从1400篇机器学习文章中精选出Top 10
最近，经常为AI学习者提供优质学习资源的Mybridge对近1400篇机器学习文章进行了排名，挑选了10篇有助于提升你技能的文章（0.7％的几率）。
文章列表中的主题有：Google Brain，AlphaGo，生成维基百科，矩阵微积分，全局优化算法，Tensorflow项目模板，NLP，CheXNet。
此前，Mybridge从8800个机器学习开源项目中精选出了Top30，并推荐了11月份的机器学习TOP 10文章。
第一名：GoogleBrain团队——回顾2017年。由Jeff Dean和Google Brain Team提供
中文版：Google Brain去年干了太多事，Jeff Dean一篇长文都没回顾完
原文链接：
https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on.html
第二名：如何使用Python和Keras构建自己的AlphaZero AI。由David Foster提供
中文版：一文详解如何使用Python和Keras构建属于你的 AlphaZero AI
原文链接：
第三名：[论文]通过概况长序列来生成维基百科。由Google Brain的Peter Liu和其他人提供
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1801.10198.pdf
第四名：深度学习必备的矩阵微积分知识。由Fast.ai创始人Terence Parr和Jeremy Howard提供
原文链接：
http://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html
第五名：一种值得采纳的全局优化算法。 由Davis King提供
原文链接：
http://blog.dlib.net/2017/12/a-global-optimization-algorithm-worth.html
第六名：Tensorflow-Project-Template：tensorflow项目模板架构的最佳实践。 [Github上获得了1134颗星星]
原文链接：
https://github.com/MrGemy95/Tensorflow-Project-Template
第七名：如何解决90％的NLP问题：手把手的指导。由Emmanuel Ameisen提供
中文版：如何解决90％的自然语言处理问题：分步指南奉上
原文链接：
第八名：CheXNet：一次深入的回顾。由Luke Oakden-Rayner提供
原文链接：
https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2018/01/24/chexnet-an-in-depth-review/
第九名：机器学习新手顶级算法之旅。由James Le提供
原文链接：
第十名：数据科学，机器学习和人工智能三者之间有什么区别？由David Robinson提供
中文版：学习数据科学、机器学习与AI没有多大交集，一文告诉你三者最大区别
原文链接：