机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。
采访嘉宾 | 九章云极 DataCanvas 创始人 & 董事长 作者 | 刘燕 2014 年，刚成立 1 年的数据智能基础软件供应商九章云极 DataCanvas 董事长方磊曾在一封发给投资人的邮件中谈到自己的创业设想。 这个设想的核心观点是，容器技术自 2012 年出现后，给分析行业带来了很大的改变，容器化的方式统一了分析流程的运行基础。而且，与容器结合后，机器学习、深度学习等不再只是在上层增光添彩的小工具，而成为了标准化的基础设施。 如今再回头去看，令方磊感到庆幸地是，创业这 9 年来，九章云极 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。
作者：Lands、Allen、连长、恺哥、潇姐 2020 摆地摊，新风口！ 那么，Quant摆摊后都会干啥呢？ ▍卖方金工：卖研报 5元3本太俗气，我们论斤卖！ 免费打包，送货上门 ▍量化网红：卖小黄书 彩色印刷，图文并茂 看得懂、学得会、用得上！ 买不了吃亏，买不了上当 ▍量化大佬：烤韭菜 白天割韭菜，晚上烤韭菜 平日太辛苦，晚上补一补 ▍多因子研究员：街头要饭 看天吃饭 因子不在多，有Alpha则灵 回撤不在深，不亏就行 ▍量化实习生：卖简历 985+211 虽然策略没赚钱 3个国家读过书 4
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
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之前很多读者反映新人和旧人得分的明细一些，那今天先总结一下本平台自创办以来一些经典的干货和实验等，希望对大家有所了解~
机器学习是为了预测某个值而利用算法来学习数据中模式的科学。利用足够的数据，在所有输入变量与待预测值之间建立映射。在有限的输入变量的情况下，系统更容易预测一个新的值。这种方法不同于传统，传统方法是基于先前设臵的规则开发的，而机器学习模型是使用数据驱动的。
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x时代。Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？有哪些新方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？ 今天，Hadoop将首次在中国组织Meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 时间地点 时间：2019年8月10日 10:00 地点：北京希格玛大厦 小剧场 活动议程 09:40-10:00 签到&自由交流 10:00-10:
最近在Coursera 上学习斯坦福大学的机器学习。根据费曼学习法的理论，教是最好最快最有效果的学习方法。因此，我将会开一系列机器学习相关的文章，同步我的学习进度，并用我自己的理解和语言将我学到的内容写出来。
邵浩：深圳狗尾草智能科技有限公司 AI Lab 主任，日本国立九州大学博士，中国中文信息学会青工委委员，中国计算机学会 YOCSEF 上海学术委员会委员，研究方向为人工智能和机器学习，发表论文四十余篇。
【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
自2006年诞生以来，Hadoop技术与社区已走过了13个年头，在经历了大数据技术高速发展之后，迎来了3.x的时代。这些年来，Hadoop如何在腾讯、阿里、滴滴、小米、美团、头条以及京东巧妙落地？在全新的时期，有哪些方向值得关注？Hadoop技术社区又将走向何方？2019年8月10日，Hadoop将首次在中国组织meetup，为你揭晓大数据Hadoop技术与社区发展的Roadmap。 活动时间和地点 时间：2019年8月20日 地点：北京希格玛大厦北塔 B1 多功能厅 活动议程 9:40-10:
机器学习是我一直很关注的领域，我觉得最有意思的一点是：它不像传统软件是把已有的知识固化，而是通过数据衍生（预测、推断）出未知的知识。这种从有限游戏到无限游戏的转变我觉得对拓展思路很有帮助。讨论中提到的Data-centric, HuggingFace(AI Github)等我也在近期略有接触，还是挺前沿的内容。
机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 一周之内完成融资，这就是 Transformer 的力量吗？ Hugging Face 的 transformer 模型在 GitHub 上现在有 6.2 万 star 量，一个星 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone 聊天机器人应用，可以分享一些电脑生成的人脸和笑话，也可以和 Siri 玩互动。换句话说，他们想打造一个可以理解任何类型对话主题的聊天机器人。 「我们可以和人工智能谈
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版
作者 | Cassie Kozyrkov 编译 | Leo 出品 | 人工智能头条 告诉大家一个秘密：当人们说起“ 机器学习 ”时，听起来好像只是在谈论一门学科，但其实是两门。如果企业不了解其中的差异，那么就可能招惹来满世界的麻烦。 ▌两个关于机器学习的故事 在机器学习方面，企业经常犯的错误类似于：请一位厨师来制造烤箱或请一位电气工程师去烘烤面包。 假设你是一家面包店的店主，你需要聘请的是一位经验丰富的面包师，他需要精通的是制作各种美味面包和糕点的技艺，而不是制造烤箱的方法。虽然烤箱是制作面包的一
告诉大家一个秘密：当人们说起“ 机器学习 ”时，听起来好像只是在谈论一门学科，但其实是两门。如果企业不了解其中的差异，那么就可能招惹来满世界的麻烦。
这是「进击的Coder」的第 638 篇技术分享 编辑：蛋酱、泽南 来源：机器之心 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 从事 AI 技术开发的同学应该知道，GitHub 上有一个 Logo 为笑脸 Emoji 的开源项目：Hugging Face。它的 transformer 模型在 GitHub 拥有 6.2 万 star 量，从当前项目估值来看，一个 Star 价值 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone
编者按：这个问题放到更大的范围，也同样适用于回答“学习数据挖掘是否需要学好数学？”。作者从实践的几个方面给出了自己的理解，小遍认为还是比较好的回答了这个问题。 正文： 不抖机灵，想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为：大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。 原因如下： 1. 即使你有了一定的数学功底，还是不知道怎么调参或者进行优化。 这话说的虽然有点自暴自弃，但扪
不抖机灵，想从接触过机器学习学术圈但已投身工业界的角度来回答。 我认为：大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。 原因如下： 1. 即使你有了一定的数学功底，还是不知道怎么调参或者进行优化。 这话说的虽然有点自暴自弃，但扪心自问在座的各位，当你发现 accuracy 不好、loss 很高、模型已经 overfitting 了，你唰唰唰列列公式玩玩矩阵就知道问题出在哪里了吗？不一定。诚
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：
伴随着资本大量进入大数据行业，出现了创业公司估值过高的现象，好像只要打上大数据的标签，一些公司的估值动辄翻番好几倍。企业信用数据服务商上海斯睿德信息技术有限公司出现在上述7家公司名单中，其不仅近期刚获得由东方海富领投的数千万元融资，且最近18个月已经成功完成了3轮融资。而另一家2015年8月刚成立的大数据公司鼎复数据也在一年多的时间内完成了2轮1.07亿元的融资。 就此现象，上海斯睿德信息技术有限公司CEO赵杰在接受第一财经采访时表示，大数据公司受资本追捧，本质上是因为，物以稀为贵。虽然国内这两年大数据
商业互联网已经出现20多年，但从你收到第一份电子情书到现在，互联网的整体用户体验并没有太多变化。 互联网最初仅被用于政府，高校和企业通用的研发工具。随着超链接的出现，互联网转变为商品和服务的运营车。 现在，支持科研仅仅是互联网的一个小功能，它已经严重偏向于用户至上主义。例如，你想在网上搜索所有使用HP 950 墨盒的打印机，如果你在搜索引擎中输入‘HP 950 墨盒’，你很有可能在谷歌中找到500,000条指向打印机墨盒的链接。你确实能搜索到有关打印机的内容，但这些信息仅仅是关于那些使用950墨盒的打印机，
北京时间2月5日，在由新浪网主办的“2014新浪全媒体高峰论坛”上，缔元信.网络数据CEO秦雯女士发表了题为“媒体大数据营销”的演讲，从实操层面分享了大数据在媒体端的应用。 以下是演讲观点精粹，与大家分享： 观点一：未来互联网市场≠手机一统江湖 对于手机未来就是一切这个观点，秦雯表示不完全认同。原因有二，其一，不同的应用场景有不同的使用终端。其二，未来将会出现多种移动终端，手机未必是移动终端的终结者。 观点二：每一个新媒体都是大数据平台 针对媒体同行对大数据与己
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
机器之心整理 参与：杜夏德 运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的东西都是要靠优化，不管是学习还是刚才讲到的决策问题，都要有 OR (运筹学)的结合。 作为优化算法的基础，运筹学在第二次世界大战期间因英美两国配置资源的需求而发展起来。近些年，随着数据量大幅度攀升等科技环境的变化，运筹学得以快速发展，并广泛应用于零售、金融、物流等行业。正如运筹学顶级专家叶荫宇所说，运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久，但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会，很多顶层的
1、波动性突破实盘系统介绍 1.1 系统设计思想 波动性突破， 本身带有一定程度自适应市场的特点， 为趋势跟踪系统中的上品， 我们再加入时间清仓、 顺势下轿的元素， 在中性的盘整市道中主动退出突破交易， 或在发生第二次波动性突破的时候顺势平仓，这样就部分解决了利润回撒的问题， 至于参数， 个人倾向于没有参数的交易系统模型最好， 最具有未来市场的适应能力， 如果必须要有一两个参数， 那么以该参数在大幅度变动的测试环境下， 仍然可以盈利为佳。 1.2 波动性突破系统的文华财经源码： TR:= MAX(MAX(
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。
作为首位美国人工智能协会（AAAI）华人Fellow，唯一AAAI华人Councilor，国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席，中国香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授在国内外机器学习界声誉卓著。在此前接受CSDN采访时，杨强介绍了他目前的主要工作——致力于一个将深度学习、强化学习和迁移学习有机结合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）体系的研究。那么，这个技术框架对工业界的实际应用有什么样的实际意义？在本文中，CSDN结合杨强的另外一个身份——国内人工智能创
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，
而为了避免打击，这些产业商家通常会将摄像头等各个部件分开售卖，甚至伪装成日用品进行出售，“一瓶空气清新剂标价580元，其实是偷拍设备”。
短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。而对于长期的预测，机器学习的训练目标可以不是评估在给定状态下的每股总利润或买入行为的回报，而是监控在该状态下买入与在所有可能状态下买入的相对盈利能力。
一想到大数据，我们可能想到的是大数据可视化平台，展示的有多么的炫酷，可是你可能没有想到的是大数据中数据的存储，数据的计算（mapreduce）会是有多么的漫长，下面我们来看图
苹果历来的业务不依赖于机器学习，也不喜欢拿用户数据赚钱。 当几乎其他所有的 IT 巨头都在收购机器学习的创业公司之时，甚至谷歌和 Facebook 已经聘请了许多相关当来自学术界的机器学习专家。但是，我们却并没有听到太多来自苹果的消息。 他们对于 siri 系统的更新也是始终缓慢进行的。是否有一个战略方面的理由，使他们缺乏这方面的兴趣，他们对于相关方面的研究是否早已落后于其它公司？ 杰克·雷伊，谷歌 DeepMind 研究工程师在 Quora 进行回答，但他也表示，这是他个人意见，并不代表谷歌公司。
有一天，你到水果店去买橙子，当然要挑选最甜、最熟的。你是根据橙子的重量来付钱的，而不是根据橙子的甜度或者成熟度，虽然水果店有时候会把好的橙子挑出一堆单独涨价，但是这里没这么做。
苹果的市值前不久刚刚破了万亿美元，但是最近，iPhone上的垃圾信息却遭到了一大波国内用户的吐槽：
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：天于刀刀 又是一年金九银十，前几天小编刀刀在一次电话面试过程中被HR 的一个问题问得差点闪了腰。 当时情况是这样的，在流利地介绍完之前的几个项目后，招聘小姐姐打断了我后续的（忽悠）节奏，郑重其事地反问了一句： "请问您的这些项目都已经落地了吗？" 当时我只觉得莫名其妙，这别不是来套方案的吧。 落地？这当然落地了啊！ 随后我就挑着框架性的东西和小姐姐解释了一番后，这个问题也算是过关了，顺利进入下一轮。 转眼间这场面试已经过去几天，我也逐渐遗忘了其中的大部分细节，直到
机器学习算法可用于找到最佳值来交易您的指标 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
前言 今天，第四范式发布了一款人工智能开发平台“先知”，这是AI领域首个面向开发者的开发平台。第四范式对先知设置了参数自动化的算法，并搭建了比Spark快数百倍的机器学习的基础架构，它降低了人工参与的特征工程和模型训练过程，还能提供自动或半自动的特征工程、模型选择调参工具，降低了对数据科学家的依赖。 先知面向实际问题能提供更好的应用型解决方案，从业人员利用这个平台，1-2个月就能成为数据科学家。创始人戴文渊因此开玩笑说：“我们的愿景就是让我们自己的科学家失业。” 第四范式号召“AI for everyon
经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对决策质量提出了更高要求。同时，复杂多变的商业环境使决策约束条件不断增多，并对决策敏捷性提出了更高要求。因此，依靠业务规则和专家经验的传统业务决策愈发难以满足企业的需求，企业需要对决策方式进行升级。
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Marcos Lopez de Prado，想必国内的读者这几年应该熟悉一些了吧！
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人们形容运维人的工作日常：不是在解决问题就是在解决问题的路上。以至于运维人自己也感叹干的工作是操着卖白fen的心、赚着卖白菜的钱……
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