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大數據和AI領域不可錯過的10大網站

日期: 2018-09-03
瀏覽次數: 158

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大數據和AI領域不可錯過的10大網站


隨著人工智能和大數據技術的快速發展,相關的技術知識也普及開來。

  • 如何在眾多網站中尋找最有價值的知識信息?

  • 如何在最短的時間內獲得最新的所需技術資訊?

  • 哪里有最權威的技術知識和經驗?

本文整理出人工智能和大數據相關領域最實用、質量最高的10個技術類網站,既有豐富技術知識,也可以用于學術研究,提供給大家參考。


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


1. Google AI Blog
  • 內容主要是AI相關

  • 例文:SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser

  • 更新頻率:未知

  • 鏈接:research.googleblog.com


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


該網站的文章內容為谷歌最新的研究成果,極具權威性和學術性。據以往經驗來看,其網站文章更新,就會受到瘋搶,不到24個小時便能搜索到譯文,由此可以看出該網站的水準的確很高。



2. Towards Data Science


  • 內容主要是數據科學類

  • 例文:Building an Altcoin Market Sentiment Monitor

  • 更新頻率:平均每日三至四篇

  • 鏈接:towardsdatascience.com


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


Towards Data Science是一個內容非常豐富的數據科學學習網站。大多數的文章都是以案例展開,并附有代碼和配圖,文字嚴謹且具有良好的邏輯性,手把手教你如何去操作,對于數據科學的初學者非常友好。



3. Analytics Vidhya


  • 內容主要是人工智能和數據科學類

  • 例文:The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)

  • 更新頻率:平均每周一篇

  • 鏈接:www.analyticsvidhya.com/blog


大數據和AI領域不可錯過的10大網站

Analytics Vidhya與Towards Data Science一樣,這也是一個優秀的數據科學教育網站。在它的blog里面,大多數的文章以教程的方式展開,并附有代碼。除此之外,還有一些純干貨型文章,例如:The Essential NLP Guide for data scientists (with codes for top 10 common NLP tasks)。



4. Kdnuggets


  • 內容主要是計算機科學類

  • 例文:PySpark SQL Cheat Sheet: Big Data in Python

  • 更新頻率:優質選文成批發放,兩至三周一更新

  • 鏈接:www.kdnuggets.com?


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


Kdnuggets是一個內容覆蓋非常廣泛的網站,不論是就職干貨還是技術難題,它總會有相關的文章。該網站的文章質量非常高,因此是各大公眾號的“兵家必爭之地”。建議多掛住網站左下角的“Most Popular”和“Most Shared”里的文章,快捷高效地獲取優質文章。



5. Pete Warden’s Blog


  • 內容主要是人工智能相關

  • 例文:How do CNNs Deal with Position Differences?

  • 更新頻率:平均兩月一篇

  • 鏈接:https://petewarden.com


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


這是技術牛人Pete Warden的個人博客。他的文章更新較慢,但是內容嚴謹且具權威性。文章大都附有圖片和代碼進行解釋。該網站是一個很好的研究性信息來源,和Google Research Group一樣,文章一出,非常容易遭到瘋搶。另外,文章的內容比較艱深,同時篇幅長,比較適合學術研究使用。



6. Revolution Analytics


  • 內容主要是News & Learning Resource

  • 例文:Compare outlier detection methods with the OutliersO3 package

  • 更新頻率:優質文章成批發放,平均每月一次

  • 鏈接:http://blog.revolutionanalytics.com


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


Revolution Analytics是一個雜文網站,種類繁多。平時會發布一些結構較小的文章,而每個月都會出現一次Roundup。這個Roundup通常分兩個部分: 新聞和學習資源。建議主要關注這個Roundup里的學習資源,有許多技術性的文章質量很高。



7. DZONE


  • 內容主要是各種計算機相關信息

  • 例文:NLP in Python

  • 更新頻率:平均每日每種類別都會更新一到兩篇文章

  • 鏈接:https://dzone.com


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


Dzone的內容對于計算機領域的知識覆蓋簡直讓人驚訝,不論是AI、云計算、數據安全還是計算機性能、IoT和網站設計,這網站都有相關的文章,并且分好了類別。該網站的更新速度很快,而且每次都會對各個類別的文章進行大量更新。但是,對于文章質量來講,還需要認真甄別。



8. Codementor


  • 內容主要是各種附代碼技術類干貨

  • 例文:Introducing pydbgen: A random dataframe/database table generator

  • 更新頻率:每月一篇

  • 鏈接:https://www.codementor.io/community/topic/data-science?


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


Codementor對于文章管理不是特別好,文章沒有分類,因此很難摸清楚它發文章的具體套路。根據經驗,這個網站所發的文章基本都是技術性文章,幫助解決各種技術性問題的,大都附有代碼,因此比較干貨。



9. Data+Science



大數據和AI領域不可錯過的10大網站

Data+Science的主題是數據可視化。因此,它的所有文章都是數據可視化案例,其中比較多見的就是Tableau的case。Data+Science的最大特點就是其運用到極致的版面設計美學。文章的排版、配圖還有操作解說都安排得整潔美觀,對于讀者來說也格外賞心悅目,文章的內容也是干貨滿滿。



10. Edwin Chen’s Blog


  • 內容主要是人工智能類

  • 例文:Exploring LSTMs

  • 更新頻率:未知

  • 鏈接:http://blog.echen.me


大數據和AI領域不可錯過的10大網站


關注這個Blog,很大程度上是因為一篇爆熱文:Exploring LSTMs。這篇文章在剛剛發出來以后,被各大公眾號爭相翻譯和轉發。它的文章質量非常高,同時討論的也是非常前沿的話題,因此稱之為“篇篇熱門”并不為過。但是它的缺點也非常明顯,大牛更文更得非常慢,文章之間隔了幾個月是常有的事。另外該網站發布的文章篇幅較長,內容艱深,對于讀者的英文水平和AI專業知識要求非常高。






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