公开课打怪团 | AI下一个风口：无监督学习最新论文解读

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带你起飞！无监督学习公开课

8月27日（周日）14点

我们不见不散！

又见面啦，我是文摘菌🤗 

今天文摘菌想着重向大家介绍“无监督学习”。无监督学习是一种机器学习算法，在建模时，输入数据（Input）没有使用预先标注的标签。与之相对的是有监督学习，比如kaggle著名的案例“判断图片是猫还是狗”，就需要提前准备好大量标注过是猫或是狗的图片交给计算机，才能获得计算机的判别结果。

近年来，随着深度学习在有监督学习领域取得突破性进展，无监督学习成为了新的研究热点。无监督学习这种利用无标注数据进行分析的方式成本较低，有较大的发展空间。Yann LeCun也在最近的演讲中说过，无监督学习才是下一个风口。

Yann LeCun是纽约大学教授、Facebook人工智能实验室负责人，在深度学习领域的地位非常高，被称为卷积神经网络之父。点击蓝字查看他3月份在中国的演讲：昨天没能去清华亲眼见到Yann LeCun？这有一份演讲精华（提纲+PPT）

本周，文摘菌为大家请到了悉尼科技大学（UTS）的刘彦镔博士，用最新论文解读的方式为大家介绍学术界在无监督学习方向的最新进展——“无监督视频表示”，特别是自监督学习（self-supervise）相关概念、代表方法以及基于视频序列排序的无监督学习方法。

刘彦镔

天津大学本科/硕士，目前悉尼科技大学（UTS）在读PhD。研究领域涉及深度学习、增强学习及其在视频分析领域的应用。目前关注方向：视频动作识别 (action recognition)、无监督视频表示 (unsupervised video representation)及少样本 (few-shot)学习。

北京时间2017年8月27日（周日）14:00

Unsupervised Representation Learning by Sorting Sequences - 无监督视频表示

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公开课 | 最新论文解读：无监督视频表示

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“无监督学习”已经在风口，赶紧上机起飞啦！

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