原文：
www.kdnuggets.com/2017/04/top-reddit-machine-learning-march.html
在三月的 /r/MachineLearning 中，我们欣赏到了一份超级严厉的机器学习指南，得知 Google 正在收购 Kaggle，从 Salesforce 的首席数据科学家那里获得超监督学习建议，听到 Andrew Ng 退出百度的告别，并了解到更多有关 Distill 的激动人心的信息，这是一个基于网络的“机器学习研究互动视觉期刊”。
过去一个月**/r/MachineLearning**的前 5 名帖子是：
这本简短而直白的机器学习指南由 /u/thatguydr 编写，他的简洁性令人钦佩。他的整个指南——在随后的讨论中扩展、讨论，并有其他人提供的材料——如下：
首先，阅读该死的 Hastie、Tibshirani 和其他人。第 1-4 章和第七章。如果不理解，就一直读，直到明白为止。
你可以继续阅读剩下的书。如果你愿意，你应该这么做，但我会假设你都知道了。
学习 Andrew Ng 的 Coursera 课程。在 Matlab、Python 和 R 中完成所有练习，确保它们的答案一致。
现在忘掉这些，阅读深度学习书籍。在 Linux 机器上安装 tensorflow 或 torch，并运行示例直到理解。做一些 CNN 和 RNN 的工作，并进行前馈 NNs。
完成所有这些后，去 arXiv 阅读最新的有用论文。文献每隔几个月就会变化，所以要跟上。
这样，你现在可能可以被大多数地方雇用。如果需要简历填充，可以参加一些 Kaggle 比赛。如果有调试问题，使用 StackOverflow。如果有数学问题，多读书。如果有生活问题，我无从知道。
它在诚实和准确性方面都很美妙。我有点不满的是没有生活建议，因为我期待这类人（或女士）会很擅长提供这些建议。
Google 收购了 Kaggle。这不应该是一个巨大的惊喜，考虑到以下几点：
Kaggle 与 Google 也有一段历史，不过那是最近的事。本月早些时候，Google 和 Kaggle 联手举办了一场价值 $100,000 的机器学习竞赛，主题是分类 YouTube 视频。该竞赛也与 Google Cloud Platform 进行了深度集成。
我们将拭目以待谷歌在 Kaggle 上的最终目标是什么，但这里有各种交叉的可能性。根据你对潜在垄断的看法，这个事件要么令人兴奋，要么令人恐惧。但这是一个很好的品牌推广举措，并且可以帮助谷歌扩展其最近成为全球唯一机器学习巨头的兴趣。
来自 Salesforce 首席科学家 Richard Socher 的一条推特建议：
尽管这是一个苹果和橙子的比较（“与其吃一块肉类披萨，不如去砍些木头”），我在某种程度上可以理解他的立场。这将是一个伟大的教育性项目，并且可以支持整个社区，特别是如果他鼓励分享这些精选数据集的话。但实际上，我不认为所有从事无监督学习问题的人都会或应该去标注分类数据。这显然不会推动无监督学习的进展。
在他的 Medium 博客上，Andrew Ng 宣布了他从百度辞职以及他即将到来的计划。剧透警告：他并不会在 Van Nuys 开一家海鲜餐厅：
我将继续致力于引领这一重要的社会变革。除了将大型公司转型为使用 AI，还存在丰富的创业机会以及进一步的 AI 研究。我希望我们所有人都能拥有自动驾驶汽车；可以自然对话的计算机；以及理解我们病痛的医疗机器人。工业革命使人类摆脱了许多重复的体力劳动；我现在希望 AI 能让人类摆脱重复的脑力劳动，例如在交通中驾驶。
祝好，Ng 先生！
Distill 正式推出，由 Google Brain 的创始编辑 Chris Olah 和 Shan Carter 进行规划和管理。撰稿人 Michael Nielsen 写道：
Distill 正在认真对待网络。Distill 文章（至少在其理想和雄心勃勃的形式中）不仅仅是一篇论文。它是一个互动媒介，允许用户——“读者”已不再足够——直接与机器学习模型进行互动。
理想情况下，这类文章会将解释、代码、数据和交互式可视化整合到一个环境中。在这样的环境中，用户可以以传统静态媒体无法实现的方式进行探索。他们可以更改模型，尝试不同的假设，并立即看到结果。这将使他们能够以传统静态媒体无法实现的方式迅速建立理解。
这无疑是一个需要关注的关键资源。祝相关人员好运。
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