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%。
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。
2014年年底，NVIDIA 再为加速运算平台增添最新旗舰级产品，宣布推出全新 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，提供多 2 倍效能和存储器频宽。 全新 Tesla K80 双 GPU 加速器是 Tesla 加速运算系列的旗舰级产品，特别针对大型科学探索和深入分析的顶尖运算平台，结合最快的 GPU 加速器、 CUDA 平行运算以及完整的软件开发者、软件商和资料中心系统 OEM 的产业体系支援。 效能方面， Tesla K8
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
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
眼下AI大热，而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目，而是一项必备的能力，这家企业就是百事集团。
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
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
机器之心发布 机器之心编辑部 6 月 12 日机器之心 CVPR 2021 论文分享会上，惠普将展示一款强大的数据科学工作站。 AI 研发者们想要找到一台能够稳定跑深度学习算法的电脑，其实是一件有点挑战性的事。 DIY 是一个常见的思路，不过对于那些选择自行搭建系统的人来说，从主板到电源一切细节都要慢慢学起，还经常会遇到这样那样的问题；同时，如何保证各硬件都能协调运行，达到所需的性能，也是一大难题；另一方面，在全球芯片短缺的当下，要获得一块能满足 AI 研发需求的显卡也并非易事。在此基础上，研发者还需要自己
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
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。
目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。通过这项研究，我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环，即如何解决“正确的消息”，以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。 今天的市场中，营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践，但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术，营销人员
机器之心报道 机器之心编辑部 MLPerf 是一项机器学习公开基准，展示了每个参与机构在特定任务上利用自有资源所能达到的最佳性能。该基准于今年 5 月启动，已经得到了来自 30 多个公司的研究者和科
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
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办的2015中国大数据技术大会（Big Da
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。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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
埃及人工智能初创企业Elves获200万美元种子轮融资
数据猿导读 恒丰银行探索的精准营销系统打通银行内外部数据，并利用人工智能技术，对数据进行深度挖掘，打造个性化理财推荐系统，预测客户需求和价值，实现细分客群精准触达等大数据驱动的银行业务场景的可持续化营销。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融信息行业协会、互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席
AI 科技评论按，就在上个月，波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能。从视频中可以看到，相比今年五月在跨越障碍时还得停顿片刻，这次 Atlas 2 可以直接奔跑着跨越了。
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
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫，你要提前预测，你应该从
618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
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
【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。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
腾讯云云镜通过公安部第三研究所检测中心联合云安全联盟的严格评测，成为首批通过该认证的极少数产品之一。
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
【CSDN现场报道】2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办，以推进大数据科研、应用与产业发展为主旨的2014中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）暨第二届CCF大数据学术会议在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2014中国大数据技术大会首日的全体会议上，华为EU研究中心首席研发架构师Sabri SKHIRI带来的主是题“Lambda Architectu
在过往，广告营销往往依赖于经验判断、市场调研和广泛的媒体投放，试图以量取胜，覆盖尽可能多的潜在消费者。然而，这种方式不仅成本高昂，而且效率低下，大量广告资源被浪费在对产品不感兴趣或无需求的受众身上。随着消费者行为日益多元化、个性化，以及信息获取渠道的碎片化，传统的广告营销策略显得愈发力不从心。
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
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
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？
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
在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
今年的 GTC 系列大会已是第十届，也是连续第三次进入国内，和每次一样，英伟达首席执行官黄仁勋参加了本次大会，并在首日上午进行了主 Keynote 演讲。
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。
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
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、
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。
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 FSR 将适用于 GTX 10 系列至今以来的所有显卡，是的你没看错，支持英伟达的显卡。 刚刚在台北 ComputeX 展会上，AMD 原本被认为日常走过场的主题演讲却让很多硬件媒体高呼「惊讶」，这家公司发布的新产品和技术成为了人们热议的话题。 今天上午，AMD 宣布了自己对标英伟达 DLSS 的超分辨率技术 FSR。相较竞品，AMD 的技术既不需要买新硬件（无需 AI 加速单元），也不需要品牌站队（英伟达显卡也支持）。 这对于玩家来说是免费的性能提升。AMD 表示，其参与的
本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。
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