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人工智能数据科学的七 Python 库

本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘:Python & R》系列文章,为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。 一年结束,作者列出了2018年的7最好的Python库,这些库确实地改进了研究人员的工作方式。 07 ? Optimus——使用 Python 和 Spark 轻松实现敏捷数据科学工作流 https://github.com/ironmussa/Optimus Optimus V2旨在让数据清理更容易 使用Optimus,你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表,并执行机器学习和深度学习,因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 03 ? Chartify ——让数据科学家很容易创建图表的Python库 https://xkcd.com/1945/ Chartify是Python的年度最佳库。

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人工智能数据科学的七 Python 库

本文对其进行了梳理,列举了人工智能数据科学的七Python库。 本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘:Python & R》系列文章,为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。 一年结束,作者列出了2018年的7最好的Python库,这些库确实地改进了研究人员的工作方式。 ? 7. AdaNet ———快速灵活的AutoML框架 ? 使用Optimus,你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表,并执行机器学习和深度学习,因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 Chartify的特性: 一致的输入数据格式:转换数据所需的时间更少。所有绘图函数都使用一致、整洁的输入数据格式。 智能默认样式:创建漂亮的图表,几乎不需要自定义。

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    2018年数据人工智能的五发展趋势

    数据猿导读】 随着越来越多的零售商将大数据人工智能应用到他们的商业模式中,预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。 在最近的大数据人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。 此外,由于更多的企业加入并将其应用于自己的业务中,人工智能可能会继续得到更多的投资。 二、暗数据的新纪元 随着大数据的增长,利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。 对于并不熟悉人工智能数据管理领域的许多人来说,这种数据不断被证明是有用的。 ? 暗数据可能难以让人理解,但随着越来越多的企业投资人工智能,这些迷惑可能就会消散,并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。

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    人工智能应用场景

    前言: 6月21日,《福布斯》刊文指出,人工智能领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国人工智能改革的科技领导者,创新工场联合创始人李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯人工智能实验室主任张潼等众多来自业界 而提出“AI先行”的百度,其语音识别率为97%,曾入选MIT“全球十突破技术”榜单。年初以来,全资收购了人机交互初创团队渡鸦科技,并把度秘团队升级为度秘事业部。 百度创始人兼首席执行官李彦宏多次说,软硬件结合的人工智能产品将是新方向,百度正在加快把人工智能技术向智能家居等领域输出的进程。 目前,市场上有不少创业公司以人脸识别为方向,其中一个代表是,入选“《麻省理工科技评论》全球十突破性技术榜单”的Face ++(旷视科技)。 今年4月,百度又发布了一项名为Apollo的新计划,宣布将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一套完整的软硬件和服务的解决方案,包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四部分。

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    人工智能的十应用

    导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。 作者:王健宗 何安珣 李泽远 来源:大数据DT 01 无人驾驶汽车 无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。 声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。 08 个性化推荐 个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等 关于作者:王健宗,博士,某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师,中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员,美国佛罗里达大学人工智能博士后,曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家

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    人工智能爱好者的67人工智能博客

    关于博客 AI播客在麻省理工学院及其他地方主持可访问的画面对话,关于智能的本质,世界上一些最有趣的人从深度学习,机器人,AGI,神经科学,哲学,心理学的角度思考AI ,认知科学,经济学,物理学,数学等 人工智能数据科学家帮助您做出更好的决策。频率约为每月1个帖子。Facebook粉丝601. Twitter粉丝965。 关于博客由世界上最好的数据科学家建造的最先进的机器学习平台。任务是帮助各级数据科学家更快地构建和部署更好的预测模型。频率约为每月2个帖子。Facebook粉丝3,388。 更新布局草图,使用户能够在事先数据和过去的数据内容之前绘制出基本必需品。频率约为每周1个帖子。Facebook粉丝4,209。推特粉丝2,653。 http://brighterion.com/blog/ 58.Quertle - 生物医学人工智能和大数据分析 ? 关于Blog Quertle是生物医学大数据的领导者。

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    我们对人工智能的10误解

    但借助于计算科学家,神经科学家,和人工智能理论家的创举,我们可以逐渐了解关于人工智能更清晰的图景。下面是关于人工智能最常见的误解和虚传。 我们安然享受人工智能所能创造的巨大的好处:从无人驾驶汽车到新药的制造, 然而我们却无法保证所有通过人工智能所实现的将会是良性的。 (作者注:在此澄清,这些病毒并非人工智能,但在将来他们可以轻易加入人工智能,因此也将会带来以上的一些顾虑。) ◆ ◆ ◆ 误解四:“人工智能由于其极高智能,将不会犯任何错误。” ? 未来主义者和人工智能理论家完全不知如何限制和制约一个ASI(超强人工智能),一旦它被创造出来,也不知道如何保证它将对人类友好。 但万事无绝对,也没有人可以肯定人工智能会采取何种形式,以及它如何可能危及人类。Musk指出,人工智能实际上可以用于控制、调节和监控其他人工智能。或者,它可能被灌输人类价值,以及强制要求友好对待人类。

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    我们对人工智能的10误解

    数据文摘授权转载 选文:凉亮 翻译:丁一,孙强,王婧,肥毛毛虫,Mona,焦剑,汪霞 摘自:http://gizmodo.com 自从20年前深蓝(Deep Blue)在国际象棋中击败卡斯帕罗夫( 但借助于计算科学家,神经科学家,和人工智能理论家的创举,我们可以逐渐了解关于人工智能更清晰的图景。下面是关于人工智能最常见的误解和虚传。 (作者注:在此澄清,这些病毒并非人工智能,但在将来他们可以轻易加入人工智能,因此也将会带来以上的一些顾虑。) ◆ ◆ ◆ 误解四:“人工智能由于其极高智能,将不会犯任何错误。” ? 但万事无绝对,也没有人可以肯定人工智能会采取何种形式,以及它如何可能危及人类。Musk指出,人工智能实际上可以用于控制、调节和监控其他人工智能。或者,它可能被灌输人类价值,以及强制要求友好对待人类。 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    人工智能未来之星

    IEEE Intelligent Systems通过其每两年一次的“AI‘s 10 to Watch”专区,介绍和推荐年轻和有抱负的人工智能科学家。 刘威从事视觉数据相关的大规模学习,分类,搜索和推荐技术。 Cynthia Matuszek 马里兰大学巴尔的摩分校助理教授 ? 她提出了个性化集成不一致和不完全知识库的解决方案,并为关系数据库和基于逻辑的知识库开发了不一致性管理语义。 Yang Yu(俞杨) 南京大学副教授 ?

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    2018年关于人工智能、大数据和分析的十预测

    人工智能已经流行了很长一段时间。但据预测,随着新年的到来,人工智能、大数据和分析等最新技术需要做出改进,以提供更好的性能。升级后的界面还将有助于增强机器与人的协作。 随着一种新的功能被引入分析应用程序,将可以使用自然语言实现数据查询,也可以通过实时的可视化方式获得查询结果。 2.随着技术的进步,企业将依赖于人工智能的决策能力。 人工智能将分析整体情况,并向客户提供最佳解决方案,向供应商提供有利项目,并向员工提供指导。据估计,这些指导将为公司带来巨大的优势。 与此同时,为获得更好的产出,与人工智能相关的问题也将得到解决。 根据最新的预测,在即将到来的一年中,技术世界显然将产生巨大的变化。人工智能将持续以其超凡的能力为我们带来惊喜。 现在,我们可以预料,人工智能、分析和大数据团队将在世界上带来更大的变化。

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    吴甘沙:大数据的六人工智能变现方式

    幸运的是,人工智能领域的一些理论和比较实用的方法,已经开始用于大数据分析方面,并显现出初步令人振奋的结果。至此大数据的价值变现潜能开始逐步被人工智能释放。 同时,大数据技术的发展也将在为人工智能提供用武之地的同时,唤醒人工智能巨大的潜力,从而使这两个领域的技术和应用出现加速发展的趋势。 知著见微:大数据的“弹性” 1知著 随着大数据人工智能的发展,机器能进一步窥探到人类的思想境界。知著就是“见天地、见众生”,正如天文望远镜。那么,大数据如何帮助人们知著呢? 寒武纪爆发的钙 寒武纪为什么生命形态会爆发呢? 2数据打通六产业 在2013年吴甘沙的演讲中,他认为6产业是通过大数据打通的,大数据为体,西学为用。

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    10热门人工智能技术

    1、机器学习平台:提供算法、API、开发和培训工具包、数据以及计算能力,来设计、训练模型并将其部署到应用程序或其他机器中。目前广泛用于企业级应用,主要涉及预测或分类。 2、人工智能优化硬件:图形处理单元(GPU)和专门设计制造的设备,用于高效运行面向人工智能的计算作业。目前已经在深度学习应用程序方面发生重大影响。 10热门人工智能技术1.jpg 3、决策管理:引擎将规则和逻辑架构插入人工智能系统,并用于初始设置/培训和持续维护和调整相关决策。 目前应用于欺诈检测和安全等广泛的自动化辅助以及挖掘非结构化数据等领域。 6、自然语言生成:从计算机数据生成文本。目前用于客户服务、报告生成和商业智能汇总分析。 10热门人工智能技术2.png 7、语音识别:将人类的语音转录并转换成对计算机应用有用的格式。目前用于交互式语音响应系统和移动应用程序。 8、虚拟人物:从简单的聊天机器人到可以与人类连接的高级系统。

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    吴甘沙:大数据的六人工智能变现方式

    幸运的是,人工智能领域的一些理论和比较实用的方法,已经开始用于大数据分析方面,并显现出初步令人振奋的结果。至此大数据的价值变现潜能开始逐步被人工智能释放。 同时,大数据技术的发展也将在为人工智能提供用武之地的同时,唤醒人工智能巨大的潜力,从而使这两个领域的技术和应用出现加速发展的趋势。 五六是辨讹和晓意,辨讹是去伪存真、查漏补缺,晓意则由于传统上机器只能处理数据,对于有深刻内涵的内容无法真正理解显得异常重要。 知著见微:大数据的“弹性” 1、知著 ? 寒武纪爆发的钙 ? 寒武纪为什么生命形态会爆发呢? 2、大数据打通六产业 在2013年吴甘沙的演讲中,他认为6产业是通过大数据打通的,大数据为体,西学为用。

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    火爆的人工智能和大数据背后,这5数据趋势你知道吗?

    通过了解和熟悉这五新兴趋势,企业和业界人士将在新的一年即将到来之际,充分利用和发挥大数据和基于人工智能的解决方案的作用。 此外,由于更多的企业加入并将其应用于自己的业务中,人工智能可能会继续得到更多的投资。 2、暗数据的新纪元 随着大数据的增长,利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。 对于并不熟悉人工智能数据管理领域的许多人来说,这种数据不断被证明是有用的。 暗数据可能难以让人理解,但随着越来越多的企业投资人工智能,这些迷惑可能就会消散,并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。 随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。

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    火爆的人工智能和大数据背后,这5数据趋势你知道吗?

    通过了解和熟悉这五新兴趋势,企业和业界人士将在新的一年即将到来之际,充分利用和发挥大数据和基于人工智能的解决方案的作用。 1、更多关注零售 在最近的大数据人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。 对于并不熟悉人工智能数据管理领域的许多人来说,这种数据不断被证明是有用的。 暗数据可能难以让人理解,但随着越来越多的企业投资人工智能,这些迷惑可能就会消散,并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。 随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。

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    人工智能能力水平:基于深度学习的人工智能分类

    【新智元导读】本文作者基于深度学习提出人工智能的五分类:1.仅分类(C);2.记忆分类(CM);3.知识分类(CK);4.不完全知识分类(CIK);5.协同不完全知识分类(CCIK),希望能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段 (文/)Arend Hintze 曾把人工智能分为以下四个类型: 反应机器:是最基本的 AI 类型,它们无法形成记忆,也无法利用过去的经验来做决策。在设计好的任务之外,它们无法起作用。 我对这个分类的保留意见是,它们似乎来自一种 GOFAI(有效的老式人工智能)的基调。此外,从“有限的记忆”到“心理理论”的跳跃也似乎太大了。 因此,我想更针对深度学习领域提出我对人工智能的分类,而且我的分类更实用,对业者来说更有帮助。这个分类能让我们知道我们目前处在人工智能的哪个阶段,以及我们最终能到达哪里。 这些都是人工智能的根本问题,正如 Yann LeCun 所说: “如果智能是一个奶油蛋糕,无监督学习将是蛋糕胚,监督学习是蛋糕上的糖霜,而强化学习将是奶油蛋糕上的樱桃。

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    人工智能潮起潮落,方向始终如一 | 数据科学50人·陶

    程,悉尼大学教授、优必选悉尼大学人工智能中心主任、优必选人工智能首席科学家。 陶程教授在解析数据科学时,如此说道:“数据科学是一门利用数据学习知识,并从数据中提取有价值的信息,以分析现实现象、挖掘本质和关系的学科。 (图片说明:陶程教授在澳大利亚科学院做报告) 顶着学术光芒的华人科学家陶程,继续着他的人工智能的研究与实践。 学界的一痛点在于数据的缺失,于是包括纽约大学的Yann LeCun,斯坦福大学的李飞飞、吴恩达等人工智能领域的著名与专家学者纷纷加入诸如Facebook、谷歌等互联网科技巨头,让自己的基础研究能力与数据资源有机结合 随着未来5G技术以及物联网的发展,数据红利会进一步迸发,人工智能的发展前景会更好。 正如大量海外华人科学家一样,陶程明白全球化的浪潮下,每个国家都有自身的优势。

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