從1400篇機器學習文章中精選出Top 10，幫你找找上班的感受！

翻譯 | AI科技大本營（ 點擊查看更多幹貨內容）

參與 | 劉暢

最近，常常爲AI學習者提供優質學習資源的Mybridge對近1400篇機器學習文章進行了排名，挑選了10篇有助於提高你技能的文章（0.7％的概率）。

文章列表中的主題有：Google Brain，AlphaGo，生成維基百科，矩陣微積分，全局優化算法，Tensorflow項目模板，NLP，CheXNet。

此前， Mybridge從8800個機器學習開源項目中精選出了Top30，並推薦了 11月份的機器學習TOP 10文章。

第一名：GoogleBrain團隊——回顧2017年。由Jeff Dean和Google Brain Team提供

中文版： Google Brain去年幹了太多事，Jeff Dean一篇長文都沒回顧完

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第二名：如何使用Python和Keras構建本身的AlphaZero AI。由David Foster提供（中文版： 一文詳解如何使用Python和Keras構建屬於你的 AlphaZero AI ）

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第三名：[論文]經過概況長序列來生成維基百科。由Google Brain的Peter Liu和其餘人提供

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第四名：深度學習必備的矩陣微積分知識。由Fast.ai創始人Terence Parr和Jeremy Howard提供

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第五名：一種值得采納的全局優化算法。 由Davis King提供

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第六名：Tensorflow-Project-Template：tensorflow項目模板架構的最佳實踐。 [Github上得到了1134顆星星]

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第七名：如何解決90％的NLP問題：手把手的指導。由Emmanuel Ameisen提供（中文版： 如何解決90％的天然語言處理問題：分步指南奉上）

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第八名：CheXNet：一次深刻的回顧。由Luke Oakden-Rayner提供

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第九名：機器學習新手頂級算法之旅。由James Le提供

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第十名：數據科學，機器學習和人工智能三者之間有什麼區別？由David Robinson提供（中文版： 學習數據科學、機器學習與AI沒有多大交集，一文告訴你三者最大區別 ）

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來源：Mybridge
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