机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
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
在机器学习服务器中，计算上下文是指处理给定工作负载的计算引擎的物理位置。默认为本地。但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python)函数的执行推送到另一个系统上的计算引擎。例如，在 R 客户端中本地运行的脚本可以将执行转移到 Spark 集群中的远程机器学习服务器以在那里处理数据。
【新智元导读】微软前副总裁S. Somasegar从智能应用开发的角度，总结了2016机器学习和人工智能的5大发展趋势：算法和数据结合的微智能，将能灵活地在应用中得到融合；让“每一个应用都变得智能”；人工智能的黑箱将被揭开；现阶段的机器学习和人工智能中，人类的作用不可替代；最后，他认为对于企业来说，不是从一开始就需要机器学习。 风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会，汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。 本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中，所
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？
在近期结束的CVPR2016（2016年国际计算机视觉与模式识别会议）上，机器学习无疑是最大的主角，谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
微软今天宣布与沃尔玛建立为期五年的合作伙伴关系，通过人工智能，云和物联网（IoT）服务的组合加速公司的数字化转型。并为全球数百万客户提供更快捷，更轻松的购物体验。
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，
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验。Machine Learning Studio提供了
在科技的快速发展中，生成式AI（Generative AI）逐渐成为创新的重要驱动力。它通过学习大量数据来生成新内容，应用广泛，包括文本生成、图像生成、音乐创作和代码生成。各大云厂商都提供了丰富的AI服务，使企业和开发者能够更方便地构建和部署生成式AI应用。本文将详细对比AWS、GCP、Azure、阿里云和腾讯云在生成式AI方面的云服务。
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
首先介绍下Sqlserver 机器学习服务： 机器学习服务介绍： https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/machine-learning/sql-server-m
【导读】2017年9月，Uber 在技术社区发表了一篇文章向大家介绍了 Uber 的机器学习平台 —— Michelangelo。随着平台的日渐成熟，Uber 的业务数量与能力也随之增长和提升，机器学习在整个公司的应用范围越来越广。在本篇文章中， 我们将为大家总结 Michelangelo 在过去一年的时间里取得的成果，回顾Michelangelo 的发展历程，并深入探讨 Uber 机器学习平台当前的发展方向和未来目标。
原作者 Igor Bobriakov 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如今我们越来越依赖于数据和信息，企业通过数据科学和机器学习来处理大量数据。深度学习和人工
Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
文 / Yue Weng,Huaixiu Zheng,Anwaya Aras,Franziska Bell
来源：research.fb.com 作者：Kim Hazelwood et al. 编译：刘小芹 【新智元导读】近日 Facebook 研究团队公开一篇 HPCA 2018 论文，作者包括 Caffe 作者贾扬清等人，深度揭示了 Facebook 内部支持机器学习的硬件和软件基础架构。Facebook 的几乎所有的服务都广泛应用机器学习，其中计算机视觉只占资源需求的一小部分。此外，Facebook 依赖多种机器学习方法，包括但不限于神经网络。硬件方面，用CPU 做推理，CPU 和 GPU都用于训练，并且进
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
接上文 上一节内容里，我们大致介绍了我们对移动端可用的硬件条件的探索，接下来，我们更专注于介绍一些专注于移动端设备的机器学习框架，以及在Q音探歌，我们接入深度学习服务的一般流程。 4.移动端机器学习框架介绍 深度学习算法推断要在移动端落地，需要着重衡量尺寸和性能的限制，同时又要尽可能的提供给用户较好的体验（推断速度足够快）。Q音探歌倾向使用成熟的机器学习框架快速搭建深度学习服务，我们对比了一些专注于为边缘设备带来高效深度学习的框架，包括NCNN, TensorFlow Lite, Pytorch Mobi
机器学习目前是 IT 领域最热门的话题之一，这是因为它在看似无限的应用场景中都能发挥自身的作用。从检测欺诈网站到自动驾驶汽车，再到识别你的“金牌会员”身份以进行价格预测等等。 但这个如此有吸引力的领域未来将如何发展？会走向何处？下一个最好的东西又将是什么？未来十年我们将处于什么样的位置？无论下一个巨大的改变是否会给我们所有人带来惊喜，本文将对机器学习将发挥作用的领域和用例做出五个预测。 1. 量子计算(Quantum Computing) 机器学习任务涉及到诸如在高维空间中对大量向量进行处理和分类的问题
机器学习目前是 IT 领域最热门的话题之一，这是因为它在看似无限的应用场景中都能发挥自身的作用。从检测欺诈网站到自动驾驶汽车，再到识别你的“金牌会员”身份以进行价格预测等等。 但这个如此有吸引力的领域未来将如何发展？会走向何处？下一个最好的东西又将是什么？未来十年我们将处于什么样的位置？无论下一个巨大的改变是否会给我们所有人带来惊喜，本文将对机器学习将发挥作用的领域和用例做出五个预测。 1. 量子计算(Quantum Computing) 机器学习任务涉及到诸如在高维空间中对大量向量进行处理和分类的问题。我
在数据源类型中，您可能会发现取决于文件系统类型和计算上下文的差异。例如，在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上创建的 .xdf 文件与在 Windows 或 Linux 等非分布式文件系统中创建的 .xdf 文件有些不同。有关详细信息，请参阅如何在 Spark 上使用 RevoScaleR。
随着数字化和计算能力的发展，机器学习（Machine Learning）技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视，然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期，大量的ML项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看，早期ML社区广泛关注的是ML模型的构建，确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现，但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面，并未大家所关注。
本文介绍了在零售商工作的数据科学家、项目经理和业务主管利用自动机器学习和Azure机器学习服务来减少产品库存过剩的具体过程。
去年11月，我写了一篇关于使用自动机器学习来进行AI民主化（democratization）的文章（见下面链接）。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 多年来，微软一直专注于机器学习的研究，并将机器学习广泛应用到产品和服务中，取得了一系列的显著成果。微软的人工智能助力小冰在机器学习技术的帮助下，具备了情景对话的能力，并且能够识别狗的种类以及进行简单的自述；同样，得益于机器学习技术的进步，微软最新发布的Skype Transl
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
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
每家公司现在是一个数据公司，在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序，这归功于三个机器学习的趋势：数据飞轮，算法经济，和智能云托管。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
Facebook昨天第一次正式介绍了FBLearner Flow，一个可以为全公司员工管理机器学习模型的机器学习软件。换句话说，这是一个可以自己制造人工智能的人工智能，你可以理解为传说中的人工智能母体。 它与其他基于云端的机器学习服务有点相似，例如微软的Azure机器学习或者Airbnb的开源Airflow，不过，FBLearner Flow是根据Facebook自己的业务而进行最优化的，装满了Facebook工程师开发的算法，让公司其他人都可以为自己的模型而使用该平台。 “公司超过25%的人都在使用，
尽管 ChatGPT 在对话 AI 领域已被证明是革命性的，但它只代表了庞大而多面的 AI 景观的一小部分。本章旨在拓宽您的视野，向您介绍其他形式、应用和人工智能的潜力。
编辑：cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天，谷歌重磅发布Cloud AutoML，这个无需写代码，全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务（MLaaS）领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器，微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作，三家PK战况如何，各有哪些产品，目前MLaaS还处于起步阶段，未来的展望又有哪些？ 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision，是其机器学习即服务（MLaaS）的重大改进，试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re：Inve
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
机器学习需要使用大量数据来对模型进行训练，而我们一般都会将这些训练数据上传到亚马逊和Google等运营商所托管的机器学习云服务上，但这样将有可能把数据暴露给恶意攻击者。那我们是否能够把机器学习当作一种
选自Github 机器之心编译 今日，中科院计算所研究员徐君在微博上宣布「中科院计算所开源了 Easy Machine Learning 系统，其通过交互式图形化界面让机器学习应用开发变得简单快捷，系统集成了数据处理、模型训练、性能评估、结果复用、任务克隆、ETL 等多种功能，此外系统中还提供了丰富的应用案例，欢迎大家下载使用。」在此文章中，机器之心对开源的 Easy Machine Learning 系统进行了介绍。 GitHub 项目地址：https://github.com/ICT-BDA/Eas
IDC MarketScape2021年度《Asia/Pacific (Excluding Japan) Vision Artificial Intelligence Software Platform 2021 Vendor Assessment 》评估报告最新出炉： 国际行业研究机构IDC发布的“2021年亚太地区（不包括日本）视觉人工智能软件平台供应商”评估中，腾讯云AI视觉能力位列中国厂商战略维度第一！ 腾讯很早就开始在AI技术领域布局和研究，并基于游戏、社交、移动支付等领域的优势地位，逐渐在计
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
物联网，大数据和机器学习技术正在塑造下一代商业应用。这些智能应用为创新型数字企业提供以下支持：
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
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