Gartner调查显示，企业在数据和分析方面进展缓慢。很少有组织能够在“转型”级别使用数据，并且接近Gartner调查的三分之二组织仍在考虑“企业报告，以处理他们最关键的数据和分析应用”。
Gartner副总裁Nick Heudecker提供了一些警示性建议：“机器学习和人工智能很容易被‘盗走’。但传统形式的分析和商业智能仍然是组织当今如何运作的关键部分，而这在短期内不太可能改变。”
企业如何判
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机器学习
谷歌官方刚刚发布了机器学习速成课程!内容涵盖了机器学习相关概念以及机器学习工程知识，3月第一天!一起走进机器学习的世界!
地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/
机器学习速成班(MLCC)。 该课程基于Google的一门内部课程演化而来，最初旨在帮助Google员工对AI和ML基础知识有实践式的了解，已有18,000名员工入学。 现在，Google正在通过“Lear
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Google 机器学习
物联网(IoT)最初是脱胎于机对机(M2M)技术，如今不仅已被各行各业的企业机构列为头等大事，而且已经好几年了。尽管如此，这个概念距离达到成熟期还有很长的路要走。这条道路将技术、经济和社会等诸多因素汇聚起来，共同创造新的数字化舞台，服务于我们的生活、工作和娱乐。这是一个长远的愿景，我们目前仅仅只是走在旅程的起步阶段。 网络化、智能化、自主化 大多数企业机构都把物联网看作是由多个阶段构成的整体。大致的思路都是先把设备连接起来，然后使它们智能化，最后使它们自主化。例如，自动驾驶汽车就是典型的自主化。早
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机器学习 物联网
KenSci是一家为医疗行业开发机器学习风险预测平台的公司，该公司最近发表了一篇关于预测临终死亡率并改善护理的论文。
这篇论文针对的是一个非常棘手的话题，对患者的最近六至十二个月内的死亡风险进行预测，它已经被人工智能促进协会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。处于危急关头的是，在个人生命最后一年的护理花费了2050亿美元。但这不仅仅是成本的问题。以下内容摘自《死亡与数据科学：预测生命的终结》(《Death
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机器学习
《麻省理工科技评论》于近日揭晓2018 年“全球十大突破性技术”，这份全球新兴科技领域的权威榜单至今已经有 17 年的历史。
1、给所有人的人工智能 AI for everyone
入选理由：将机器学习工具搬上云端，将有助于人工智能更广泛的传播
重大意义：目前，人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合，那它将可以对许多人变得触手可及，从而实现经济的爆发式增长。
主要研究者：Google,亚马逊，阿里云，腾讯云，百度云，金山云，京东云
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机器学习 GAN
科技进步不断推动人类生产力的提升，从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化，人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去，并驱动了巨大的经济价值。
传统制造业依赖于廉价的劳动力，通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而，今天的市场变得越来越多样化，消费者的需求在不断变化，要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。
自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题，但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工
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机器学习 自动化
科技进步不断推动人类生产力的提升，传统制造业依赖于廉价的劳动力，通过大批量生产的方式获取更高的回报。采用机器学习改进生产系统，有利于企业提升业绩效率。
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机器学习
以第四次工业革命为代表的工业物联网(IIoT)正在发生。感知、测量、解读、工业通信、网络安全和边缘计算(从简单数据优化到机器学习)等都将围绕IoT与IT的大融合而发生演化或变革。
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IIoT 机器学习 传感器 201803
在持续完善机器学习模型和训练过程中，各种个人设备(如：移动设备、汽车和物联网)发挥着不可或缺的作用。着重阐述了个人设备在优化深度学习架构中发挥的关键作用。
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AI 机器学习 边缘设备 个人设备 201803
Arm公司近期宣布了其Project Trillium项目，这是一套包括新的高度可扩展处理器的Arm IP组合，这些产品可以提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。当前的技术产品主要针对移动设备市场，将让全新的搭载机器学习功能的设备具有先进的计算能力，包括最先进的目标检测功能。 Arm IP 产品事业部总裁 Rene Haas 表示：“随着人工智能快速部署到终端设备，大量提升计算需求的同时，也要求保持出色的能效表现。&n
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Arm 机器学习
我们进入21世纪已近20年，从自主学习机器人、价格不再遥不可及的基组测序、到无处不在的数据存储，不可否认，技术的发展从未如此之快。以此速度面向未来，我们是时候审慎思考我们将去向何方、我们该如何到达。
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机器学习，汽车
为了比竞争对手更好地服务其目标客户，当今的嵌入式设计团队正在寻求机器学习(ML)和深度学习(DL)等新技术，以便在有限的资源下按时向市场开发和部署复杂的机器和设备。借助这些技术，团队可以使用数据驱动的方法构建复杂的单系统或多系统模型。 ML和DL算法不是使用基于物理学的模型来描述系统的行为，而是透过数据推断出系统的模型。 传统ML算法适用于处理数据量相对较小且问题的复杂度较低的情况。 但如果是像自动驾驶汽车这样的大数据问题呢? 解决这个挑战需要采用DL技术。&n
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机器视觉 机器学习
2016年，“机器学习”还只是被Gartner 视为一个“流行词”，到如今，它已发展成为几乎所有 IT 人士都在思考、探索或执行的一件事。毫无疑问，基于数据的分析和预测(机器从信息资源中学习，然后通知业务部门及其他部门并影响其行动)已经是当今迅速增长的最新、最热门的技术领域之一。但对于那些正在进入机器学习领域的参与者来说，理想和现实之间仍无法平衡;正如每个不断发展的新兴事业一样，基础设施之水既能载舟，亦能覆舟。 Gartner已经确定了三种主要的最佳实践，基础设施和运营
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机器学习 人工智能
当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别?”或者“这是不是意味着你在研究人工智能?”所以我将通过本文进行回答。 这些领域确实有很多重叠的地方，但它们并不是一个领域：即使很难用语言表达，这些领域的大多数专家也都能直观的理解特定的工作是如何被分类为数据科学、机器学习或人工智能的。 所以在这篇文章中，我提出了关于这三个领域差异的简化定义: ·数据科学产生洞察力。 ·机器学习做出预测。 ·人工智能生成行为。 显然，这不是一个充分条件：不是所有符合该定义的东西
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机器学习 AI
全球知名HRM SaaS厂商Workday日前宣布收购初创企业SkipFlag。该初创企业的业务重心集中在通过深度学习帮助企业解读每天收集的大量数据。
Workday首席技术官Joe Korngiebel指出，此次交易使公司能够突破在人力资源和财务规划领域的软件即服务，进入更先进的技术领域。他透露：“此次收购SkipFlag是我们在机器学习、高级搜索以及自然语言处理等领域持续投入的一大进展，从而实现了产品速度以及智能化的提升，进而为用户提供所需的见解。&r
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