Science Central
Keras Tensorflow를 사용하여 자체 데이터에 대한 컨볼루셔널 신경망 미세 조정 – CV-Tricks.com
관계 추론에 대한 신경적 접근 | 딥마인드
심층 강화 학습은 아직 작동하지 않습니다
큰 그림: Google 시각화 연구
연구 블로그: 혁신적인 AutoML을 사용하여 신경망 아키텍처 발견
데이터 흐름 프로그램으로서의 안전한 계산 - 암호화 및 기계 학습
Tensorflow를 사용하여 기계가 텍스트를 이해하고 질문에 답하도록 가르치기 - 1부 · Han Xiao Tech 블로그
심층 강화 학습: Pixels의 Pong
gcloud의 텐서보드
Guillaume Genthial의 NER 작업을 기반으로 한 딥러닝을 이용한 엔터티 추출
딥 러닝 도서 노트, 3장(1부): 확률 소개
CNN + LSTM을 활용한 스마트폰 센서 데이터 기반 신체 활동 예측
tensorflow에서 Word2Vec을 구현하여 알아보기 - 데이터 과학을 향하여
TutorialBank: 더욱 쉬워진 NLP 학습 - Alexander R. Fabbri
텍스트 생성 신경망을 무료로 빠르게 훈련시키는 방법
Code2Pix - 그래픽 사용자 인터페이스용 딥 러닝 컴파일러
naacl18.pdf
객체 감지를 위한 딥러닝: 종합적인 검토
Tensorflow의 RNN/LSTM 외에도 알아야 할 4가지 시퀀스 인코딩 블록 · Han Xiao Tech 블로그 - 딥 러닝, Tensorflow, 기계 학습 등!
딥러닝을 활용한 자동화된 프론트엔드 개발
L2 정규화에 대한 새로운 관점
또 다른 데이텀
IML 시퀀스
실험용 ml4a-guides/q_learning.ipynb · ml4a/ml4a-guides
마스터의 tensorflow-without-a-phd/00_RNN_predictions_playground.ipynb · GoogleCloudPlatform/tensorflow-without-a-phd
OpenCV를 사용한 컨볼루셔널 신경망 기반 이미지 색상화 | OpenCV 배우기
NLP의 전이 학습 – Feedly 블로그
CS 229 - 딥 러닝 치트시트
Google AI 블로그: 유연하고 재현 가능한 강화 학습 연구를 위한 새로운 프레임워크 소개
TensorFlow Hub 및 Estimator를 사용하여 텍스트 분류 모델 구축
TensorFlow 모델 배포 - 데이터 과학을 향하여
딥 러닝 – 모히트 자인
ANALIZ TONальности текстов с помочных нейронных сетей / Блог компании Mail.Ru 그룹 / Хабр
기계 독해 2부: 묻고 대답하는 법 학습 · Han Xiao Tech 블로그 - 딥 러닝, Tensorflow, 기계 학습 등!
텍스트 생성 신경망을 무료로 빠르게 훈련시키는 방법
Auto-Keras, 즉 4줄의 코드로 딥 러닝 모델을 만드는 방법
NLP를 위한 보다 효과적인 전이 학습
Google Cloud ML Engine을 사용한 머신러닝. – Gautam Karmakar – Medium
tf.keras를 사용한 ML 모델 훈련 및 제공 – TensorFlow – Medium
TF Serving을 사용하여 TensorFlow 모델을 프로덕션에 배포하는 방법
TensorFlow.js로 Mortal Kombat를 플레이해 보세요. 전이 학습 및 데이터 증대 · Minko Gechev의 블로그
인터랙티브를 넘어서: Netflix의 노트북 혁신 – Netflix TechBlog – Medium
OpenCV로 R-CNN 마스크 - PyImageSearch
그림 BERT, ELMo 및 공동. (NLP가 전이 학습을 깨뜨린 방법) – Jay Alammar – 한 번에 하나의 개념씩 기계 학습 시각화
TensorFlow Serving 및 Docker를 사용하여 ML을 빠르게 제공
인간 중심 AI
TensorFlow에 대한 단순화된 인터페이스인 Keras: 튜토리얼
Tensorflow 및 ZeroMQ를 사용하여 프로덕션에서 Google BERT 제공 · Han Xiao Tech 블로그 - 딥 러닝, NLP, AI
제로샷 전송을 위한 다국어 문장 임베딩 – 93개 언어에 단일 모델 적용 | 린.AI
gunicorn 및 감독자를 사용하여 nginx로 플라스크 앱 배포
컴퓨터공학과: 학사 및 석사 프로그램을 위한 모듈 핸드북
비즈니스에 적용할 수 있는 14가지 NLP 연구 혁신
그림 BERT, ELMo 및 공동. (NLP가 전이 학습을 깨뜨린 방법) – Jay Alammar – 한 번에 하나의 개념씩 기계 학습 시각화
흥미로운 Jupyter 노트북 갤러리 · jupyter/jupyter Wiki
CS294-158 심층 비지도 학습 2018 봄
맞춤 데이터 세트를 사용한 Google Colab의 객체 감지
Matplotlib을 사용한 데이터 과학자를 위한 고급 시각화
FavioVazquez/ds-cheatsheets: 세상을 지배할 데이터 과학 치트시트 목록
컨볼루셔널 신경망 뒤에 숨어 있는 수학에 대해 자세히 알아보세요.
빅데이터 플랫폼에서 머신러닝을 활용한 통신업계 고객 이탈 예측
Jupyter 노트북을 포트 전달하는 방법 – Scott Hawley – 개발 블로그
ICLR 2019의 상위 8가지 트렌드
Illustrated Word2vec – Jay Alammar – 기계 학습을 한 번에 하나의 개념으로 시각화
Google AI 블로그: Transformer-XL: 주의 모델의 잠재력 발휘
TensorFlow 및 반사 테이프: 내가 농구를 못하는 이유는 무엇입니까?
LSA, PLSA, LDA 및 lda2Vec을 사용한 주제 모델링
GAN — GAN의 멋진 응용 프로그램입니다. – 조나단 후이 – Medium
신경망 훈련을 위한 레시피
양자 컴퓨팅 실습 | 멋진
dennybritz/reinforcement-learning: 강화 학습 알고리즘 구현. Python, OpenAI 체육관, Tensorflow. Sutton의 책 및 David Silver의 과정과 함께 제공되는 연습 및 솔루션입니다.
무게에 구애받지 않는 신경망
처음부터 변압기 | 피터 블룸
Illustrated Transformer – Jay Alammar – 기계 학습을 한 번에 하나의 개념으로 시각화
Illustrated GPT-2(변환 언어 모델 시각화) – Jay Alammar – 한 번에 하나의 개념씩 기계 학습 시각화
ml-dl -
Indaba2019 NLP Talk.pdf - Google Drive
강화 학습을 통한 자동화
CS 224N | 집
mihail911/nlp-library: nlp 실무자를 위한 엄선된 논문 모음 ??
프로덕션 준비가 완료된 Docker 이미지
스티븐 존슨의 “좋은 아이디어는 어디에서 오는가”의 핵심 교훈
신경망 예제, 수학 및 코드 – Brian Omondi Asimba
오디오 분석에 머신러닝과 딥러닝 방법을 적용하는 방법
처음으로 BERT를 사용하기 위한 시각적 가이드 – Jay Alammar – 한 번에 하나의 개념씩 기계 학습 시각화
NeurIPS · SlidesLive
https://towardsdatascience.com/from-pre-trained-word-embeddings-to-pre-trained-언어-models-focus-on-bert-343815627598
Joel Grus – Tensorflow의 Fizz Buzz
(160) CNN의 시각적 해석 가능성 | 히만슈 라울라니 | PyData 푸네 모임 | 2019년 7월 - 유튜브
Memo's Island: 이진 분류기에 대한 간단하고 해석 가능한 성능 측정
데이터 과학-주기율표.pdf
Tensorflow Serving 모델을 위한 일반 TensorFlow Serving 클라이언트 작성
Tensorflow Serving 모델을 위한 일반 TensorFlow Serving 클라이언트 작성
dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/41487/AI_WP_316.pdf
트랜스포머는 그래프 신경망입니다 | NTU 그래프 딥러닝 연구실
데이터 과학을 위한 7가지 고급 팬더 트릭 - 데이터 과학을 향하여
Google AI 블로그: XTREME: 언어 간 일반화 평가를 위한 대규모 다국어 다중 작업 벤치마크
CNN 설명자
데이터 과학 폴로 클럽 @ Georgia Tech: 인간 중심 AI, 딥 러닝 해석 및 시각화, 사이버 보안, 대형 그래프 시각화 및 마이닝 | 조지아텍 | 애틀랜타, GA 30332, 미국
사라 로빈슨
일반적인 통계 테스트는 선형 모델(또는: 통계를 가르치는 방법)입니다.
텍스트 분류를 위한 제로샷 학습
Python 딥 러닝 프로젝트
딥러닝
FANN(빠른 인공 신경망 라이브러리)
코드의 본질
맞춤형 신경망 아키텍처 생성 및 훈련 - MATLAB & Simulink - MathWorks 한국
limdu js 프레임워크
신경망과 딥러닝
NN 왜 작동하나요?
볼록 최적화 소개 | 전기 공학 및 컴퓨터 공학 | MIT 오픈코스웨어
Python 프로그래밍 튜토리얼 이미지 인식
데이터 과학 및 기계 학습 필수사항 | edX
딥 러닝 – Python을 사용한 컨볼루셔널 신경망 및 특징 추출 | 파이볼브
50개의 외부 기계 학습/데이터 과학 리소스 및 기사 - Data Science Central
신경망에 대한 해커 가이드
Fast Forward Labs: 신경망은 어떻게 학습하나요?
기계 학습
Memkite – Metal 및 Swift로 개발된 iOS(iPhone 6S에서 테스트), tvOS 및 OS X용 딥 러닝 | 멤카이트
Demis Hassabis, CEO, DeepMind Technologies - 모든 것의 이론 | 머신러닝 및 컴퓨터 비전 강연
DataTau- DL에 대한 해커 뉴스
Deeplearning4j - JVM용 오픈 소스 분산 딥 러닝
토치 | 시각적 주의의 반복 모델
Mike de Waard의 개발자를 위한 기계 학습
딥 러닝 - 커뮤니티 - Google+
기계 학습 알고리즘 둘러보기 - Data Science Central
Torch를 사용하여 심층 신경망으로 자연어 이해하기 | 평행 포럴
심층 신경망이 당신의 #셀카에 대해 어떻게 생각하는지
제이슨 요신스키
와일드ML | 머신러닝, 딥러닝, NLP에 관한 블로그입니다.
시작하기 — TensorFlow
딥러닝:이론적 동기 - VideoLectures.NET
비지도 기능 학습 및 딥 러닝 튜토리얼
위트 — 시작하기
Research.microsoft.com/pubs/209355/DeepLearning-NowPublishing-Vol7-SIG-039.pdf
ujjwalkarn/기계 학습-튜토리얼
상위 10개 기계 학습 API: AT&T Speech, IBM Watson, Google Prediction | 프로그래밍 가능한 웹
뉴로비스 | 신경망에 대한 대화형 소개
마스터의 learning_tensorflow/word2vec.md · chetannaik/learning_tensorflow
마스터의 intro2deeplearning/노트북 · rouseguy/intro2deeplearning
오토인코더 - Ep. 10(간단한 딥러닝) - YouTube
Python 프로그래밍 튜토리얼
기계 학습을 위해 데이터를 준비하는 방법 - 기계 학습 숙달
기계 학습 문제를 단계별로 해결 - 기계 학습 숙달
TensorFlow에서 텍스트 분류를 위한 CNN 구현 – WildML
누구나 Python에서 LSTM-RNN을 코딩하는 방법을 배울 수 있습니다(1부: RNN) - 저는 trask입니다
Python으로 머신러닝을 마스터하는 7단계
DeepLearningKit – Apple의 iOS, OS X 및 tvOS용 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크 | iOS, OS X 및 tvOS용 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크
기계 학습에 대한 시각적 소개
딥 러닝과 NLP의 주의력과 기억 – WildML
11줄의 Python으로 구성된 신경망(1부) - 나는 trask입니다
파이썬 교육 | 데이터 과학을 위한 Python | 파이썬 배우기
LSTM 네트워크 이해 - colah의 블로그
deeplearning4nlp-tutorial/2015-10_마스터 강의 · nreimers/deeplearning4nlp-tutorial
Python 프로그래밍에 관한 51개의 무료 전자책 모음
심층 신경망을 사용하여 50,000개의 글꼴 분석 | 에릭 베른하르트손
데이터 과학 온톨로지
레딧 머신러닝
다크넷의 RNN
caesar0301/awesome-public-datasets: 공개 도메인에 있는 고품질 공개 데이터 세트의 멋진 목록(진행 중).
순환 네트워크 및 LSTM에 대한 초보자 가이드 - Deeplearning4j: JVM을 위한 오픈 소스, 분산 딥 러닝
기계 학습 알고리즘의 필수 요소(Python 및 R 코드 포함)
PythonForArtificialIntelligence - Python Wiki
carpedm20/lstm-char-cnn-tensorflow: TensorFlow의 문자에 대한 CNN이 포함된 LSTM 언어 모델
kjw0612/awesome-rnn: 순환 신경망(Recurrent Neural Network) - RNN 전용으로 엄선된 리소스 목록
sherjilozair/char-rnn-tensorflow: Tensorflow를 사용하는 Python의 문자 수준 언어 모델을 위한 다층 순환 신경망(LSTM, RNN)
Stanford University CS231n: 시각적 인식을 위한 컨볼루셔널 신경망
기계 학습, 신경망 및 딥 러닝에 관한 인기 YouTube 동영상
The Spectator ← Shakir의 기계 학습 블로그
텍스트 데이터 전처리 — Python 0.1 문서의 계산 통계
튜토리얼: 초급부터 고급 기계 학습까지 15시간 동영상 – AnalyticsPro: 데이터 과학, BI 및 빅 데이터를 위한 분석 튜토리얼
차세대 큰 미래: 순환 신경망
심층 신경망에서 알아야 할 팁/요령 - Data Science Central
Python Notebook의 시각적 질문 답변 데모 – Aaditya Prakash(Adi) – 컴퓨터 비전 대학원생의 무작위 묵상
신경망 놀이터
기계 학습 : 거의 공유되지 않는 영업 비밀 - Data Science Central
러셀 스튜어트- 디버그 NN
원시 HTML에서 의미 있는 콘텐츠 추출하기 – Thomas Uhrig
러셀 스튜어트
순환 신경망 | 데이터의 형태
ITP-NYU - 2016년 봄
백색 비 소음 발생기 | 백색소음과 비의 결합
기계 학습
Python의 GloVe 구현 -foldl
딥러닝의 컨볼루션 이해 - Tim Dettmers
Chars74K 이미지 데이터 세트 - 자연 이미지의 문자 인식
딥 러닝의 통계적 관점(IV): 순환 네트워크 및 동적 시스템 ← The Spectator
Tensorflow 및 딥 러닝 - 박사 학위 없이 - Google Slides
패리티 문제, 순차적: 한 번에 1비트
Python을 사용한 기계 학습: 튜토리얼
신경망과 딥러닝
Juergen Schmidhuber의 홈페이지 - 범용 인공 지능 - 새로운 AI - 딥 러닝 - 순환 신경망 - 컴퓨터 비전 - 객체 감지 - 이미지 분할 - Goedel Machine - 모든 것의 이론 - 모든 것의 알고리즘 이론 -
t-SNE – 로렌스 반 데르 마텐
Stanford University CS224d: 자연어 처리를 위한 딥 러닝
기계 학습 10-701/15-781: 강의
Word2vec 튜토리얼 | 희귀 기술
기계 학습 |
읽는 방법: 문자 수준 딥러닝 – Offbit
생성 모델
goodrahstar/python-machine-learning-book: "Python Machine Learning" 도서 코드 저장소 및 정보 리소스
Tensorflow를 사용한 RNN-LSTM 구현에 대한 초보 가이드 — Medium
TensorFlow 모델 구조화
타이타닉호에서 살아남을 수 있을까요? Python의 기계 학습 가이드 - SocialCops 블로그
버클리 AI 재료
안녕하세요, 텐서플로우입니다! - 오라일리 미디어
역전파 기반 알고리즘 시각화 — NeuPy
말하는 기계
확률 치트시트
컨볼루셔널 신경망 이해를 위한 초보자 가이드 – Adit Deshpande – UCLA CS 학부('19)
거의 모든 머신러닝 문제에 접근 | 아비셰크 타쿠르 | 공짜 예감은 없다
MNE — MNE 0.12.0 문서
Alexandre Gramfort - 통신 ParisTech
이미지 커널을 시각적으로 설명
TensorFlow의 순환 네트워크 소개
TensorFlow 리소스의 최종 목록: 책, 튜토리얼 등 - 해커 목록
조간 신문 | Adrian Colyer가 선정한 매주 평일 오전 CS계의 흥미롭고 영향력 있고 중요한 논문입니다.
TensorFlow 리소스의 최종 목록: 책, 튜토리얼 등 - 해커 목록
ChristosChristofidis/awesome-deep-learning: 멋진 딥 러닝 튜토리얼, 프로젝트 및 커뮤니티의 엄선된 목록입니다.
Nervana의 딥 러닝 코스 - Nervana
CNN 실용
내 심층 모델이 모르는 것... | Yarin Gal - 블로그 | 캠브리지 머신러닝 그룹
TensorFlow 선형 모델 튜토리얼
텐서플로우/모델 · GitHub
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks) 소개(TensorFlow의 코드 포함) - AYLIEN
Backprop NEAT를 사용한 신경망 진화 놀이터 | 대트로
Python 코드로 Python 코드를 작성하도록 AI를 가르치기 • 자동차는 꿈을 꿀 것인가?
GitHub - paarthneekhara/text-to-image: 사고 벡터를 사용한 텍스트-이미지 합성의 Tensorflow 구현
TensorFlow 학습
알아야 할 9가지 딥 러닝 논문(CNN 이해 3부) – Adit Deshpande – UCLA CS 학부('19)
신경망에서 활성화 함수의 역할은 무엇입니까?
머신러닝과 NLP를 활용한 연구 논문 분류
WaveNet: 원시 오디오 생성 모델 | 딥마인드
컨볼루셔널 신경망의 역전파 - DeepGrid
도시의 소리 분류
기계 학습의 모델 평가, 모델 선택 및 알고리즘 선택 - 2부
데이터 - Melbourne University AES/MathWorks/NIH 발작 예측 | 캐글
cchio/deep-pwning: 기계 학습을 위한 Metasploit.
TensorFlow와의 첫 접촉 | 조르디 토레스 교수 | UPC 및 BSC-CNS | 바르셀로나
산업 // AETROS
alrojo/tensorflow-tutorial · GitHub
TensorFlow와 순환 신경망(LSTM)을 사용한 시퀀스 예측 — Mourad Mourafiq
Python 프로그래밍 튜토리얼
자연어 처리 및 음성 인식 리소스 – Niaw de Leon
초보자를 위한 딥러닝
Android의 TensorFlow - O'Reilly Media
모바일 시인을 위한 TensorFlow « Pete Warden의 블로그
신경망 훈련을 위한 5가지 알고리즘 | 신경 디자이너
안녕하세요 DeepQ — koaning.io
컨볼루셔널 신경망은 어떻게 작동하나요?
신경망 아키텍처
질문-답변 데이터세트
조건부 적대 네트워크를 사용한 이미지 간 변환
GitXiv: 협업 개방형 컴퓨터 과학
딥 러닝 치트 시트
TensorFlow의 순환 네트워크 소개
DmitryUlyanov/neural-style-audio-tf · GitHub
goodrahstar/tensorflow-value-iteration-networks: NIPS '16(Value Iteration Networks) 논문의 TensorFlow 구현
예술가를 위한 순환 신경망 튜토리얼 | 대트로
장에릭: NIPS 2016 요약
GitHub - thtrieu/essence: numpy와 C를 기반으로 처음부터 구축된 AutoDiff DAG 빌더
깊은 텍스트 교정기
GitHub - zhongwen/predictron: "The Predictron: 엔드투엔드 학습 및 계획"의 Tensorflow 구현
2016년 딥 러닝의 주요 발전 - Tryolabs 블로그
저에게 연락하세요 - 데이터 과학 블로그
Wikipedia 단일 언어 자료 | 언어 도구
바이너리 문자열의 설정된 비트 수를 계산하는 Tensorflow RNN-LSTM 구현
buriburisuri/speech-to-text-wavenet: Speech-to-Text-WaveNet : DeepMind의 WaveNet 및 tensorflow를 기반으로 한 종단 간 문장 수준 영어 음성 인식
오디오세트
단어 벡터의 놀라운 힘 | 조간 신문
Python으로 우리를 위한 일자리에 적용되는 봇을 만들어 봅시다 – Millennial Dave
goodrahstar/pytorch-tutorial: 연구자들이 pytorch를 사용하여 딥러닝을 배우기 위한 튜토리얼입니다.
개요 - seq2seq
Baidu Deep Voice 설명: 1부 - 추론 파이프라인
Tensorflow의 신비를 풀다 – gk_ – Medium
전이 학습 - 기계 학습의 차세대 개척지
수학이 아닌 이모티콘을 사용한 딥 러닝 – tech-at-instacart
Anything2Vec, 또는 Word2Vec이 NLP를 정복한 방법 – Yves Peirsman
Q/A 시스템 — 딥러닝(2/2) – 인간 되기 – Medium
이미지 분할에서 CNN의 간략한 역사: R-CNN에서 마스크 R-CNN까지
Keras와 OpenCV를 이용한 얼굴 인식 – Above Intelligent(AI)
A16Z AI 플레이북
정보 검색을 위한 신경 텍스트 임베딩(WSDM 2017)
현재 사용할 수 있는 인공 지능 도구 목록 — 개인용(1/3)
연구 블로그: Gboard의 머신 인텔리전스
마스터의 paraphrase-id-tensorflow/README.md · nelson-liu/paraphrase-id-tensorflow
마스터의 NeuroNER/README.md · Franck-Dernoncourt/NeuroNER
초보자를 위한 생성적 적대 신경망 - O'Reilly Media
음악 스타일의 신경 번역
마스터의 Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/README.md · songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
AI 진행 측정 | 전자프론티어재단
Keras에서 주의를 기울여 순환 신경망을 시각화하는 방법
심층적 적대 학습이 마침내 준비되었으며 게임을 근본적으로 변화시킬 것입니다.
Franck-Dernoncourt/NeuroNER: 신경망을 사용한 명명된 엔터티 인식. 사용하기 쉽고 최첨단 결과를 얻을 수 있습니다.
Tensorflow 제공
Ubuntu 16.04에서 Docker를 설치하고 사용하는 방법 | 디지털오션
Jupyter + Tensorflow + Nvidia GPU + Docker + Google Compute Engine
TensorForce: 응용 강화 학습을 위한 TensorFlow 라이브러리 - reinforce.io
LSTM 탐색
TensorFlow를 사용하여 LSTM으로 감정 분석 수행 - O'Reilly Media
강력한 적대적 예
배우기 위한 학습 - 버클리 인공 지능 연구 블로그
웹에서 내가 선별한 AI 및 기계 학습 리소스 목록
goodrahstar/headlines: 짧은 기사에 대한 헤드라인을 자동으로 생성합니다.
NLP 모범 사례를 위한 딥 러닝
facebookresearch/DrQA: 공개 도메인 질문에 답하기 위해 Wikipedia 읽기
Q/A 시스템 - 딥러닝(2/2) - 인간되기
Tensorflow를 사용한 상황별 챗봇 – Chatbots Magazine
마스터의 Text-Clustering-API/CLAAS_public.py · vivekkalyanarangan30/Text-Clustering-API
tensorflow/nmt: TensorFlow 신경 기계 번역 튜토리얼
코더를 위한 최첨단 딥 러닝 - 딥 러닝 2부 출시 · fast.ai
facebookresearch/end-to-end-negotiator: 거래인가, 아니면 노딜인가? 협상 대화를 위한 엔드투엔드 학습
master의 example/main.py · pytorch/examples
BotCube/awesome-bots: BotCube 팀이 선별한 봇/AI 세계의 멋진 리소스 목록입니다. 뉴스레터에 가입하시면 일주일에 한 번 귀하의 편지함으로 전달되는 다섯 가지 실행 가능한 봇 트릭을 받아보실 수 있습니다! ? ❤️
Thishv » Word2Vec(1부): Tensorflow를 사용한 딥 러닝이 포함된 NLP(Skip-gram)
Tensorflow-Programs-and-Tutorials/마스터에서 RNNs.ipynb를 사용한 질문 쌍 분류 · adeshpande3/Tensorflow-Programs-and-Tutorials
챗봇을 위한 딥 러닝 소개, 2부 | 개방형 데이터 과학
명명된 엔터티 인식과 딥 러닝으로 가는 길
Tensorflow를 사용하여 컨볼루셔널 신경망 구축 – Ahmet Taspinar
신경망에서 활성화 함수 시각화 - dashee87.github.io
Deep RL 부트캠프 - 강의
Tensorflow 텍스트 분류 - Python 딥 러닝 - Source Dexter
마스터의 my-deity/COMPRESSION_CUM_CLASSIFICATION_v_2.ipynb · akanimax/my-deity
“TensorBoard - 학습을 시각화하세요.”
사이보그 작가
모두를 위한 데이터 라이브러리 | 군중꽃
loretoparisi/CapsNet: Geoffrey E Hinton 논문 "캡슐 간 동적 라우팅"의 CapsNet(캡슐 Net)
TFX: TensorFlow 기반 프로덕션 규모의 머신러닝 플랫폼 | 조간 신문
머신러닝의 재능
마스터의 Recurrent-Highway-Hypernetworks-NIPS/README.md · jsuarez5341/Recurrent-Highway-Hypernetworks-NIPS · GitHub
인공 지능을 사용하여 인간 지능 강화
불균형 계층으로부터 배우기 - Silicon Valley Data Science
데이터 과학자를 위한 정규 표현식
Google 개발자 블로그: TensorFlow 기능 열 소개
bharathgs/Awesome-pytorch-list: 다양한 모델, 구현, 도우미 라이브러리, 튜토리얼 등 github에 있는 pytorch 관련 콘텐츠의 포괄적인 목록입니다.
가우스 프로세스 – EFavDB
신경 스미딩
후크 데이터는 말한다…
다양한 강화 학습 알고리즘 소개. 1부(Q-러닝, SARSA, DQN, DDPG)
Python 앙상블 소개
데이터 과학 서밋 2018
페이스북연구/Detectron · GitHub
GitHub - openai/gradient-checkpointing: 거대한 신경망을 메모리에 맞게 만들기
마스터의 Deep-Learning/Skip-Grams-Solution.ipynb · priya-dwivedi/Deep-Learning · GitHub
도면 분류를 위한 순환 신경망 | 텐서플로우
2017년 뉴스 - Gwern.net
신경망 훈련 방법
GitHub - huseinzol05/Emotion-Classification-Comparison: 다양한 모델 간의 분류 비교 및 감정 데이터 세트 학습
mil-tokyo/webdnn: 웹 브라우저에서 가장 빠른 DNN 실행 프레임워크
Beautiful.AI - AI 기반 프레젠테이션
스탠포드 DAWN 딥 러닝 벤치마크(DAWNBench) ·
강화 학습을 통한 거래 학습 소개 - WildML
쿠버네티스로 플레이하기
심층 강화 학습은 아직 작동하지 않습니다
릴리스 0.5.0 · PAIR 코드/deeplearnjs · GitHub
RL 교육
Uber AI 레지던시를 소개합니다
딥러닝에 필요한 행렬 미적분학
당신이 생각하기에 멋지고 이 목록에 들어갈 만한 것이 있다고 생각하시나요? 풀 리퀘스트(Pull Request)를 보내주세요.
법률에 따라 가능한 범위 내에서 Rahul Kumar는 이 저작물에 대한 모든 저작권 및 관련 권리 또는 저작인접권을 포기했습니다.