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
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
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
摘要 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门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
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
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。
在机器学习服务器中，计算上下文是指处理给定工作负载的计算引擎的物理位置。默认为本地。但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python)函数的执行推送到另一个系统上的计算引擎。例如，在 R 客户端中本地运行的脚本可以将执行转移到 Spark 集群中的远程机器学习服务器以在那里处理数据。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
本文介绍了在零售商工作的数据科学家、项目经理和业务主管利用自动机器学习和Azure机器学习服务来减少产品库存过剩的具体过程。
双十一刚刚过去，电商的从业者终于可以喘口气了。这个节日从九年前的光棍节演变成如今电商行业的狂欢节。早几年双十一刚流行的时候，零点订单过多造成网络瘫痪、到了支付环节一键崩溃是常被吐槽的事情。这几年软硬件技术的发展，双十一的购物体验越来越好。让用户扼腕叹息的从“网络崩溃”变成了“今年没抢到”。 如何让用户买的爽？在这问题引导下电商品牌之间的竞争从网络稳定性、物流流程的PK，转到了今年更高级的竞争领域：人工智能和算法的较量。 无论是阿里今年上岗的高精度智能运营机器人天巡，还是一秒自动生成8000张banne
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
去年11月，我写了一篇关于使用自动机器学习来进行AI民主化（democratization）的文章（见下面链接）。
编辑：cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天，谷歌重磅发布Cloud AutoML，这个无需写代码，全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务（MLaaS）领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器，微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作，三家PK战况如何，各有哪些产品，目前MLaaS还处于起步阶段，未来的展望又有哪些？ 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision，是其机器学习即服务（MLaaS）的重大改进，试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re：Inve
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
首先介绍下Sqlserver 机器学习服务： 机器学习服务介绍： https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/machine-learning/sql-server-m
Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。
Nginx能够快速部署你的网站，所以第一个Demo网站的上线，小F选择使用Nginx。
为什么页面显示都是自己所心水的东西？为什么现在的快递速度那么快？ 9小时的时间，今年双十一仅淘宝天猫的交易额就达到了1000亿。 作为买买买的主力军，先问大家一个问题：购物车里面的东西都清空了吗？是不是还在一边在内心哭着喊着要剁手，一边忍不住的动手一键下单购买呢？ 虽然双十一发福利的花样越来越多，令许多人恨不得不参加双十一，但是，很多人还是会时不时地打开淘宝、天猫等购物类APP逛一逛，看到中意的就直接加入购物车……按照淘宝双十一期间逐年提高的交易额来看，相信在接下来的日子里，国内外朋友都会被快递包裹所包围。
作者：贝恩德·格罗斯，软件公司物联网云公司的高级副总裁。 当谈到物联网时，我们正处于绝境。每个人都喜欢预测其影响，但许多人仍不清楚物联网会如何影响他们的业务。不过，很明显，潮流正在迅速转变。麦肯锡7月份的一项调查显示，98%的受访者表示，业内大多数公司都在规划企业物联网计划。这些公司计划使用物联网的两个主要领域是优化服务运营和提高运营的可见度。 由于大多数公司刚刚开始物联网之旅，这些优先事项是有意义的。领导们提出的第一个问题是，“我如何利用物联网来改善我的公司？”因此，答案集中在内部的操作优势，连接技术
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
可能关注本博客的朋友都注意到了，本月一直没有更新博客，因为站长在做一在配置自己电脑。第一次装机，从选配置到购买配件装机也是花了好多的时间，最后一次点亮完美进入系统。今天就写写我的装机历程，希望给那些打算自己装机的朋友一些帮助。 确定配置 装机之前首先要做的一件事就是确定自己的需求，比如看电影、办公、玩游戏、设计等等，这样就可以根据你的需要配一个最合适的主机，电影和办公之类的电脑一般不会很贵，因为性能用的很少而且不需要独立显卡，而玩游戏和设计则需要较高的配置才可以流畅运行，所以一定要确定好自己用来做什么，以免
在科技的快速发展中，生成式AI（Generative AI）逐渐成为创新的重要驱动力。它通过学习大量数据来生成新内容，应用广泛，包括文本生成、图像生成、音乐创作和代码生成。各大云厂商都提供了丰富的AI服务，使企业和开发者能够更方便地构建和部署生成式AI应用。本文将详细对比AWS、GCP、Azure、阿里云和腾讯云在生成式AI方面的云服务。
为了迎接春节到来，阿里不仅准备要跟腾讯大干一场红包大战，还做了一个张灯结彩、喜气洋洋、透着浓浓乡情年味的年货节。对于电商平台而言，人工造节本是稀松平常的事情，阿里先后造了双十一、双十二，但阿里年货节跟之前的电商节却有许多不一样的地方，它实现了三大跨越。 第一大跨越：物质鸿沟 移动互联网正在消灭农村和城市之间的信息鸿沟，它让许多原来根本接触不到互联网的人成为了移动网民，他们学会了通过互联网获取更及时更全面更丰富的信息。但是，横亘于农村与城市之间的不只是信息鸿沟，还有物质鸿沟：很多农村地区只能买到『非常可乐』
【新智元导读】微软前副总裁S. Somasegar从智能应用开发的角度，总结了2016机器学习和人工智能的5大发展趋势：算法和数据结合的微智能，将能灵活地在应用中得到融合；让“每一个应用都变得智能”；人工智能的黑箱将被揭开；现阶段的机器学习和人工智能中，人类的作用不可替代；最后，他认为对于企业来说，不是从一开始就需要机器学习。 风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会，汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。 本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中，所
机器之心原创 作者：徐丹 11 月 11 日零点刚过 26 秒，天猫双十一订单峰值产生，58.3 万笔 / 秒。 11 月 1 日零点至 11 月 11 日零点 30 分，今年整个双十一成交额破 3723 亿，实时成交额超过 1 亿元的品牌超过 300 个。 这是今年阿里交出的双十一成绩单。不断增长的订单数据背后，今年的消费体验也出现了很多变化，付款不再卡顿、快递速度极快… 盛大的消费狂欢过去后，来盘点一下，阿里用什么技术撑住了双十一？ 一、阿里双十一技术发展史，从去 IOE 说起 从最底层来说，支撑双十一
在数据源类型中，您可能会发现取决于文件系统类型和计算上下文的差异。例如，在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上创建的 .xdf 文件与在 Windows 或 Linux 等非分布式文件系统中创建的 .xdf 文件有些不同。有关详细信息，请参阅如何在 Spark 上使用 RevoScaleR。
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
HPE周三宣布推出新的专用平台和服务功能，将帮助企业简化人工智能的采用，并将新产品与人工智能结合，侧重于加强深度学习，该公司的新产品包括硬件、软件、参考设计和研究所等。 受到人脑的启发，深度学习通常
在近期结束的CVPR2016（2016年国际计算机视觉与模式识别会议）上，机器学习无疑是最大的主角，谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
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
【编者按】如我们之前的介绍，随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS，支持跨云导入数据是它的一个优势。以下为文章内容。 BigML提供一个建立和共享数据集和模型的管理平台 机器学习即服务（MLaaS）已经真实存在于云计算市场，而BigML的使命很简单明了：让机器学习更容易，更美妙，更加易于为所有人理解
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集，由消费者提供，他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
但受限于当时算法的性能和效率，画出来的内容还不够完整，只是在AI研究者内部小范围被津津乐道。
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。本文将介绍AI、机器学习以及深度学习，其中着重介绍深度学习是如何工作的，以及深度学习为何直到今天才开始成熟，最后，介绍开源的深度学习框架。
机器学习需要使用大量数据来对模型进行训练，而我们一般都会将这些训练数据上传到亚马逊和Google等运营商所托管的机器学习云服务上，但这样将有可能把数据暴露给恶意攻击者。那我们是否能够把机器学习当作一种
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
原作者 Igor Bobriakov 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如今我们越来越依赖于数据和信息，企业通过数据科学和机器学习来处理大量数据。深度学习和人工
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。
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
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