机器学习概述简要的描写了机器学习的概念和相关分类，包括神经网络和深度学习等等，其中就网络神经的应用举例说明了常用的自然语言理解、人脸识别以及语音识别的成熟使用情况等等
摘自：新智元（微信号：AI_era） 译者：王杰夫 回复“趋势”，可一并下载《2016年科技、传媒和电信行业预测（英文版）》报告全文（48页），《埃森哲2016年技术展望》中文摘要(18页)及英文报告
科技巨头将内部产品发布到开源社区，这可是相当时髦的举动，现在他们带着免费的午餐姗姗而来。 开源软件正在崛起，虽然过程平淡甚至有几分隐晦。鉴于开源科技在各方面——从容器化到云端均有突出表现，越来越多的人了解到开源软件在企业计算中所占据并日益增长的重要地位。结果很可能是主要科技公司更加频繁地向开源社区发布最新的免费代码。下面是10个最值得注意的产品。 Spinnaker Netflix使用持续交付平台Spinnaker来完成跨越庞大基础架构的快速软件更新，本周稍早前它在GitHub上发布了该项目的源代码
原文标题：15 Trending Data Science GitHub Repositories you can not miss in 2017 作者：SUNIL RAY 翻译：杨金鸿 校对：闵黎 本文长度为3400字，建议阅读5分钟 本文为你分享2017年最热门的GitHub项目列表。 简介 GitHub最初的只是一个控制软件版本的工具，如今已经发展成为由来自不同背景的GitHub使用者共享他们自己开发的工具/库，甚至是有用代码库。 GitHub是一座蕴藏了丰富资源的知识宝库，您不仅可以看到最优
Google的目标是致力于解决长期问题，重点是那些在日常生活中能极大帮助人们的问题。为了在2019年实现这一目标，Google Research基础研究的多个领域取得了进展，并将研究成果应用于医疗保健和机器人等新兴领域，开放了大量源代码，并继续与产品团队合作，构建对用户更有帮助的工具和服务。
决定现代机器学习发展的三个基础是计算、数据和算法进化 (ML，机器学习)，本文着眼于最易量化的元素的趋势。
机器之心原创 作者：Haojin Yang 参与：Jake Zhao、侯韵楚、黄小天 2017 年 2 月 9 日，机器之心技术分析师应邀参加了在 SAP 创新中心召开的英特尔创新研讨会。英特尔数据中心组（Data Center Group , DCG）的成员对目前深度学习及其人工智能产品的发展做了有关介绍。根据本次研讨会的内容，我们可以预测 CPU 硬件生产商（如英特尔）在下一场计算浪潮来袭时的发展趋势或战略，尤其是人工智能的相关方面。 简介 2017 年第一季度，英伟达数据中心收入同比增长 63%，总体
数据猿导读 恒丰银行探索的精准营销系统打通银行内外部数据，并利用人工智能技术，对数据进行深度挖掘，打造个性化理财推荐系统，预测客户需求和价值，实现细分客群精准触达等大数据驱动的银行业务场景的可持续化营销。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席
机器之心报道 参与：李亚州、Xavier Massa 当地时间 6 月 5 日，苹果开发者年度盛会 WWDC 2017 在美国加州举行。在这个舞台上，我们看到了苹果软件、硬件有哪些新的升级、推新。但在 Keynote 中，我们看到了苹果不同于谷歌、Facebook 的人工智能战略。 2016 年 8 月份，Backchannel 的一篇文章正式揭开了苹果公司人工智能研究的面纱。虽然苹果是第一家将智能助理整合进其操作系统的主流公司，但并不如谷歌、Facebook 这样大声的宣告人工智能，也没有专门的组织和
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
如今数据给业务增长和利润创造了前所未有的机会。近十年来,随着先进的数据技术和出众的分析工具的出现，使得企业经营者可以从他们的数据资产获得众多利润,但他们中大部分才刚刚涉及到数据潜力的皮毛。数据科学正使得企业能够前所未有的利用其潜力。 McKinsey report 在2013年发布的一份报告中预测,全球商界会在未来十年中面临数据科学专业人员的 严重短缺,尤其是擅长从大量的静态和动态的(实时)数据中获取竞争情报的 “150万名分析师”。 随着这个的预测的成真,企业对数据管理的日益重视以及高等教育机构是使整个
伴随着深度学习的大红大紫，只要是在自己的成果里打上deep learning字样，总会有人去看。深度学习可以称为当今机器学习领域的当之无愧的巨星，也特别得到工业界的青睐。
企业机构正在从应对新冠疫情转向推动增长，因此它们必须关注形成今年主流趋势的三个主要领域：以人为本、位置独立性和韧性交付。这些趋势在组合后的整体影响大于它们各自的独立影响，并且专注于满足全球各地的社会与个人需求来实现最佳交付。
AI 研习社消息：业内知名数据科学网站 KDnuggests，昨日评选出了四月份“你不可忽视的五个机器学习项目”。 你可能没听过它们，但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言，即便没有使用需求，借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 AI 研习社提醒：顺序与重要性无关。 Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家，在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到：可视化是数据科学最关键的东西之一，而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞
有很多途径来学习机器学习。有丰富的资源：有书籍，有课程可以参与，可以参加比赛，有大量供你使用的工具。在这篇文章中，我想围绕这些活动提出一些你机器学习之旅大致会有的阶段并在你程序员通往到机器学习大师之路上给出一个大概的顺序，以及在各个层次上有哪些可供你利用的资源
来源：AI科技评论 大数据文摘本文约2100字，建议阅读5分钟期待2023年更加美好。 2022年末的全国性新冠疫情和兔年春节接踵而至，为了深入理解新冠疫情和最新防疫政策对民众幸福感和日常生活的影响，深圳市人工智能与机器人研究院及香港中文大学（深圳）校长讲座教授贾建民、清华大学文科资深教授薛澜和博士生袁韵、香港大学副教授贾轼等组成的研究团队再次开展春节幸福感与新冠感染的全国性问卷调查，并应用可解释性机器学习模型（EBM，Explainable Boosting Machine）与回归分析方法分析调查数据，
在金融投资领域下运用机器学习并非易事，许多在看似直观的应用方式下直接套用机器学习算法的做法往往并不能达到预期的效果。在光大金工机器学习系列第一篇报告中我们提出“机器学习能否在金融投资取得成功，更取决于算法之外的细节处理”的理念。本篇报告延续上述思路，探索在运用机器学习算法之前，如何更好地处理交易数据的K线结构。
这里，你在学习机器学习的过程中，可以做很多的事情。这里有很多来自书籍和课程的资源给你提供参考，甚至你可以参加比赛和属性使用工具。在这篇文章里，我想对这些活动提供一些架构，并在你从程序员转变为机器学习专家的旅途中给你提供一些自由的顺序来解决一些问题。 机器学习的等级 考虑一下四个机器学习的技能等级，而这时一个模型，有助于我们思考这些可靠的资源和活动，而且说不定在什么时候能派上用场。 1.新手 2.初级 3.中级 4.高级 我这里想要把新手和初级分开来讨论就是因为我想要在这些绝对新手（一个在某个领域感兴趣的程序
你有许多方法和资源来学习机器学习：阅读书籍、学习课程、参加比赛和各种可用的工具。在这篇文章中，我想使这些活动更为体系化，并列出一个大致的顺序，以说明在普通程序员到机器学习高手的过程中所要着手什么。
2022年末的全国性新冠疫情和兔年春节接踵而至，为了深入理解新冠疫情和最新防疫政策对民众幸福感和日常生活的影响，深圳市人工智能与机器人研究院及香港中文大学（深圳）校长讲座教授贾建民、清华大学文科资深教授薛澜和博士生袁韵、香港大学副教授贾轼等组成的研究团队再次开展春节幸福感与新冠感染的全国性问卷调查，并应用可解释性机器学习模型（EBM，Explainable Boosting Machine）与回归分析方法分析调查数据，更加准确地探究各种因素对广大民众兔年春节幸福感和疫情感知风险的影响和关系。 兔年春节前后，
数据集相对于机器学习而言是至关重要的，可以说好的数据集是成功的一半。但是，我们很难找到一个特定的数据集来解决各种机器学习问题，甚至是进行实验。因而找到合适的数据集是一件很难的事情，接下来我们就盘点一下一些优质的数据集资源，或许会帮到你哦。
数据猿导读 恒丰银行客户关系管理系统依托大数据平台，采用最新的微服务软件架构和实时流处理技术，通过整合内外部数据，实现了360客户视图、智能获客、营销机会、产品货架、行业资讯、团队协同管理、业绩看板等功能，为一线营销团队提供了智能化移动业务支持工具。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究
预计到2022年，全球AI将达到2000亿美元，如果目前的趋势持续下去，医疗保健将成为该市场的重要组成部分。这并不奇怪，AI可能降低行政成本，减少患者等待时间，并诊断疾病。今天，英特尔和飞利浦展示了另外两种应用：骨骼建模和肺部分割。
2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。
云计算在2015年年内已经显示出强劲的发展势头，众多服务供应商也纷纷拿出自己的应对举措以抗衡Amazon一家独大的局面。下面就让我们一同了解云技术在过去一年当中经历的七种积极与三种消极状况。 云计算近年来已经成为整个世界关注的焦点，但其同时也仍是一个相对年轻且发展迅猛的领域。在2015年当中，我们亲眼见证了云计算遭遇的数次震荡，而这或许也预示着云技术未来将要呈现出的发展态势以及遭遇的新型问题。 纵观2015年，最具份量的大事件无疑当数Amazon Web Services的全面上位——其不仅已经成为一家极具
人工智能人才的争夺大战愈演愈烈。 今年，Pinterest的首席技术官Vanja Josifovski离职加入了Airbnb，而Pinterest则聘请了沃尔玛的首席技术官Jeremy King来领导工程团队。
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner于今日发布企业机构在2021年需要深挖的重要战略科技趋势。分析师们在本周举行的Gartner IT Symposium/Xpo大会美洲站虚拟会议上展示了自己的发现。
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行家庭金融系统
2022年末，生成式对话型人工智能ChatGPT和AI生成图片应用Midjourney问世，1个月内获取过亿用户。根据IDC发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，我国AI计算力保持快速增长，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒（EFLOPS），超过通用算力规模，AI行业发展迅速。AI领域的大部分问题都是如何提高机器学习效率的问题，即如何能让机器更高效地学习客观物理世界并代替人类执行工作任务。让机器学习客观物理世界，听懂人类指令执行任务，这个愿景实现的首要难点就是如何能让机器学习读懂人类语言。
JAX是机器学习框架领域的新生力量，尽管这个Tensorflow的竞争对手从2018年末开就已经出现，但直到最近，JAX才开始在更广泛的机器学习研究领域中获得关注。
在自学“机器学习”方面，你能做的事其实很多。你可以参考一些书籍或者相关的课程、参加一些竞赛，或者使用一些你能用到的相关的工具等等。在本文中，我将结构性的阐述一下自学的方法，并且我会给出一些在从新手到老手的晋升途径中常常会遇到的问题的解决方案。
信息安全一直以来都是一个“猫捉老鼠”的游戏。好人建起防御的围墙，坏人想方设法通过或者绕过它。然而最近我们发现坏人似乎越来越容易绕过我们建立的高墙。想要阻止他们就需要提升我们自身的能力，也就意味着需要更广泛地使用机器学习。 FreeBuf 百科：机器学习 卡内基梅隆大学的教授Tom Mitchell在《Machine Learning》（《计算机科学丛书：机器学习》）序言中给出了一个定义： 机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。 2010年9月，Drew Conway创建
AI提出50多年了，历经高潮与低谷，走过弯路有过跌宕，终于在2016年完成了核心能力准备后在确立了2017年为内容元年，这是为何我们在2017年末有一种AI爆炸而的感觉。回溯的历史，是一段AI三要素中数据的积累与计算能力一度无法支撑超前的算法的时光。 7、80年代你收集1万张柯达照片试试难不难，现在Facebook收集100万照片易如反掌。没有海量照片，算法模型怎么培训，不培训怎么长大成熟，模型不成熟又何谈应用。 人工智能依旧是强人工智能弱，若人工智能强。弱人工智能今天如火如荼，强人工智能还很遥远。 人
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 网易的狼人杀要来了，但这个市场已经有太多的流量巨头 网易将这款游戏取名为「梦幻狼人杀」，而网易历史上最成功的自研游戏就是梦幻西游系列，在狼人杀市场越来越同质化的今天，梦幻狼人杀可以说自带一定的 IP 效果。 2 12年后，苹果停产iPod Nano和Shuffle，与传统音乐播放器时代告别 最后没能拥抱互联网的iPod，还是停产了。苹果已证实iPod Na
本文主要介绍了AI工具在个人使用和企业使用场景下的各种产品。个人使用方面包括虚拟助手、智能家居、个人健康、健身、出行、教育、娱乐、购物等，企业使用方面包括客户支持、智能营销、智能推荐、财务、人力资源、生产、物流等。这些AI工具能够帮助企业提高效率，降低成本，同时也可以为个人提供更加便捷的生活体验。
编译 | 刘畅、尚岩奇、林椿眄 审校 | reason_W 2017年末，Facebook应用机器学习组发布最新论文，对整个Facebook的机器学习软硬件架构进行了介绍。纵览全文，我们也可以从中对Facebook各产品的机器学习策略一窥究竟。论文中涉及到机器学习在全球规模(上亿级数据处理)上的全新挑战，并给出了Facebook的应对策略和解决思路，对相关行业和研究极其有意义。 摘要 机器学习在Facebook的众多产品和服务中都有着举足轻重的地位。 本文将详细介绍Facebook在机器学习方面的软硬件
原文标题：2017 in review: progress, problems, and predictions 作者：LUKEOAKDEN RAYNER 翻译：闵黎 王乐 校对：丁楠雅 梁傅淇 本文长度为5200字，建议阅读12分钟 看了那么多篇回顾、预测的文章，本文为你分享预测AI发展的方法，或许能够借此预测2018年~ 2017年是非常酷炫的一年。医疗人工智能发展迅速，人工智能社区也表现出相应的成长与创新。我曾做过一些预测，其中大多数都很模糊。 在技术方面，学术界决定逐步远离越来越难取得进展的
英特尔最近陷入了AI收购狂潮。继对Nervana，Mobileye和Movidius的收购之后，它今天宣布收购Vertex.ai，这是一家开发跨平台的AI模型套件的初创公司，收购金额不详。
近年来，人工智能（AI）和机器学习创新一直在迅速发展，可预见的结果随着可访问性的提高而不断发展，在计算能力和存储解决方案中，数据的可访问性和发展趋势越来越明显。如果您了解背景知识，那么到目前为止，您可以发现无数机器学习创新的实例，这些实例已经出现在从消费产品和社交媒体到金融服务和制造业的广泛行业中。
ChatGPT最近火了。ChatGPT在发布5天内吸引了100w用户，用户获取速度超过了任何一家科技产品。人们一直梦想着计算机能更多地参与到生产活动中来，如翻译文字、识别语言、检索、生成文字图片等。2022年末，生成式对话型人工智能ChatGPT和AI生成图片应用Midjourney问世，1个月内获取过亿用户。尽管根据用户使用后的的反馈，它们的表现还不能堪称完美，但已经是令大众惊喜的程度了。ChatGPT和Midjourney背后的公司是OpenAI，成立于2015年，由Elon Musk和Sam Altman等个人和组织创建，旨在推进和促进人工智能领域的研究。
今天，ARM发布了两款针对移动终端的AI芯片架构，物体检测（Object Detection，简称OD）处理器和机器学习（Machine Learning，简称ML）处理器。 以往，ARM都是架构准备好了，才发公告。这次一反常态，没货却先发公告：OD处理器，计划在第一季度才能提供给合作伙伴；ML处理器得等到年中。 这也看出了ARM很焦急。 毕竟在过去的几个月中，尤其是在移动端圈子里，机器学习在半导体行业中很热。 好几家提供芯片架构的公司都宣布了提供消费者解决方案，连华为都开始自主研发架构了。那么多玩家入场，
最近一周多以来，美国大选被AI操纵的消息持续发酵，泄露用户隐私数据的Facebook陷入了前所未遇的危机。
AI和机器学习将极大改变安全运作方式，虽然目前正处在驱动网络防御的早期阶段，但已经在终端、网络、欺诈或SIEM中，起到了识别恶意活动模式的明显作用。未来，在防御服务中断、属性及用户行为修改等领域，我们
作者：Liam Hänel 编译：朝夕、元元、Harry 这篇文章给出了最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。 人工智能就像是爬上树梢去摘月亮，我们一直在报道所有取得的成就。 我认真查阅了几千个网址（大概6000多个链接），花费几周时间之后带给大家最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。今天我们带来了的是第一篇产品分享！—适合个人使用的AI产品。 这个系列的文章会向你详细介绍关于人工智能产业、公司和机构所开发的人工智能产品，希望能够罗列人工智能带来的福音。 顺带一句：我的苹果触控板因为点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
