云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
AI科技评论按：本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了，那么机器学习系统如何呢？ 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
眼下AI大热，而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目，而是一项必备的能力，这家企业就是百事集团。
本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。
谷歌详述了一套新的营销工具，这些工具可以充分利用公司庞大的机器学习技术。总体而言，这些工具旨在帮助营销人员创建更有效和优化的广告，但其中有明显的反亚马逊元素。
现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。通过这项研究，我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环，即如何解决“正确的消息”，以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。 今天的市场中，营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践，但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术，营销人员
今天，机器学习在金融生态系统的许多阶段扮演着不可或缺的角色。 从审批贷款到管理资产，评估风险。 然而，只有少数技术娴熟的专业人员能准确了解ML如何进入日常金融生活。 现在，由于机器学习，欺诈检测变得容易。 最近的技术进步使金融机构能够探索机器学习技术在客户服务，个人理财和财富管理以及欺诈和风险管理等领域的应用。
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
机器之心报道 编辑：泽南、杜伟 30% 强制应用商店抽成的时代结束了？ 当地时间 2021 年 8 月 31 日傍晚，韩国国会全体会议通过《电信业务法案》修正案（议案号：2112203）。修正案生效后，在韩国的苹果、谷歌、三星等应用商店被禁止强制软件开发商使用其支付系统，这实际上阻止了平台方对应用内购买活动收取佣金。 韩国是全球第一个立法禁止应用商店垄断的主要经济体，在这之后，其他国家和地区很快效仿，采取类似措施限制美国科技巨头，是可以预见的趋势。 188 名韩国国会议员参与了投票，最终的投票结果是 180
当数字营销人员想到“人工智能”，他们会马上联想到“RankBrain”算法。 2015年，Google推出了RankBrain，一种能自动回复用户的机器学习系统。RankBrain利用人工智能来理解用
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 多年来，微软一直专注于机器学习的研究，并将机器学习广泛应用到产品和服务中，取得了一系列的显著成果。微软的人工智能助力小冰在机器学习技术的帮助下，具备了情景对话的能力，并且能够识别狗的种类以及进行简单的自述；同样，得益于机器学习技术的进步，微软最新发布的Skype Transl
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
机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 继韩国之后，美国也表明了自己的态度。以后在 iPhone 端玩游戏，内购项目可以走其他支付渠道了。 9 月 10 日，美国加州地方法官 Judge Yvonne Gonzalez Rogers 签署了一项有关「Epic v. Apple」的永久禁令，宣告了这场诉讼战争告一段落。 禁令要求苹果在 App Store 中为任何软件卖家开放付款选项。简单来说，Epic Games 曾经想在《堡垒之夜》中添加内置支付链接，从而避免苹果 30% 抽成的愿望，现在可以实现了。 不可禁止
选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
前阵子，BBC摄影师在南极拍摄时接受采访称“这里很热”，他们目睹了全球变暖对这里造成的影响，想到这些动物将要面临的未来，掉下了眼泪。
文章原创首发于微信公众号「 TGO 鲲鹏会」，原文地址：阿里盖坤：用深度学习打造真正的智能化广告系统
本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势，并提供代码示例，帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导，读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集，并进行智能分析。
用户行为分析、网络威胁检测，一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险，并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据，并把它交给算法，然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具，“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面：数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是，机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇，但是当这种情况出现在安全
【新智元导读】昨天 TechCrunch 刊文，机器学习发展将在市场上形成“杠铃效应”，从机器学习中受益的将是位于产业杠铃两端的群体：一方面，基本机器学习技术的普及将令大量的小型初创公司受益；另一方面，高级机器学习模型和大型数据将集中于极少数巨头企业。Beim 建议初创企业应设法与大企业合作以获得数据，从愈加普及的基础智能技术中探寻商机并快速行动，才能取得竞争优势。“最成功的机器学习新创企业，将有可能是那些与巨头和消费者都达成有创意的合作关系的公司。”Beim 这样总结。 6 月 2 日，风投公司合伙人、
最近公司有意做一款机器学习的应用，主要集中于推荐系统这个方向，因此看了看一些基础知识，此篇是一个学习总结，不算是完整原创文章。
埃及人工智能初创企业Elves获200万美元种子轮融资
【数据猿导读】SambaNova Systems是一家专门为AI设备生产芯片的创业公司。最近，公司因获得了5600万美元A轮融资而进入大众视野。本轮融资由风险投资机构GV领投，Redline Capital和Atlantic Bridge Ventures跟投 编译 | 金又南 SambaNova Systems是一家专门为AI设备生产芯片的创业公司。最近，公司因获得了5600万美元A轮融资而进入大众视野。本轮融资由风险投资机构GV领投，Redline Capital和Atlantic Bridge V
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
导读：大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
监督学习是一种利用带有标签的数据进行训练的方法，通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，发现数据中的模式和结构。这两种方法各有优势，在不同场景下有着广泛的应用。
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。
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？ 1 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下： 机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
数据是AI的石油，加速了AI的高速发展，但是同时多维度高质量的数据是制约其进一步发展的瓶颈。由于用户隐私、商业机密、法律法规监管等原因，造成大量信息孤岛，导致各个组织与机构无法将原始数据整合在一起，进而联合训练出一个效果更好、信息密度更大、能力更强的大模型，严重制约了AI的发展。联邦学习是新的机器学习模式，它让多个参与者可以在不泄露明文数据的前提下，用多方的数据共同训练模型，实现数据可用不可见，开拓新的业务模式与场景，提升整体AI水准。9N-FL作为超大规模的工业化联邦学习的代表，将在未来推动联邦学习的蓬勃发展。 本文分享的是京东零售-技术与数据中心的联邦学习9N-FL项目在电商营销领域的实践，分享共分为六个部分：联邦学习背景、联邦学习简介、应用场景、9N-FL、隐私保护、规划总结。希望通过对9N-FL项目中联邦学习这一新的机器学习模式的分享，在未来隐私管控更加严格的场景下，发挥其重要的作用。联邦学习也将通过安全多方数据建模，开拓了新的业务模式与场景，给广大算法从业者提供了更加广阔的应用场景，促进大数据与AI的蓬勃发展与业务的突破。
京东基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果，在PC端和移动端都已经为京东贡献了10%的订单。为了探索京东全品类平台“千人千面”背后的算法奥妙，CSDN记者采访了推荐搜索部总监刘尚堃。 在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。本文要谈的是京东商城最新的推荐系统。京东已经在新版首页上线了“今日推荐”和“猜你喜欢”两项功能，基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果（俗称“千人千面”），该系统目前在PC端和移动端都已经为京东贡献了1
本讲座选自纽约大学助理教授陈溪近日在2018第二届杉数科技AI大师圆桌会上所做的题为《 AlphaGo Zero技术演进的必然性-机器学习与决策的有机结合》的演讲。
【磐创AI导读】：人工智能现在已经变得无处不在了，生活中有很多关于它的应用，可能你正在以某种方式使用它，但你却不知道它。人工智能最流行的应用之一是机器学习，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子，可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
微软今天宣布与沃尔玛建立为期五年的合作伙伴关系，通过人工智能，云和物联网（IoT）服务的组合加速公司的数字化转型。并为全球数百万客户提供更快捷，更轻松的购物体验。
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
人工智能将比摩尔定律产生更大的影响。摩尔定律是一种动态关系，它推动科技行业发展到今天，并形成了庞大的规模。但最终，人工智能创造的价值将比之前所有的信息技术都要大。从广义上讲，有三个主要领域将在人工智能浪潮的背后看到重大的创新： 硬件 软件 数据 硬件 在硬件方面，机器学习的日益增长的需求正在增加硅结构的需求。机器学习(尤其是深度学习)的需求提供了类似于特定的技术架构的回归。其结果是带来大量的新硬件，以及市场上的新机遇。 iPhone X手机采用了苹果开发的第一款GPU——A11仿生处理器。今年7月，百度宣
Cowen 公司发布了一份关于人工智能的研究报告，名为“人工智能：数据科学的黄金时期”。该报告分析了 2016~2017 年人工智能在各个领域的应用情况，同时对 AI 科技公司的数量、AI 主流技术在业内使用状况等等进行了统计，其中还包括对未来 AI 市场的预测。本文作者精炼出报告的几大主要观点进行解读，让你用最快捷的方式读懂这份报告。 要点： 81% 的 IT 公司正在或者计划投资人工智能（AI）。 Cowen 预测人工智能将会将人类的生产力提升到一个新的水平，而微软会冲在最前面。 数字化市场或
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