10 篇必读的机器学习文章（2020 年 3 月）

原文：www.kdnuggets.com/2020/04/10-must-read-machine-learning-articles-march-2020.html

虽然 COVID-19 正在主导全球新闻，但值得注意的是，在机器学习领域，许多公司仍在照常运营。当然，现在几乎每个人都采取了一些措施来抗击冠状病毒的传播。然而，许多研究人员仍在努力保持 AI 领域的进展和创新。

本列表将展示一些最近在机器学习领域的工作和发现，以及初学者和中级数据科学家的指南和资源。

谷歌推出 Cloud AI 平台管道 — 本文介绍了谷歌 Cloud AI 平台的测试版发布，以帮助机器学习开发。公司描述其平台为一个简单易安装的机器学习工作流环境。
AI 植入体让截肢者控制义肢 — 来源于 MIT Technology Review，本文概述了一项惊人的研究，帮助截肢者更好地控制其义肢的运动。研究共同负责人保罗·塞德纳教授表示，初步校准后“思维与运动之间没有差距。”
AI 正在改变视频游戏产业 — 增强与合成媒体时代 — 正如标题所示，本文解释了 AI 和游戏产业的现状。它详细讨论了 AI 中具有巨大潜力改善视频游戏的领域，如增强现实和生成 AI 模型。
AI 突破可能显著提升 Oculus Quest 性能 — Oculus 是虚拟现实消费市场的先锋之一，自 2014 年被 Facebook 收购以来发展迅速。它们的增长很大程度上可能归功于 Oculus Quest，这是首批无绳独立 VR 游戏系统之一。本文解释了一个 AI 突破如何在不更换硬件的情况下将 Quest 的图形能力提升高达 67%。

FastAI 入门 —— 在这篇指南中，数据科学学生 Dario Radečić 对 Fast AI 进行了很好的概述，这是一个广泛使用的机器学习库。该指南详细解释了如何使用 Fast AI 处理 MNIST 数据集，逐步讲解了整个过程。
CNN 和 RNN 之间的区别是什么？ —— 这篇机器学习基础指南简要介绍了卷积神经网络和递归神经网络。它解释了这两种神经网络在计算机视觉和自然语言处理中的应用以及它们之间的基本区别。
数据分析的未来 —— 公司将如何利用我们的数据？我们能否利用数据改善教育系统？从预测分析的道德伦理到教育和虚拟助手，本文简要展望了数据分析的未来。
社交媒体数据挖掘技术 —— 数据挖掘和数据收集是非常广泛的研究领域，现今被许多企业所应用。本文简要介绍了社交媒体中的数据挖掘及其如何帮助发展在线业务。

Google 数据集搜索 —— 虽然这个专门用于数据集的搜索引擎已经在谷歌的开发日程中存在了一段时间，但它终于在今年早些时候推出了正式版。正如 Towards Data Science 报道的那样，Google 数据集搜索使你可以访问超过 2500 万个开放数据集。
来自每个国家的冠状病毒数据集 —— 随着 COVID-19 几乎占据了每个人的思维，这个数据集聚合器每周更新，随着新数据集的发布不断添加。这个列表上的许多数据集每天更新。

正如你所看到的，每天在机器学习领域仍有大量的工作正在进行。我们希望你从这些 AI 新闻文章中获得了一些新的见解，或者从某些指南中学到了新知识。

欲了解更多机器学习新闻和指南，不要忘记关注我在 Hacker Noon、Twitter 和我的个人博客。

简介： Limarc Ambalina 是一位驻东京的作家，专注于人工智能、技术和流行文化。他曾为多个出版物撰写文章，包括 Hacker Noon、Japan Today 和 Towards Data Science。

原文。转载已获许可。

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