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、
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
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
场景描述：寻找能够相伴一生的灵魂伴侣是很多人的美好愿望，但现实往往残酷。为此，基于大数据，机器学习，AI 算法的婚恋网站和应用纷纷出招，它们能够帮助广大单身男女解决这个问题吗？
翻译 | AI科技大本营 参与 | Shawn 编辑 | Donna ［AI科技大本营导读］我们常常提及数据科学、机器学习和人工智能，也有一个整体的概念。但是，如果要清晰地说出三者的定义分别是什么，区别又是什么，相信能说出来的读者并不多。营长找到一篇Stack Overflow的数据科学家David Robinson的文章，用深入潜出的语言，诙谐地解释了三者地区别。 每当我告诉别人我是数据科学家时，他们经常问我：“数据科学和机器学习有什么区别？”，或者“也就是说你做人工智能的？”。 这些问题我解释了很多
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
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
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
今天我给大家分享一下头部互联网电商大厂的面试流程，我的一些日常工作内容，另外再给大家介绍一些相关工作案例。
【新智元导读】蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士在新智元2017开源·生态AI技术峰会上阐释了 AI 技术在金融场景中的应用和巨大价值。漆远特别强调了场景化对于 AI 技术的意义，并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。特别地，漆远指出了当前 AI 技术应用中存在的一些挑战，富有借鉴意义。 “蚂蚁金服是一家技术驱动的公司，我们做的事情，是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士，在有中国“ AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。
这一全民狂欢带动了诸多先进技术的落地发展，它成就了全球最大规模的云——阿里云计算的落地发展，也带动了人工智能在客服领域的大规模应用。
过去一周，国际、国内的大数据相关公司都有哪些值得关注的新闻？数据行业都有哪些新观点和新鲜事？DT君为你盘点解读。
这个年代，不怕你是大牛，就怕大牛还会写文章。 作为AI100智库专家，智亮总是能在口若悬河中，让人深入浅出地学到一堆堆干货，掏心窝子的干货。 多年的实战经验，让智亮无论是在知乎解答，还是各路博客上，都是大神一样的存在。 就在前几日，跟智亮聊起来AI入门这个话题，他的滔滔江水延绵不绝实在是震惊了我，太实用了。再三要求下，智亮答应将其多年心得写出来，这一写就洋洋洒洒近万字，无论是他对未来豪情万丈般的预判，还是对于实战细致入微的解析，还是一番苦口婆心的劝导，全在里面不吐不快了。 这篇文章主要解决三个问
之前我曾在《分享集锦：哈佛 Web 开发教程、HTTP 状态码速学、阿里 AI 算法工程师手册、机器学习书籍》中提及过一本由阿里巴巴工程师撰写的一本算法手册，前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册，今天转给大家看下。
我们总会听到很多公司的技术人员在做用户画像的工作，细分客户/客户分群是一个很有意义的工作，可以确保企业构建更个性化的消费者针对策略，同时优化产品和服务。
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。
从数据和机器学习算法中获得的见解可能是无价的，但错误可能会导致损失声誉、收入甚至付出生命的代价。
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。
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
导读：如何通过免费方式学习数据科学？数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。
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。
本文中，数据科学创业公司Yhat的前联合创始人，现任Waldo的联合创始人兼首席技术官Greg Lamp将会为我们这些机器学习菜鸟分享他对机器学习的看法。
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
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
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】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 目录 基于历史的MBR分析 购物篮分析 决策树 遗传算法 聚类分析 连接分析 OLAP分析 神经网络 判别分析 逻辑回归分析 1.基于历史的MBR分析 基于历史（Memory-Based Reasoning）的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。 MBR中有两个主要的要素
麻省理工学院一位经济学家撰写的新研究表明，改进后的翻译软件可以显著促进在线国际贸易——这是机器学习对经济活动产生明显影响的一个显著案例。研究发现，eBay在2014年改进了自动翻译程序后，可以使用这一新系统的两个国家的贸易额猛增了10.9%。
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
这本《AI 算法工程师手册》已正式开源，无需购买纸质书籍，可以直接在线阅读，体验感爆棚。在线阅读地址为：
允中 | 编译整理 量子位·QbitAI 出品 从闪亮的可穿戴设备，到交互式试衣间，再到走上T台的机器人，顶尖的时尚圈向来喜欢尝试新科技。又怎么会对AI置之不理？ 这个行业的先行者，正越来越多地借力AI，探索它能对电子商务、用户体验、促销乃至服装本身产生怎样的影响。 引领潮流 时尚圈正在探索如何让机器学习和电商更好的结合起来。Engine Digital就在帮助Lululemon、Kit and Ace等高端客户探索能有效运用AI的领域。 Kit and Ace专注于将电商和定制化内容相结合。如果一名用
1 决策树/判定树（decision tree) ---- 1 决策树（Dicision Tree）是机器学习有监督算法中分类算法的一种，有关机器学习中分类和预测算法的评估主要体现在： 准确率：预测的准确与否是本算法的核心问题，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。 速度：一个好的算法不仅要求具备准确性，其运行速度也是衡量重要标准之一。 强壮行：具备容错等功能和扩展性等。 可规模性：能够应对现实生活中的实际案例 可解释性：运行结果能够说明其含义。 2 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结
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
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添旗舰级产品——Tesla K80 双GPU 加速器，专为机器学习、资料分析、科学和高效能运算 (HPC) 等广泛应用而设，提供2 倍效能和存储器频宽。
人工智能和机器学习已经证明了其在预测化学性质和小分子合成设计中的潜在作用。数据驱动的合成路线设计是由MLPDS(Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis)联盟开发和评估的一部分，该联盟包括MIT和13个化学和制药公司成员。他们一起写了“Current and Future Roles of Artificial Intelligence in Medicinal Chemistry Synthesis”刊登于2020年4月JMC，分享了如何将预测模型整合到药物合成工作流程中，如何在MLPDS成员公司中使用预测模型以及该领域的前景。
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。
Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍，它们大都这样讲 Python 的： 先从 Python 的发展历史开始，介绍 Python 的基本语法规则，Python 的 list, dict, tuple 等数据结构，然后再介绍字符串处理和正则表达式，介绍文件等 IO 操作，再介绍异常处理， 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面，但是单纯的理论说明经常很枯燥，让人越看越累，越累越不想看。 那么，有没有比这更好的方法呢？ 因为我也有过那段「自学」Python
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
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
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
大家新年好呀，在《 数据科学家成长指南(上) 》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲，今天更新后续的第五、六、七条线路：自然语言处理、数据可视化、大数据。
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
机器学习是Facebook许多重要产品和服务的核心技术。这篇论文来自Facebook的17位科学家和工程师，向世界介绍了Facebook应用机器学习的软件及硬件架构。 本着“赋予人们建立社区的力量，使世界更紧密地联系在一起”的使命，到2017年12月，Facebook已经将全球超过二十亿人连接在一起。同时，在过去几年里，机器学习在实际问题上的应用正在发生一场革命，这场革命的基石便是机器学习算法创新、大量的模型训练数据和高性能计算机体系结构进展的良性循环。在Facebook，机器学习提供了驱动几乎全部用户服务
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。
来源：九章云极DataCanvas YLearn研发团队本文约4400字，建议阅读7分钟本文介绍了Ylearn因果学习开源项目的情况。 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示，现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合，只是在上⼀代的基础上提升了性能，在基本的思想⽅⾯没有任何进步。根据福布斯的统计数据，全球范围只有13%左右的机器学习项目能够真正上线运行，失败的项目其中很重要的一个原因就是模型的泛化能力不足，在真实数据上的表现完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用，企业对人工智能
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
机器之心专栏 机器之心编辑部 图灵奖得主 Judea Pearl 曾表示，现有的机器学习模型不过是对数据的精确曲线拟合，只是在上⼀代的基础上提升了性能，在基本的思想方面没有任何进步。 根据福布斯的统计数据，全球范围只有 13% 左右的机器学习项目能够真正上线运行，项目失败的一个重要原因是模型的泛化能力不足，在真实数据上的表现和完全达不到训练数据上的效果。 随着机器学习建模越来越多的应用，企业对人工智能的要求也在进一步提高。近几年提及的「数智化」核心是智能决策，以数据驱动的方式实现自动化决策来提高整体运营效
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
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