在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战，以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言，具有优越的性能和并发性能，适合构建大规模应用程序。然而，在机器学习领域，Go仍然面临一些挑战，如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小，但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来，将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择，同时，Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
导语：在数字化、智能化的时代，通过机器学习（Machine Learning）能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力，充分挖掘大数据的核心价值，一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍，快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
最新消息，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
随着 AI 技术的发展，人类社会正处于火热的智能化革命之中，AI 能力已经渗透到各行各业，在语音、图像以及 NLP 领域，已获得了突破性的进展和效果。
北京时间12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation）正式宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel成为世界最顶级的AI开源项目之一。 LF AI基金会执行总监Ibrahim Haddad表示：“在Angel从孵化到毕业的过程中，我们能看到Angel在新功能完善和应用场景落地方面惊人的速度。随
12月20日，Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会（Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation） 宣布，腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业，也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着，Angel得到全球技术专家的认可，成为世界顶级的AI开源项目之一。
Spark拥有一个庞大的、不断增长的社区，还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说，Spark应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算，因为它在许多领域都有广泛的应用，包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。 本文会介绍Spark核心社区开发的生态系统库，以及ML/MLlib及Spark Streaming的Spark库的具体用法，对于企业的各种用例及框架也进行了说明。 数据仓库 对任何业务来说，数据分析都是一个核心环节。对分析型的
当前正处于量子计算发展的爆发期，量子计算机硬件、软件都在快速迭代升级，全球的量子计算机开发也越来越活跃。本文将延续上篇文章，为大家介绍国内外大厂量子开源软件的发展和应用。
Oracle今天开源了Graphpipe，可以方便地在云计算中为机器学习模型提供服务，比如TensorFlow、MXNet、Caffe2和PyTorch等流行的框架。Graphpipe旨在简化机器学习的部署，以便在移动应用和物联网设备上使用，以及为最终用户提供Web服务或为公司内部使用AI提供便利。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目，于 2016 年底推出、2017年开源。近日，快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越，从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
借助最新设计的Cortex-M52芯片，Arm使边缘端最小物联网设备也能实现AI计算.
【新智元导读】《福布斯》日前刊文，记者深入谷歌，探明其开源以TensorFlow为代表的一系列核心技术原因：开源能够更好更快地改善技术，同时也能够让自己成为价值生态链数据获取的核心。今天，竞争优势不再属于最会减少成本、利用资本的企业，而是属于为整个生态创造新的信息价值的企业。本文同时收录谷歌主要开源项目。 我们一直认为艺术最需要人类创造力，但近年来，能理解创造力的机器不断出现。一位音乐教授甚至开发了一个能谱曲的程序。与挖洞、造车的机器不同，能产生有创造力作品的算法需要理解即使是人类自己都难解释清楚的事情。谷
随着 Pinterest 不断从一个只保存想法的地方发展为一个发现激发行动的内容的平台，直接发布到 Pinterest 的创作者的原生内容有所增加。随着 Pinterest 上创作者生态系统的发展，我们致力于通过创作者代码等举措确保 Pinterest 保持积极和鼓舞人心的环境，这是一项强制接受准则（例如“善待”和“检查事实”）的内容政策在创作者可以发布创意 Pin 图之前。我们还在 Idea Pin 评论上设置了防护栏，包括积极性提醒、评论删除和关键字过滤工具以及垃圾邮件预防信号。在技术方面，我们使用机器学习中的尖端技术来近乎实时地识别和执行违反社区政策的评论。我们还使用这些技术首先显示最具启发性和最高质量的评论，以带来更高效的体验并推动参与。
在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
本文将深入探讨几种令人叹为观止的编程语言：Go, Python, Java, 和 C++。每种语言都有其独特的魔力和应用场景。我们还将分享一些惊人的代码技巧，以及这些技巧在实际开发中的应用。无论你是编程新手还是经验丰富的开发者，这篇文章都会带给你新的启发和惊喜。关键词包括：Go语言, Python, Java, C++, 编程技巧, 实战案例。
【新智元导读】Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择
在最近泄露的一份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了这样的观点。这位研究人员认为，在这场激烈的 AI 竞赛中，虽然谷歌与 OpenAI 在你追我赶，但真正的赢家未必会在这两家中产生，因为有股第三方力量正在崛起。
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
编者按：本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享。 正如程序语言一样，深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景，那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习？ 这期的公开课特邀了先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了，AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的这一过程。 嘉宾介绍 彭河森，埃默里大学统计学博士。现担任微软美国总部的机器学习科学家、微软必应广告部应用资深
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念，但代表的不是数据框而
TikTok是一款视频共享应用程序，可让用户创建和共享短视频。它以个性化的“just for you”的推荐给用户留下了深刻的印象。它在Z世代中非常受欢迎，容易让人上瘾。在它的背后，它是由人工智能技术驱动的。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
SciSharp 是怎样的一个社区？它是如何构建一个基于 .NET 的机器学习生态？它在做的事情对开发者来说有何意义？本次，AI 科技大本营与 SciSharp 核心团队成员，包括 SciSharp 社区产品运营负责人，原 “微信”技术专利发明人George Zhao、 TensorFlow.NET 发起人和主要贡献者Eric Chen、NumSharp 主要贡献者 Eli Belash、Torch.NET与Numpy.NET的主要贡献者Meinrad Recheis和 ICSharpCore主要贡献者Kerry Jiang聊了聊，更加深入地了解这个 AI 社区及其产品。
作者：ZACH DEVITO、YANGQING JIA、DMYTRO DZHULGAKOV、SOUMITH CHINTALA、JOSEPH SPISAK
总之，一个机器学习框架包括如何处理数据，分析方法，分析计算，结果评估和结果利用。 一个好的机器学习框架需要处理大规模数据提取和数据预处理，还需要处理快速计算、大规模和高速的交互式评估，以及简单易懂的结果解释和部署。
Python，一门语言，一种工具，一个平台，深的一批人喜欢和力挺！ 机器学习很火，Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
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。
没错，也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。
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，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中，来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
机器之心报道 编辑：蛋酱、泽南 未来的机器学习开发局面会走向统一吗？ 在去年 10 月的 Google Cloud Next 2022 活动中，OpenXLA 项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源 AI 框架合作，致力于汇集不同机器学习框架，让机器学习开发人员获得能主动选择框架、硬件的能力。 本周三，谷歌宣布 OpenXLA 项目正式开源。 项目链接：https://github.com/openxla/xla 通过创建与多种不同机器学习框架、
在Kubernetes日渐成为各大基础架构环境都要支持的公用工具时，其应用也逐渐在各个领域发酵，而该工具能调度庞大规模容器集群的能力，也相当适合与机器学习、大数据等应用场景结合。而近日，由Google自家推出的Kubernetes机器学习工具包Kubeflow终于发布了0.1版。 Google表示，虽然该项目仅成立5个多月，但是目前在GitHub上，已经有超过3,000名用户收藏该项目，“而在GitHub平台的关注热度，Kubeflow目前已经到达前2%了。” 而Kubeflow项目中，共依赖三个核心功能，
雷锋网按：本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代，海外科技巨头争先布局：人工智能深度报告（国外篇一），在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力，移动互联网时代是构建移动端的生态系统，人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素： 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合，才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI，并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】NVIDIA H100 Tensor Core GPU在MLPerf行业标准AI基准测试中首次亮相，创下了所有工作负载推理的世界纪录，提供的性能比上一代GPU高4.5 倍。 不久前，英伟达公布了旗下的芯片，在MLPerf行业标准AI基准测试的结果。 根据英伟达的说法，H100（又名 Hopper），提高了所有六个神经网络在每个加速器上的表现标准，比上一代的A100，性能高了4.5倍，创造了所有工作负载推断的世界纪录。 所谓的推理，不同于机器学习 (
坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
本月中旬，腾讯大数据在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel，并预计于2017年第一季度开放其源代码，鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用，激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 那么，Angel是如何“以己之翼、聚众之力”，如何在蓬勃发展的机器学习浪潮中展现自己的光辉，请跟随我们，走进Angel。 Angel简介 Angel是腾讯大数据部门第三代的计算平台，使用Java和Scala语言开发，面向机器学习的高性能分布式计算
随着近年来AI的不断发展，如何在竞争中提高你的优势？首先是大数据—非常大的数据集，可以使用数据分析来揭示模式和趋势，使企业能够改善客户关系和生产效率。然后是快速数据分析—实时应用大数据分析，帮助解决客户关系、安全以及其他问题。现在，随着机器学习，大数据和快速数据分析的概念与AI的结合使用，以避免这些问题和挑战。 那么，什么是机器学习，它如何帮助您的业务？机器学习是AI的一个子集，让计算机“学习”而不需要明确的编程。通过机器学习，计算机可以开发通过经验学习和通过数据集搜索来检测模式和趋势的能力。它不是将这些信
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。
腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
如果说一个编程语言是一支股票的话，你会选择哪一个编程语言去投资呢？你可能会去查一些编程语言的排行榜和分析，就像标准普尔 500 指数对股市所做的那样，比如说股票有 3 种类型：
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
毫末智行是一家致力于自动驾驶，提供智能物流解决方案的人工智能技术公司。数据智能是毫末智行的核心能力，乘用车自动驾驶系统及解决方案、低速无人车生态系统及解决方案、自动驾驶相关产品研发与定制服务三大垂类产品为数据智能服务，同时，数据智能也反哺三大垂类产品。
万众瞩目的Pytorch 1.0 依旧跳票了，但为了安抚各位弱小的心，FaceBook强势推出Pytorch 1.0 预览版（preview）！
GitHub 地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.0.0
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
