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带你读论文：基于深度学习的图像分类中数据增强的有效性
本文旨在研究数据扩充的有效性。它将通过使用传统数据扩充技术(比如裁剪、旋转)或者现代意义上讲的GAN(CycleGAN)。
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程序员，谷歌带来的这场变革，你了解吗？
谷歌的AutoML是一款全新的机器学习工具套件。它基于谷歌在图像识别方面的最新研究，一项被称为神经结构搜索(Nas)的技术。NAS是一种通过您的特定数据集，搜索最优的神经网络来执行该数据集上特定任务的算法。AutoML作为一整套机器学习工具，它可以帮助人们轻松地训练高性能的深层网络，而不需要用户对深度学习或人工智能有一定的了解。您所要做的只是对数据进行标记！Google会通过NAS为您的特定数据集和任务找到最优方案。实践证明，谷歌的方案比手动设计网络的方案好的多。
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关于这场Python 和Scala的较量，你怎么看？
当谈到ApacheSPark框架时，数据科学（网络）社区分为两个阵营：有的认为Scala好用，有的认为Python好用。本文的目的就是比较两者的优缺点，以供大家参考。
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10978 Yanny 还是 Laurel？共振峰骗了你
前几天有一段音频火遍了全世界：Yanny or Laurel? - Wikipedia 正如那条蓝黑白金裙子一样，不同的人从中听出了 Yanny 和 Laurel 两个迥异的词，且都无法说服对方。我听这段音频的感觉是：初听的时候感觉毫无疑问是一个小男生在说 Yanny；多听几遍后，感觉 Y…
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深度学习初学者一定不能错过，从零开始建立神经网络
为了更好的理解深度学习，作者决定从零开始建立一个神经网络，而不是像TensorFlow这样的深度学习库。相信理解神经网络的内部工作对于任何有抱负的数据科学家来说都是很重要的。
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叮，关于NPL与深度学习的“干货”请查收！
深度学习是机器学习的一种方法。它一般指通过多个处理层来学习非线性函数。
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关于深度学习的8大免费必读经典书目推荐！
深度学习是机器学习中出现的最新趋势，但究竟是什么？如何学习到更多？考虑到这一点，这里有8本关于深度学习的免费书籍推荐。深度学习是组成机器学习更广泛主题的重要组成部分。它还是比较新的，它的受欢迎程度在不断增长，所以人们希望阅读和了解更多关于这个主题的知识。
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谁说“修图”就一定等于“P图”？
人们通常认为修图是P图的同义词，但是Nvidia并不在此列。它拥有高级技术所需的硬件设备，并通过深度学习技术，使“修图”成为在图像部分缺失的情况下进行有效的填充而获得原图的效果。
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通过 TensorFlow 构建您的第一个深度学习分类器（以狗为例）！
在本文中，会向您展示几种不同的技术。帮助您开发可用于经典图像分类问题的算法：从图像中检测狗品种。并且在本文末，作者将为用户提供可以输入任何图像的代码，返回对不同狗品种的估计。此外，如果检测到人类，算法将提供最相似狗的品种的估计值。
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让机器学习告诉你，你的siri在想什么！
这几天，作者重新燃起了对数学和人工智能领域的热情。不过在作者获得计算机科学学位时，曾讨厌过这种热情。近年来，作者一直专注于软件设计、自动化测试、微服务和函数式编程。由于热爱新的编程语言，他也一直在想是否需要深入研究Golang，Scala和Python。但最终，有个问题摆在作者面前，那就是它们是构建什么东西的工具？作为一名开发人员，作者的日常工作是构建和维护微服务。
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扒勒索病毒史，聊真CDP与准CDP
据公开资料显示，全球最早的勒索病毒雏形诞生于1989年，由Joseph Popp编写，该木马程序以“艾滋病信息引导盘”的形式进入系统。中国大陆第一个勒索软件——Redplus勒索木马(Trojan/Win32.Pluder)出现在2006年，该木马会隐藏用户文档和包裹文件，然后弹出窗口要求用户将赎金汇入指定银行账号。
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深度学习在乳腺癌上的应用！
乳腺癌是女性最常见的浸润性癌症，也是继肺癌之后致女性死亡的第二大癌症。在本文中，作者将构建一个基于WideResNet的神经网络。将幻灯片图像分为两类，一类使用深度学习分析乳腺癌，另一类不使用深度学习。
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Java / JavaScript在TensorFlow中的入门使用指南
本文将帮助经验丰富的Java/JavaScript开发人员在无需事先了解Python的情况下，通过TensorFlow生态系统更好的使用机器学习/深度学习。
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响应国家“净网2018”行动号召 进行内容整治
2018净网行动
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仅用一行代码就能可视化人工神经网络（ANNs）！
ANN Visualizer是一个python库，它使我们能够使用一行代码就可视化人工神经网络。它和Keras一起工作，并利用python的graphviz库创建一个整洁和可视化的神经网络图。借助先进的深度学习，您现在可以直观地看到整个深度学习过程，或可以构建卷积神经网络。本文中，我们将使用keras构建简单的神经网络，然后使用ANN visualizer来可视化我们的神经网络。
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2018年你需要了解的15个人工智能统计数据
人工智能（AI）每天都在以惊人的速度增长，并且与此同时，围绕着各行业的统计数据也在发生变化。
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从软件工程师转型到数据科学家 我是这样走的
几年前，作者开始在数据科学领域开始了自己的研究，当时的作者只是一名软件工程师，当他进行在线搜索资源时，只看到学习算法的名称——包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等等，很难弄明白到底应该从哪里开始。而到了今天，明白学习成为数据科学家最重要的是管道，即获取和处理数据、理解数据、构建模型、评估结果（模型和数据处理阶段两者的过程）和部署。因此，我们首先应该学习逻辑回归，而不是被花哨的算法所淹没。
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深度学习的实践变革之路 盘点TOP15的典型应用
深度学习正在改变我们看待技术的方式。人工智能（AI）及其分支机构（即机器学习（ML）和深度学习）目前有很多值得的兴奋点。
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掌握数据科学和机器学习数学基础必备的7本书
想要精通数据科学，就必须对基础数学有很好的理解。考虑到这一点，我在这里推荐七本可以帮助你的书。
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分步指南：教你在20分钟内使用机器学习建立语言检测模型！
这个内容是一个分步指南，指导如何在20分钟内使用机器学习（最终达到97％的准确率）建立语言检测模型。
