作者｜Qing Feng，Peter 译者｜CarolGuo 编辑｜Emily AI 前线导读：机器学习在 Uber 改善应用程序的用户体验方面发挥着核心作用。鉴于 Uber 业务的规模和范围，我们经常需要创造性地思考如何设计这些系统。譬如，在开发合作伙伴活动矩阵（Partner Activity Matrix，一种基于总体使用趋势的个性化司机体验的新工具）时，我们从基因组可视化的生物医学技术（基因组双聚类）中找到了灵感。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front） 通过使用
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
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为，这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
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。
全球人民还没有在ChatGPT带来的惊艳表现中回过神来， GPT-4就发布了，而且展现出了比之前ChatGPT更惊艳的反馈！ 就在昨天，百度也重磅发布了自己的知识增强大语言模型“文心一言”！ 通用人工智能时代仿佛正在加速朝我们跑来~~ 面对未知的未来 学点AI知识，提前装备一下自己显得非常有必要 你可能说，“我也想要入行AI领域，可是门槛太高了呀！” 确实，一口气吃不成胖子 我们还是要从基础开始学起，慢慢来！ 入行AI，还是要先从机器学习基础开始~~ 这里，诚心诚意地向大家推荐 《零基础入门机器学习》这
有没有人跟小编一样， 刚入门机器学习时被折磨的不要不要的！ 线性代数、线性优化、统计与概率、微积分、信息论…… 线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、随机森林…… 本以为时代扛把子领域， 学起来应如身临绿洲世界，科技感拉满MAX↑ （图片来源见水印） 可谁成想，面对密密麻麻的数学知识、算法、框架，直接给我干废 在学习机器学习的这条路上 埋头啃书肯定不是最好的方式 书里的内容不一定是最丰富的 牢固掌握还是要结合课堂经验+动手实践 今天我就要推荐一套，非常实用的机器学习入门课程，是
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%。
12 月 8 日晚 19:00，「Milvus 冬日限定趴」 在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚！在 2.2 新版本发布之际，Milvus 社区用户的老朋友，Zilliz 研发工程师李成龙带来了 Milvus 新功能的解读。来自什么值得买的架构师杨守斌和苏宁的智能运营研发中心技术总监宋志也来到直播间与大家分享了 Milvus 在电商领域中的实践。
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
数学的实践，简单来说就是发现某种模式，并利用这些模式来提出和证明猜想，从而形成定理。
本文介绍了一个名为Turi Create的新机器学习框架，该框架由苹果开发，旨在简化第三方机器学习模型的开发。Turi Create可以用于构建用于推荐、对象检测、图像分类、图像相似性和活动分类的机器学习模型。它具有易用性、可视化和灵活性等优点，并且可以快速扩展和部署。此外，文章还提到了Turi Create背后的基础技术，以及苹果去年收购Turi的相关信息。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
今天邀请了一位小姐姐舒梦做了春招DA岗位面经分享，文章经授权首发于公众号「数据管道」，以下为作者自述全文，希望对正在求职数据分析或准备跨行数据分析的朋友有些许帮助。
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
AiTechYun 编辑：nanan 微软帮助启动了2018年的游戏开发者大会，看看开发者如何使用WindowsML和DirectX制作更多、更好的游戏。 随着今年的游戏开发者大会(GDC)全面展开，
李根 假装发自 上海 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚在上海，李飞飞正式宣布了一个激动人心的消息。 首先是Google AI中国中心正式成立。 其次，李飞飞这位享誉全球的AI学者、Google Cloud人工智能和机器学习首席科学家，将重返祖国工作，筹建并执掌Google AI中国团队。 这个中心由李飞飞和李佳共同领导。李飞飞将会负责中心的研究工作，也会统筹Google Cloud AI、Google Brain以及中国本土团队的工作。 在回答量子位提问时，李飞飞表示从1月入职Google时就开
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。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
AI的介入会进一步升级目前的网络犯罪与网络安全体系，进而成为攻击者与防御者之间军备竞赛的核心支柱之一。
自苹果推出A12 Bionic之后的短短几周，在纽约市的一次活动中，公司推出了一个更强大的模型：A12X Bionic，这是新一代iPad Pro中的芯片。
您也许不是 F1 赛车的狂热车迷，但是，很难不去欣赏这样迷人的机器。流线造型、美丽车身、疾速飞驰、全车充斥着迷人的科技，甚至巴望着自己狭窄的小车也能有一点点的相像。 如果去思考今日机器学习是什么概念，
发能够「想象」与「推理」的机器：深度生成模型的原理与应用（Building Machines that Imagine and Reason: Principles and Applications of Deep Generative Models）
有很多途径来学习机器学习。有丰富的资源：有书籍，有课程可以参与，可以参加比赛，有大量供你使用的工具。在这篇文章中，我想围绕这些活动提出一些你机器学习之旅大致会有的阶段并在你程序员通往到机器学习大师之路上给出一个大概的顺序，以及在各个层次上有哪些可供你利用的资源
越来越多的程序员正在学习R编程语言以成为一名数据科学家，这是全球最热门，最高薪的技术工作之一。
你有许多方法和资源来学习机器学习：阅读书籍、学习课程、参加比赛和各种可用的工具。在这篇文章中，我想使这些活动更为体系化，并列出一个大致的顺序，以说明在普通程序员到机器学习高手的过程中所要着手什么。
这里，你在学习机器学习的过程中，可以做很多的事情。这里有很多来自书籍和课程的资源给你提供参考，甚至你可以参加比赛和属性使用工具。在这篇文章里，我想对这些活动提供一些架构，并在你从程序员转变为机器学习专家的旅途中给你提供一些自由的顺序来解决一些问题。 机器学习的等级 考虑一下四个机器学习的技能等级，而这时一个模型，有助于我们思考这些可靠的资源和活动，而且说不定在什么时候能派上用场。 1.新手 2.初级 3.中级 4.高级 我这里想要把新手和初级分开来讨论就是因为我想要在这些绝对新手（一个在某个领域感兴趣的程序
李杉 维金 编译自 Google Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 传奇一般的Jeff Dean今天发布了谷歌大脑2017总结的第二弹。 在这篇总结中，Jeff Dean详细论述了谷歌
开发能够「想象」与「推理」的机器：深度生成模型的原理与应用（Building Machines that Imagine and Reason: Principles and Applications of Deep Generative Models） abstract: 深度生成模型为无监督学习问题提供了一种解决方案，无监督学习这类机器学习系统需要从无标记的数据流中发现出隐藏的结构。因为这些模型是生成式的，所以它们能够对自己所应用的世界生成丰富的意象，后者可以探索数据中的变化，推理所在世界的结构和行为，
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。
导读：目前，我们所了解到的信息是：世界上每年有 120 万人死于车祸，自动驾驶汽车（AVs）在这样的背景之下应运而生。科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗？著名设计公司 frog 做出的这
2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开已进入第二天的议程，活动现场依旧火爆。
这是一篇经验帖，作者 Daniel Shenfeld 曾在 12 家创业公司工作过，这些公司覆盖金融科技、医疗、教育技术、生物技术等多个领域，所处的阶段也各有不同，从种子前（pre-seed）到收购后都有。Daniel 在不同的公司中担任各种各样的职位，从基层员工到数据科学主管和战略顾问主管都做过。在所有工作中，他一直致力于研究有趣的机器学习和数据科学问题。所有人都试图创造伟大的产品，一些人确实成功了。
此前，小编为大家整理过一篇BT与IT融合的综述文章 👉 深度学习在生物科学领域的应用，这次姐妹篇来咯！《Computers in Biology and Medicine 》在今年3月在线发表了一篇综述文章，回顾了医学领域使用机器学习（ML）的情况；介绍了标准技术及其对医学诊断的影响；深入讨论了五种主要的医学应用（癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器）中的问题；同时提供了该领域潜在的研究可能性和未来的举措。 📷 机器学习（ML）已被广泛应用于解决各种复杂的挑战，如医疗、金融、环境、营销、安全和工业等
作者 | George 译者 | 张健欣 策划 | 凌敏 在 Mindsdb 从事 3 年自动机器学习工作后，我辞职了，至少我不会在短时间内从事任何与机器学习相关的职业工作。掐指一算，我已经做了 5 年机器学习研究，但直到今天，我才终于搞清楚了很多自己之前不知道的事物，甚至我还可能觉察到一些别人不知道的东西。 本文总结了我从事机器学习工作以来总结到的收获，请不要将这当作“专家总结”，你可以把它想象成局外人的一件艺术作品——一个对时代精神进行了不同寻常的深入研究，却没有成为“社区”一部分的某个人的收获。 1机
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 周末不能补课，平时也不能玩游戏。 8 月 30 日，国家新闻出版署发布了《关于进一步严格管理切实防止未成年人沉迷网络游戏的通知》，限制 18 岁以下未成年人每天玩网络游戏时间为一小时，且仅在周五、周六和周日，以及公共假期时间晚 8-9 点上线。 这些限制适用于包括手机在内的任何设备，「网络游戏」的定义，指所有在网络上提供服务的游戏，包括玩家语境中狭义的网游，也包括 PC 单机和主机游戏，覆盖国内过审上线的 WeGame 平台上的 PC 单机游戏、国行主机发行的主机游戏，但暂时
随着技术的进步，功能磁共振成像（fMRI）已成为脑疾病、认知神经科学等领域的重要研究手段。思影科技紧随潮流，推出了一系列fMRI数据处理培训课程，广受相关领域研究者们的好评。在解决研究者们学习需求的同时，科研合作也变得日趋重要。为此，思影科技推出fMRI数据处理服务，以更好地协助解决大家面临的科研问题，如感兴趣请联系杨晓飞siyingyxf或19962074063（微信号）进行咨询，电话：18580429226
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
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？
作者 | Tina 机器学习在行业中的应用变得越来越流行，从而成为了软件开发的常规武器。行业的关注点，也逐渐从机器学习能做什么，过渡到如何有效地管理机器学习项目的交付流程上来。 然而相对于传统软件开发，例如 Web 服务或者 Mobile 应用来说，这类程序的开发、部署和持续改进也更加的复杂。但好在经过不断的实践，行业总结出了一套敏捷的工程化流程，供大家在持续交付时遵循和参照。 在 Thoughtworks 技术雷达峰会上，徐昊就《机器学习的工程化》发表了主题演讲，InfoQ 也借此机会对徐昊进行了采访，
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
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 源 | kdnuggets|小象 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向
近期，“产教融合”又被Cue了 教育界的“当红炸子鸡”又有什么新动态？ 鹅老师来帮大家划重点 近日，国家发改委、教育部等六部门联合印发了《国家产教融合建设试点实施方案》，明确指出： 探索建立体现产教融合发展导向的教育评价体系，支持高职院校、应用型本科高校、“双一流”建设高校等各类院校积极服务、深度融入区域和产业发展，推进产教融合创新。 同时，还公布了一个激动人心的消息 5年内将分两批试点布局50个产教融合城市 来找一下有没有你的家乡 ▼ 在这些地区中不乏“先进班集体”，如深圳、天津、北京、上海
摘要总结：苹果最近展示了其无人驾驶技术，包括可视化SLAM、3D目标检测、目标追踪、场景理解以及车辆识别等。苹果正致力于研发一个名为“VolexNet”的系统，该系统能够基于3D数据识别行人和车辆。苹果还公布了一个名为“可视化SLAM”的系统，可以用于无人驾驶，也可以用于增强现实和虚拟现实。此外，苹果还为其产品开发了一系列机器学习技术，包括面部识别系统。苹果的机器学习技术已经应用在iPhone X中。
本期会议邀请到来自来麻省理工学院（MIT） 、浙江大学、中国科学技术大学的顶尖教授以及波士顿咨询（BCG）的营销数据专家，为我们分享他们在经济、计算机、统计运筹、心理学等领域的前沿学术研究以及工业界落地经验，共同探讨大数据时代全域营销所面临的技术挑战，深入剖析工业界问题的数据本质，并提出相应的解决方案与案例。4月30日，不可错过，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第101期 时间 2023年4月30日 19:00-21:40 主题 全域营销的数据科学 欢迎扫码了解详情报名现场参会 报名链接
如今，广泛应用于银行业务和金融业务的大数据分析技术几乎不会让任何人充分意识到这个问题。
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