有了 AutoML，特征工程、神经架构和超参搜索这些炼金基本功再也不用担心了。作为科技巨头，微软也在 AutoML 上开源了自己的 NNI 库，这个库在 GitHub 上非常流行，长期盘踞在每日项目 Trending 榜。根据 GitHub 项目上的介绍，

AutoML 被认为是降低机器学习工作门槛，让 AI 真正推动行业变革的重要一环。探智立方即将推出的产品，可以让各领域的专家们仅需专业知识和数据，就能完成机器学习复杂算法的开发。在 2017 年谷歌刚刚推出 AutoML 工具的时候，「AutoML」还仅有

「WAIC 开发者·临港人工智能开发者大会」将于 2019 年 12 月 6 日-7 日在上海临港举办，本次大会由世界人工智能大会组委会指导，上海市经济和信息化委员会、中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会主办，临港集团、机器之心承办。李戈老师将会

机器学习顶级会议ICML 2019已于6月9日在美国加州开幕。本届大会共收到3424篇论文投稿，其中774篇被接收。今日，大会放出了最佳论文。今年有两支团队收获了最佳论文的奖项，来自剑桥大学、科技公司 PROWLER.io 的《Rates of Conve

近日，PAKDD 2019 AutoML3+ 挑战赛公布了最终结果：Feedback phase 和 AutoML phase 的 Top3 排名相同，深兰科技 DeepBlueAI 团队斩获第一名，由微软亚洲研究院、北航组成的 ML Intelligen

深度学习模型有多好用是众所周知的，高质量的机器学习模型也并不难得。难得的是获取大量人工标注的训练数据，这些数据既昂贵又费时费力。近年来，机器学习对现实世界的影响突飞猛进。这主要是因为深度学习模型的出现，它让从业者在没有任何手动设计特征的情况下就能够在基准测

在 Kaggle 及其它机器学习任务中，集成方法非常流行，不论是 XGBoost 还是随机森林，它们都强大无比。而本文作者从最基础的 Boosting 概念到 AdaBoost 算法进行了详细的介绍，并展示了如何实现 AdaBoost，这些都是走进集成方法

选自 GitHub，机器之心整理，参与：刘晓坤、思源。CS229T/STAT231 是由斯坦福大学开设的统计学习理论课程，着重于对机器学习算法统计特性的理论理解，涉及机器学习算法何时起作用和原因、如何形式化算法从数据中学习的含义、如何使用数学思维来设计更好

一年前，机器之心发布了加拿大阿尔伯塔大学计算机系博士 Yuxi Li 的深度强化学习综述论文，该论文概述了在深度强化学习方面喜人的进展。而这本刚上线的《深度强化学习》手稿对前面的版本《深度强化学习综述》做了大规模的改进；从一年多前的 70 页扩充到现在的

机器之心报道,机器之心编辑部,参与：刘晓坤、李泽南、王淑婷.近日，AMD 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8 接口，其中包括 Radeon Instinct MI25。AMD 称，这是该公司在实现深度学习加速上的重要里程碑

选自Medium，作者：William Koehrsen，机器之心编译。本文介绍了一个使用「Hyperopt」库对梯度提升机进行贝叶斯超参数调优的完整示例，并着重介绍了其实现过程。由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择，对机器学习超参数进行调优是一项

选自Bloomberg，作者：David S. Rosenberg，机器之心编译，参与：路、李泽南。彭博近日推出的《机器学习基础》免费课程致力于让人们深入了解机器学习专家使用的概念、技术和数学框架。该课程是视频讲解模式，目前已包含 30 节课，另有 7 次

目前，很多美国大学都在计算机科学和计算机工程等学位课程内提供人工智能方向，但以「人工智能」命名的学位还未出现。近日，卡内基梅隆大学终于宣布将开设美国首个人工智能本科学位。该校称，该专业将在今年秋季对计算机科学学院的学生开放。CMU人工智能本科培养计划的教学

机器之能，是机器之心旗下关注全球人工智能产业应用场景及商业化的内容账号。欢迎关注与互动：almosthuman2017. 这里面蕴藏着Google的「10倍优秀」哲学。大概我们仰望 Jeff Dean 等 Google 技术大神的心情，就像邓布利多之于麻瓜

尽管卷积神经网络成就非凡，但卷积本身并不完美，卡内基梅隆大学计算机科学博士 Sahil Singla 近日在 Medium 上发文，介绍了他对「新一类卷积」的探索研究，相关实验代码也已在文中公开。机器之心对本文进行了编译介绍。另外要注意，阅读这篇文章需要预

近日，Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章，总结了计算机视觉领域已

机器之心此前曾提供过机器学习和深度学习最好的九张代码速查表，不过近日又有博主发表了一次完全的速查表。本文前一部分主要重点描述新添加的速查表，后一部分再为读者提供一些以前的速查表资源。这些速查表暂时是保持英文的，因为后面一些不熟悉的库和函数我们可能编译不太精

金融机构应该如何应用 AI ，EXL Analytics 的副总裁 Karan Bhalla 在撰写的这篇文章中表示，机器学习可以针对特定的消费群体，搭配不同的金融产品，实现营收最大化；更好地预测信用卡持有者的违约行为，分析客户财务困境的原因，以及识别隐藏

机器学习和深度学习的研究进展正深刻变革着人类的技术，本文列出了自 2014 年以来这两个领域发表的最重要的 20 篇科学论文，以飨读者。机器学习，尤其是其子领域深度学习，在近些年来取得了许多惊人的进展。重要的研究论文可能带来使全球数十亿人受益的技术突破。H

机器学习的发展日新月异，目前最热门的研究方向是什么？近日，来自卢森堡大学等地的研究者们对近十年来各大热门期刊和会议上发表的论文进行了定量分析，通过机器学习找出了目前业内排名前十的研究主题。在这份新榜单中，支持向量机、神经网络和数据集排名前三，大幅领先于其他