今日待译 | 2020年11月12日译站更新 2020 年 11 月 12 日 AI 强化学习, 数据挖掘应用, 深度学习, 自然语言处理 【今日待译】(PC端可进行翻译) 从错误反馈中学习修复程序 人工智能的局限性:像BERT这样的深度学习模型是否真的“理解了语言”? ECML-PKDD 2020“应用数据科学”论文精选 最强通用棋类AI,AlphaZero强化学习算法解读 【推荐阅读】 NLP 数据扩增的可视化综述 Scattertext分析:从肯尼迪VS尼克松到拜登VS特朗普的总统辩论60年 AI专家们推荐的13篇“必读”论文 【Part 1】 【免费公开课】 2019 UC伯克利CS285深度强化学习(更新至第十二讲) CMU CS 11-747 2019年春季 NLP (8.21更新至第十二讲) 2019 春季伯克利深度无监督学习 2018秋季CS294-112深度强化学习 分享此文:分享到 Twitter(在新视窗中开启)按一下以分享至 Facebook(在新视窗中开启)按一下以分享到 Telegram(在新视窗中开启)分享到 Pinterest(在新视窗中开启)更多点这里打印(在新视窗中开启)分享到 LinkedIn(在新视窗中开启)分享到 Reddit(在新视窗中开启)分享到 Tumblr(在新视窗中开启)分享到 Pocket(在新视窗中开启)分享到 WhatsApp(在新视窗中开启)按一下即可分享至 Skype(在新视窗中开启) Tags: 强化学习 数据挖掘应用 深度学习 自然语言处理 Related Posts 2020 年 10 月 17 日 旷视公布智慧物流三大战略方向,发起成立人工智能物流产业联盟 2020 年 12 月 7 日 SAP Spartacus里解析route参数的逻辑