这是一句来自希腊的哲学家赫拉克利特写的话，它很简单但却道出了世界的真理之一。在数据科学与机器学习领域，这句话同样是非常有意义的，在生产中部署机器学习模型的许多实际应用中，数据通常会随着时间的推移而变化，因此之前构建的模型会随着时间的推移而变得不准确，效果大打折扣，这就是典型的数据漂移问题。
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
微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
企业在向供应商采购时，供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣，例如：买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等，这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值，一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单，另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
博文视点学院 本周福利课表（5月24-30日） 1 本周限时秒杀 （扫描下方二维码·获取折扣） ▊《深入浅出强化学习：编程实战》 南开大学郭宪老师在线教学回放 本周限时秒杀，仅售6元！ 我能从课程中收获什么？ ▶强化学习算法理论理解地更透彻 ▶掌握当前最主流的深度学习工具 ▶深度掌握算法原理 ▶可以开发和研究新算法到工作中熟练掌握pytorch和TensorFlow 关于课程讲师 郭宪 南开大学人工智能学院讲师，具有丰富的强化学习算法授课经验，多次给本校本科生和研究生授课，开设知乎专栏“强化学习知识大讲
编译 | AI 【AI科技大本营导读】人工智能和机器学习已经跳出科幻小说的范畴，冲进了现实。不管是技术层面还是商业环境方面，这些领域都在迅速发展，紧跟潮流的步伐是非常重要的。 无论你是技术参与者还是战略思考者，这些技术对于各种规模的企业都具有改变“游戏规则”的意义。 对于学习新的人工智能和机器学习技能、建立新的人际关系而言，没有什么比参加一些相关的顶级大会更高效的了。所以，营长编译了此篇2018年AI和机器学习的会议清单。每个清单包括日期、地点、网址、议程重点和定价，该列表按日期排序。 ▌1. 全球人工
今天谷歌用TPU、TPU Pods、TensorFlow Lite轰炸了媒体圈，可你知道谷歌宣称的TPU 180TFLOP并没有那么厉害吗？TPU Pods所对比的GPU也并非最新的版本。TensorFlow Lite在参数上并不一定竞争的过Facebook。 这篇文章从另一个角度带你理解谷歌这些技术背后的故事。 就在今早，多位从事人工智能机器训练的一线技术大拿在接受AI100采访时，均表示，昨晚睡得很好，并没有半夜爬起来守着看谷歌的I/O大会。 而就在上周，就在英伟达掌门人老黄做keynote的当晚
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。本文介绍了降低云计算成本的一些方法，许多方法都涉及改善沟通，以便开发人员和devops团队可以做出更明智的财务决策。
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
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它
作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》 近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能，但这些领域已经存在了几十年。然而，如果你越过自动驾驶汽车和数字助理，你会发现，今天应用的大多数都是传统的。
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
预料之内的是，Python 并没有完全「吞噬」R 语言的空间，但这项基于 954 个参与者的投票显示，Python 生态系统在今年已经超越了 R 语言，成为了数据分析、数据科学和机器学习的第一大语言。
阿里智慧仓储的机器人将负责「双11」的拣货，加快配送速度 「双11」购物节即将到来，物流战提前开打，今年阿里巴巴旗下的菜鸟网络及腾讯旗下的京东商城，都扩大机器人智慧仓储，成为物流战胜出关键。 网易科技报导，阿里旗下的菜鸟网络就宣布将投入人民币15亿元，在智慧仓储领域补贴商家和物流伙伴，鼓励将商品更多布局在距离消费者最近的地方，让消费者能够更快收到包里。 今年是京东正式成立京东物流集团，并全面对外开放的第一个「双11」，京东物流也宣布为商家提供6.66亿元的补贴，用于为京东平台商家及社会化商家在「双11
麻省理工《技术评论》评选出了2017年全球最智能的50家公司。 1 英伟达：英伟达持续改进其芯片，从最初的为游戏产业服务到现在在促进机器学习和自动驾驶等领域的突破性进展。英伟达斥资30亿美元打造了新型数据中心芯片。 2 SpaceX：通过提高着陆的成功率和火箭的回收来降低太空旅行的成本。乘坐回收火箭的客户可以获得10%的折扣。 3 亚马逊：亚马逊将公司的智能语音助手Alexa应用到手机和汽车中，与Amazon GO一起努力创建未来的人工智能电商。亚马逊的软件开发人员为Alexa研发了约1.2万个程序。 4
近日、苹果在WWDC2017上面正式发布了新一代的操作系统，即iOS 11，同时也增加了不少SDK新特性与功能，下面将详细介绍这些新改变。 新增框架 新加入 SDK 的大的框架有两个，分别是负责简化和
编译｜Ailleurs 作者｜陈彩娴 李飞飞，阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人，也是达摩院的数据库首席科学家，任达摩院数据库和存储研究实验室的主任。他在加入阿里巴巴之前是犹他大学计算学院的教授。他的研究兴趣包括数据库系统、大规模数据管理、数据安全、数据分析以及用于系统性能和监控的机器学习方法。同时，他还是ACM Transactions on Database Systems（ACM TODS）期刊的副主编，曾多次担任ACM SIGMOD和ACM SIGKDD的高级区域主席，并担任过各种领导
选自KDnuggets等 机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲、路旭阳 根据 KDnuggets 2017 年最新调查，Python 生态系统已经超过了 R，成为了数据分析、数据科学与机器学习的第一大语言。本文对 KDnuggets 的此项调查结果做了介绍，并补充了一篇文章讲解为何 Python 能成为数据科学领域最受欢迎的语言。 Python vs R：2017 年调查结果 近日，KDnuggets 发起了一项调查，问题是： 你在 2016 年到现在是否使用过 R 语言、Python（以及它们的封装包），或
现在开大会，不说点儿 AI 就 out 了，曾有网友开玩笑说，今年 Google I/O 的发布会就是：Google 系列产品+ AI。
.ART .ART 域名首年注册优惠中，仅售15元/年 点击直达 .ART 域名批量注册，10个起售，仅售12元/年 （限量1000个，卖完下架） 点击直达 多年来，艺术界一直在探索人工智能的潜力。 2018 年，由巴黎艺术团体 Obvious 使用机器学习算法创作的肖像《Edmond de Belamy 》在佳士得拍卖会上以四十三万二千五百美元的价格售出，这是第一件由人工智能生成的艺术品。 从那时起，出现了几个著名的 AI 生成艺术作品案例，包括荷兰 ING 银行使用机器学习创作了一幅新的伦勃朗画作
与其他多数职业不同的是，程序员是一个需要终生学习的职业，而学习方法至关重要！ 但据了解，超90%的人在学习一项新技术时，都是在网上随便找个学习路径，然后再搜一些相关的教程，就开始学起来。 然而这是非常低效的方法！一方面网上内容质量参差不齐，另一方面这些零散的内容，很多存在大量的知识断层，学完后知识体系并不完善。 而正确的做法是，沿着具体的学习路径，进行系统性学习，进而全面的掌握这项技术。 经常看我的粉丝都知道，CSDN作为编程技术社区，每天有百万人在CSDN上分享、学习、交流，所以我想，没有谁更比CSDN更
如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它，你可以什么都不需要！ 基础需求篇：温饱与空虚 躺着赚钱 一位匿名知乎网友爆料用Python写了自动化交易程序，2年躺着
本文主要介绍一种定时自动下单的技术实现。脚本为女神而写，希望双十一能帮到她享受更高的优惠，进而看到她的笑容。
来源：数量经济学本文约1000字，建议阅读5分钟书籍推荐：《因果推断：混音带》（内涵高级DID、合成控制法、机器学习和因果推理等资源课件） 来源：https://mixtape.scunning.com/index.html 简介： 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对以后生活中的监禁的影
新增框架 新加入 SDK 的大的框架有两个，分别是负责简化和集成机器学习的 Core ML 和用来创建增强现实 (AR) 应用的 ARKit。 Core ML 所扮演的角色更多的是将已经训练好的模型转换为 iOS 可以理解的形式，并且将新的数据“喂给”模型，获取输出。抽象问题和创建模型虽然并不难，但是对模型的改进和训练可以说是值得研究一辈子的事情，这篇文章的读者可能也不太会对此感冒。好在 Apple 提供了一系列的工具用来将各类机器学习模型转换为 Core ML 可以理解的形式。籍此，你就可以轻松地在你的
序言 ：漫谈机器学习 " 从这篇开始，我将开始撰写一系列机器学习相关的文章。我的研究方向是数据挖掘，主要使用统计建模的方法，对于机器学习，我也是入门不久，算是初窥门径。我希望通过这种新媒体的方式，用一些短小精练的文章，和你们分享我对机器学习的理解和认识，特别是我在解决实际数据问题时的思维。你们可以把我的文章看作是对于市面上优秀教材（比如周志华教授的西瓜书）的一个注释，当你理解我的思想时，不论你同意或不同意，我相信，你会对机器学习有更加深入的了解。 " 在这一篇文章，我想和你们形而上地聊一聊机器学习，算是这个
李杉 安妮 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能与医生之间的配合越发紧密。 尽管有很多技术尚未经过临床验证，但在许多实验中，人工智能系统的确在诊断疾病、分析医学影像和预测健康结果
DeepMind 研究人员最近发表了一篇题为《通过用人工智能引导人类直觉来推进数学》（Advancing mathematics by guiding human intuition with AI）的论文，认为深度学习能够帮助发现被人类科学家忽视的数学关系。很快，这篇论文在科技媒体上引起了广泛的关注。
随着城市化进程的加快和自动技术的最新发展，交通研究逐渐向智能化方向发展，称为智能交通系统（ITS）。人工智能（AI）试图用最少的人工干预来控制系统。智能交通系统与人工智能的结合为21世纪的交通研究提供了有效的解决方案。ITS 的主要目标是为参与者提供安全、有效和可靠的交通系统。为此，优化交通信号控制（TSC）、自动车辆控制、交通流控制等是研究的重点。
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
机器之心原创 作者：杜雪 2013 年，DeepMind 在 NIPS 大会上发表的一篇深度强化学习的文章，一举惊艳了学术界。2016 年 1 月，AlphaGo 在一场围棋大赛中击败李世乭吸引全世界的目光，其背后的强大武器正是深度强化学习技术。同年年底，2016NIPS 最佳论文奖也颁给了解决深度强化学习泛化能力较弱问题的论文。 随着深度学习的突破性进展，也促使强化学习的研究前景，重新获得了产业各界的关注。2016 年 8 月，在 ACM（国际计算机学会）会刊一篇名为《强化学习的复兴》的文章中提到，「D
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
评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。
即日起至11月30日，云开发 CloudBase “双 11”感恩特惠震撼来袭！今明两天，多款爆品参与秒杀+折扣**优惠力度，历 史 最 大，部分产品低至 0.4 折/直降 1100 元，价格降至冰冰冰冰冰冰冰冰冰冰冰点，话不多说，直接上图
选自Nature 作者：Amy Maxmen 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 最近，研究者借助 AI 技术发现了近 6000 种前所未闻的新病毒，这一工作已在 3 月 15 号由美国能源部（DOE
本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到：机器学习的概念和分类。
李根 若朴 假装发自 Steve Jobs Theater 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，苹果秋季新品发布会胜利闭幕。 这次新登场的苹果产品包括：Apple Watch Series
论文1:How to Combine Tree-Search Methods in Reinforcement Learning
当我介绍自己时，经常会被人问到诸如“机器学习和xx有何区别？”或“你在使用人工智能吗？”等问题。类似问题我已经回复了很多次，按照我的"3原则”我决定写一篇博文： 如果你写了3次相同的代码，请写一个函数； 如果你提供了3次相同问题的建议给他人，请写一篇博文。 - David Robinson（@drob）2017年11月9日 的确，这些领域实际上存在很多重叠的部分，很多人处于在营销宣传的目的把他们混为一谈。但实际它们是不能相互取代的：稍有专业知识的人仅凭直观，也能理解特定领域的工作到底是属于数据科学、
人工智能是一门研究模拟人类智能，实现机器智能的一门科学，那么，在找工作过程中，这些面试题常常会被问到。了解一二，有备无患。 关于Python 1、Python的函数参数传递方法？ 2、Python中的元类(metaclass)有哪些？ 3、@staticmethod和@classmethod的区别？ 4、类变量和实例变量区别？ 5、Python中单下划线和双下划线？ 6、字符串格式化:%和.format？ 7、迭代器和生成器的区别？ 8、说一说面向切面编程AOP和装饰器？ 9、怎么理解Python中重载？
该份报告主要聚焦在云计算市场趋势、云计算支出、公有云竞争格局以及受欢迎的云服务类型等。
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 苹果组建秘密团队，打算把iPhone变成你未来的病历卡 在医疗信息系统这个谷歌和微软都曾遭遇失败的领域，其他科技巨头望而却步，然而苹果却不会止步于此。它打造出秘密团队，试图解决医疗界多年来面对的困扰——如何处理零散杂乱的医疗信息。也许，将来有一天，我们可以彻底告别病历卡、告别过敏症清单、告别复杂的临床数据和繁琐的手续，一身轻松地去就医了呢。日前，CNBC撰文
当小朋友第一次看到猫后，可能会问爸爸妈妈，这个胖乎乎有胡子的可爱动物是什么。当父母告诉她：这就是猫的时候，她就会理解到，这种生物就是猫。 以后她碰到各种各样的猫的时候，都能认得出来。
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ
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