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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机器学习
2018年消费电子展上的人工智能不是焦点，但在消费电子展外，真正的机器学习正在改变世界。
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机器学习 AI
12月19日上午，AI大师中国深度巡回交流系列第一站之“Alan Yuille教授走进上海”活动，在上海交通大学成功举办。据悉，本次活动由上海市经济和信息化委员会、徐汇区人民政府、中国人工智能产业发展联盟联合指导，上海交通大学和人工智能领军企业依图科技共同主办，上海人工智能发展联盟(筹)、上海浦东智慧城市发展研究院、上海市软件行业协会协办。 Alan Yuille教授师从著名天体物理学家霍金，是全球人工智能计算机视觉领域奠基人，是首位将“学习”引入计算机视觉领域的大师，最早开始用
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AI 机器学习
一场技术革命正席卷全球，就像任何变革性技术一样，很难打破AI的炒作嫌疑，如果说2017年只是“预热和炒作”，那么随着技术差距不断缩小，2018年中国在AI领域的优势将真正体现。
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人工智能 机器学习
IBM研究院与瑞士洛桑联邦理工学院共同于2017 NIPS Conference发表大数据机器学习解决方案，此方法可以利用GPU在一分钟内处理完30GB的训练数据集，是现存有限内存训练方法的10倍。
研究团队表示，机器训练在大数据时代遇到的挑战是动辄TB等级起跳的训练数据，这是常见却又棘手的问题，或许一台有足够内存容量的服务器，就能将所有训练数据都加载内存中进行运算，但是仍要花费数小时，甚至是数周。
他们认为，目前如GPU等特殊的运算硬件，的确能有效加速运算，但仅限于运算密集的工作，而非数
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IBM 机器学习
12月3日，第四届世界互联网大会在乌镇拉开帷幕，本次大会以“发展数字经济 促进开放共享——携手共建网络空间命运共同体”为主题。来自全球的科技大佬们齐聚于此，纷纷带来了对当前科技发展的独到理解和看法。
百度公司董事长兼首席执行官李彦宏详细谈到了人工智能方面的内容。他首先介绍今天的人工智能仍处在一个发展早期的阶段，就如同十几年前中国互联网的成长一样，而当时的中国互联网甚至世界互联网增长动力有三个：网民人数的增加、上网时间的增加以及网站信息量的增加，都在
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人工智能 机器学习
在1日举办的“全球思想盛筵-人工智能与人类文明”上，图灵奖获得者、美国国家科学院院士、美国国家工程院院士John E. Hopcroft发表主题演讲，称机器学习将推动下一次工业革命的到来。
John E. Hopcroft认为，人工智能的许多项目还不能提取一个物品的本质，或者是理解物品的根本功能以及其他重要方面。所以要想真正的具有全智能性还需要再进行一次革命，让我们看到一个物品能够立刻理解。
John E. Hopcroft表示，AI现在还处在一个比较早期的阶段，下
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机器学习 人工智能
随着AI研究的越发深入，AI所产生的伦理性、哲学性的问题也随之加重。这不但是企业所遭遇的问题，更是全球需要面对的问题。
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AI 机器学习
自发布AI First战略后，谷歌在人工智能道路上越走越坚定。不仅有Google Assistant智能助手，还在秋季发布会上发布了包括手机、耳机和智能音箱等多款AI硬件，构建AI生态。在特斯拉CEO马斯克等不断发出AI威胁论下，谷歌则表示，专注AI的前沿研究和解决实际问题。
近几年，Google每年都会举行 APAC(亚太区年度媒体会议)。作为从Mobile First战略转移到AI First的科技巨头，此次媒体会议的焦点自然是人工智能，“Made with AI”。
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谷歌 机器学习
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器学习者和数据科学家应该做的事情：看数据，而不是看观点。 让我们看一些数据。我将在Indeed.com上使用趋势搜索。它可以根据时间搜寻实际工作机会中特定的条款。这表明了雇主们正在寻找拥有该技能的人才。然而，请注意，这并不是一项有效使用技能的民意调查。这种指标更能体现技能的受欢迎程度。 话不多说，上数据。我搜
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机器学习 Python
1. 背景 自从google发表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互联网正式迎来了大数据时代。大数据的显著特点是大，哪里都大的大。本篇主要针对volume大的数据时，使用机器学习来进行数据处理过程中遇到的架构方面的问题做一个系统的梳理。 有了GFS我们有能力积累海量的数据样本，比如在线广告的曝光和点击数据，天然具有正负样本的特性，累积一两个月往往就能轻松获得百亿、千亿级的训练样本。这样海量的样本如何存储?用什么样的模型可以学习海量样本中有用的pattern?这些问题
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机器学习
在过去的几个月中，我与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。其中有几名高管已经被投资者询问了有关他们在机器学习(Machine Learning)方面的战略，以及在哪些方面运用了机器学习。那么这个技术课题为什么突然会成为公司董事会讨论的话题呢? 计算机应该为人类解决问题。传统的方法是“编写”所需的程序，换句话说，就是我们教电脑问题解决的算法。该算法详细描述了解决问题的过程，就像食谱一样。很多任务都可以用算法来描述。例如，在小学里，我们学习了数字加法算法。当涉及到要快速、完
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机器学习
谈AI的历史，需要谈谈很有名的AI寒冬。
第一次AI寒冬是在1975年左右。1956年，在达特茅斯会议之后，包括很多国家政府，美国国家科学基金会、军方，大家满怀希望投了很多钱。但是到1975年以后发生了几件事情，让AI进入了寒冬。
第一件事是，因为AI只能解决Toy domain(摆弄玩具一样的简单任务)。那个时候做语音，只有10个词汇;下象棋，大概是20个词汇;做视觉的人，都不能辨认出一个椅子。第二件事情，1956年美国打越战，还有石油危机，所以经济也不是那么好;还有一个很有名的英国学者
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