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
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。
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。
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？
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
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
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
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。
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
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
【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。
【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
Databricks今天推出了AutoML Toolkit，这是一种自动化的端到端机器学习服务，旨在为具有丰富经验的开发人员提供服务。
在今天召开的 Connect(); 2017 开发者大会上，微软宣布了 Azure、数据、AI 开发工具的内容。这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲。 在开场视频中霍金又来了。你记
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
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
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述现有可用的AutoML平台。
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。
TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
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：
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
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。
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。
1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe：Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建，已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接：http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark：该项目最初在雅虎开发
ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。
Python是SQL Server 2017的新功能。它主要是为了允许在SQL Server中使用基于Python的机器学习，但是它可以与任何Python库或框架一起使用。为了提供可能的例子，Hitendra展示了如何安全地使用该功能来提供智能应用程序缓存，其中SQL Server可以自动指示数据何时更改以触发缓存刷新。 MS SQL Server 2017已经通过启用SQL服务器通过“使用Python的机器学习服务”在TSQL中执行Python脚本，添加到其高级分析扩展，现在称为“机器学习服务”。这基本上
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
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
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元，比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年，到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用，市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目： 1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.
选自Jaxenter 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 想提高机器学习技能？何不看看 GitHub 上最流行的开源机器学习项目呢？本文介绍了 GitHub 上最流行的 5 个开源机器学习项目。 机器学习是当前最热的技能。今年早些时候，Stack Overflow 发布了一项涉及大量开发者的调查结果，机器学习专家的收入仅次于 DevOps 专家。 机器学习正处于鼎盛时期，但对新手来说，开源通常有点让人疑惑。因此，今天，我们就来了解一下 GitHub 上最顶尖的五个开源项目，看看该领域的发展情况以及你能够帮助
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。
继谷歌、微软、Deepmind后，亚马逊在近日也宣布，把自家培训软件工程师和数据科学家的机器学习课程免费开放。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交Angel项目申请书 Angel项目介绍 腾讯自主研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台，支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持几万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、孙瑞鸿 Angel开源项目负责人 导师寄语： Angel是腾讯自研高性能分
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
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。
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
【编者按】如我们之前的介绍，随着微软、Google、AWS陆续加入，机器学习即服务（MLaaS）的争夺战已经打响，BigML就是其中的一个竞争者。本文详细介绍了BigML机器学习服务的特性和使用过程，作者认为BigML比AmazonML、AzureML等更接近于SaaS，支持跨云导入数据是它的一个优势。以下为文章内容。 BigML提供一个建立和共享数据集和模型的管理平台 机器学习即服务（MLaaS）已经真实存在于云计算市场，而BigML的使命很简单明了：让机器学习更容易，更美妙，更加易于为所有人理解
内容来源：2018 年 3 月22 日，微软资深技术顾问徐玉涛在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《云道·智远—微软人工智能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：1901 | 5分钟阅读 摘要 人工智能跟产业结合的时候能带来更多的经济增长，它已经深入生活的方方面面。那么人工智能的优势在哪，如何才能做好人工智能，微软又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢，本次主题将一一讲解。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo
5月20日凌晨，微软线上举办了开发者大会Build 2020，重点介绍了其在云计算技术和深度学习算法优化上的进展。
云计算和智能制造是当今科技领域两个最引人注目的发展方向。它们的结合为制造业带来了巨大的机遇和变革。本文将深入探讨云计算在智能制造中的应用，以及这个领域的未来前景。
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