选自Medium 作者：David Venturi 机器之心编译 本文作者 David Venturi 是技术博客 freeCodeCamp 的知名主笔之一。 一年半前，我退出了加拿大最好的计算机科学专业。之后我通过线上学习资源开始了自己的数据科学硕士学位项目。我意识到能通过 edX、Coursera 和 Udacity 学到所需要的一切，而且能学得更快更高效，开销也更少。 现在我的学习就快完成了。我已经学习了很多数据科学相关课程，并部分旁听了很多其他课程。我知道现在有很多机会，也知道成为数据分析师或数据
虽然新闻天天提到机器学习、深度学习和人工智能，但这些领域已经存在了几十年。然而，如果你越过自动驾驶汽车和数字助理，你会发现，今天应用的大多数都是传统的。
Cortex作为一款为生产Web服务的工具，能够和AWS服务结合起来，重点解决jupyter notebook到生产的缺乏基础框架的问题。
“我是一名软件开发工程师，阅读过一些关于机器学习方面的书籍和博客文章，也学习过一些在线的关于机器学习的公开课。但是，我仍然不知道怎么应用到工程实践中……”
.ART .ART 域名首年注册优惠中，仅售15元/年 点击直达 .ART 域名批量注册，10个起售，仅售12元/年 （限量1000个，卖完下架） 点击直达 多年来，艺术界一直在探索人工智能的潜力。 2018 年，由巴黎艺术团体 Obvious 使用机器学习算法创作的肖像《Edmond de Belamy 》在佳士得拍卖会上以四十三万二千五百美元的价格售出，这是第一件由人工智能生成的艺术品。 从那时起，出现了几个著名的 AI 生成艺术作品案例，包括荷兰 ING 银行使用机器学习创作了一幅新的伦勃朗画作
编译 | AI 【AI科技大本营导读】人工智能和机器学习已经跳出科幻小说的范畴，冲进了现实。不管是技术层面还是商业环境方面，这些领域都在迅速发展，紧跟潮流的步伐是非常重要的。 无论你是技术参与者还是战略思考者，这些技术对于各种规模的企业都具有改变“游戏规则”的意义。 对于学习新的人工智能和机器学习技能、建立新的人际关系而言，没有什么比参加一些相关的顶级大会更高效的了。所以，营长编译了此篇2018年AI和机器学习的会议清单。每个清单包括日期、地点、网址、议程重点和定价，该列表按日期排序。 ▌1. 全球人工
微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
这是一句来自希腊的哲学家赫拉克利特写的话，它很简单但却道出了世界的真理之一。在数据科学与机器学习领域，这句话同样是非常有意义的，在生产中部署机器学习模型的许多实际应用中，数据通常会随着时间的推移而变化，因此之前构建的模型会随着时间的推移而变得不准确，效果大打折扣，这就是典型的数据漂移问题。
李杉 安妮 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人工智能与医生之间的配合越发紧密。 尽管有很多技术尚未经过临床验证，但在许多实验中，人工智能系统的确在诊断疾病、分析医学影像和预测健康结果
如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。本文介绍了降低云计算成本的一些方法，许多方法都涉及改善沟通，以便开发人员和devops团队可以做出更明智的财务决策。
最近由于校招如火如荼，一些小伙伴在后台以及知乎上问我，在开发和算法之间犹豫，不知道如何抉择，想要问问究竟哪一个岗位更好？
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java，可许多朋友一提到“并发”就头疼： 为什么我已经学习了很多相关技术，可还是搞不定并发编程？ 小公司根本遇不到并发问题，高并发经验该怎么积累？平时该怎么学习？ 昨天面试又卡在并发问题上了，并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗？ 有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到：机器学习的概念和分类。
当小朋友第一次看到猫后，可能会问爸爸妈妈，这个胖乎乎有胡子的可爱动物是什么。当父母告诉她：这就是猫的时候，她就会理解到，这种生物就是猫。 以后她碰到各种各样的猫的时候，都能认得出来。
什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状态按某种概率转移到另一个状态，在转移到另一个状态的同时，环境会根据潜在的“奖赏”（Reward）函数R反馈给机器一个奖赏。综合起来，强化学习任务对应了四元组 E= <S,A,P,R>, 其中P:S×A×S ↦ℝ
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它
DeepMind开发的AlphaGo（用于下围棋的AI系统）的出现引起了强化学习的热潮。从那之后，许多公司开始投入大量的时间、精力来研究强化学习。目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。大多数企业都在努力寻找强化学习的应用实例或者将其应用在商业中的方法。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。所以，类似金融业、健康行业、保险业、科技咨询公司这样的行业不愿冒险去探索强化学习的应用。此外，强化学习中的“风险管理”部分给研究带来了很大压力。Coursera的创始人Andrew Ng曾表示：“强化学习在机器学习中，对数据的依赖远超过有监督学习。我们很难获得足够多的数据来应用强化学习算法。因此，将强化学习应用到商业实践中仍有许多工作要完成。”
最近在赶paper，码字的时间不多，也刚好借着这个机会践行“写少、少写，写好”。今天谈谈如何对比多个机器学习算法的性能，阅读本文需要基本的统计检验知识，比如明白假设检验中 P<0.05通常说明了统计学显著性差异。 0. 背景 对比多个机器学习的算法性能是研究中很重要的一步，举几个常见的场景： 假设你开发了一个新的算法，那么希望在多个数据集上证明你的新算法是 state of the art（最牛逼的）。 假设你找到了一个新的数据集，你想研究到底什么算法在这个数据集上表现最优。 结合上面两个场景，你想知道
AI 科技评论按：腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中，滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士非常全面地解密了机器学习在滴滴中的大规模应用，其中包括：出行目的地预测、路径规划、拼车最优匹配、订单分配、估价、运力调度、评分系统等。AI 科技评论根据现场演讲整理成文，并由叶杰平博士与滴滴 CTO 张博亲自审文。 叶杰平： 滴滴研究院副院长，美国密歇根大学的终身教授。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，其主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？ 比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取款账单，再比如对于电信
2.传感器：采集物理世界的信息并将其转换成机器可以处理的原始数据。是机器人在物理世界工作的输入端。
我们正在进入数据科学实践的新阶段，即“无代码”时代。 像所有重大的变化一样，这个变化还没有在实践中清晰地体现，但这个变化影响深远，发展趋势非常明显。
在O2O 模式下，网约车平台成为其中最为经典的案例，无论是美国的 Uber 还是国内的滴滴都已经发展成为社会的基础设施。 网约车平台的使用界面 从这两大巨头的发展史来看，尽管前期它们都是利用补贴大战来完成对市场的占领的，但是随后它们也都专注于更为精细的运营和服务，以便满足乘客、司机和平台这三方的利益诉求。 为了实现这些目标，Uber 和滴滴等网约车平台都聚焦于技术的深耕和创新，它们的成功实践经验表明技术是业务发展的强大驱动力。业务和产品的快速迭代需要依靠优良的系统架构，而算法与数据中台在整体架构中又发挥了
本月的排行榜出现了自 TIOBE 榜单发布以来，近二十年从未见过的变化：前两名的位置首次出现了一个除 C 和 Java 以外的语言。C 依然位列第一，Java 跌至第三，而第二名现在是势不可挡的 Python 。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
课程视频：http://open.163.com/movie/2008/1/2/N/M6SGF6VB4_M6SGKSC2N.html
序言 ：漫谈机器学习 " 从这篇开始，我将开始撰写一系列机器学习相关的文章。我的研究方向是数据挖掘，主要使用统计建模的方法，对于机器学习，我也是入门不久，算是初窥门径。我希望通过这种新媒体的方式，用一些短小精练的文章，和你们分享我对机器学习的理解和认识，特别是我在解决实际数据问题时的思维。你们可以把我的文章看作是对于市面上优秀教材（比如周志华教授的西瓜书）的一个注释，当你理解我的思想时，不论你同意或不同意，我相信，你会对机器学习有更加深入的了解。 " 在这一篇文章，我想和你们形而上地聊一聊机器学习，算是这个
还登上了影响因子2.943的Biomedical Signal Processing and Control期刊。
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
说实在的，人工智能这个概念有些过于高大上，从大的方面包括深度学习、机器学习、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析；机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。
大多数强化学习和序列决策算法都需要智能体与环境的大量交互生成训练数据，以获得最佳性能。这种方法效率很低，尤其是在很难做到这种交互的情况下，比如用真实的机器人来收集数据，或者和人类专家进行交互。要缓解这个问题，可以重用外部的知识源，比如 RL Unplugged Atari 数据集，其中包括玩 Atari 游戏的合成智能体的数据。
大家可能对louwill这个名字并不陌生。他是深度学习算法工程师，主要从事医疗数据分析、医学图像处理和深度学习应用相关研究与工作。他在公众号“机器学习实验室”发表的“数学推导+纯Python实现机器学习算法”等系列文章，获得了 4 万读者的广泛关注和好评。如今这些文章终于以书籍的形式正式出版了！那让我们走近 louwill 老师，了解一下他和这本书的故事吧！ 大家好！我是 louwill。 经过一年零三个月的努力，《机器学习：公式推导与代码实现》已于日前正式出版了。关注过这本书的公众号读者应该知道，这本书
论文1:How to Combine Tree-Search Methods in Reinforcement Learning
如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它，你可以什么都不需要！ 基础需求篇：温饱与空虚 躺着赚钱 一位匿名知乎网友爆料用Python写了自动化交易程序，2年躺着
在个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些介绍了推荐下中不可避免都会遇到的问题，这里介绍一些不可忽视的一些内容。
AI 科技评论按：由中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网和港中大（深圳）联合承办的第四届「全球人工智能与机器人峰会」（CCF-GAIR）将于 2019 年 7 月 12 日至 14 日在深圳举行。自 2016 年创办以来，CCF -GAIR 已先后邀请到 10 余位中美两国院士、图灵奖得主、数十位 IEEE/ACM/IAPR Fellow、上百位在各自专业领域享有盛誉的学者以及 AI 领域的知名企业家、投资者和创新者做了大会报告及相关圆桌分享，是目前为止本土人工智能领域规格最高、影响力最大的峰会。
越艳丽的蝴蝶，越可能身藏剧毒；站在越强的风口上，越可能衰落的粉碎。人工智能在几十年的养精蓄锐之后，终于成为全球最热科技话题，在这个风口上，大型互联网公司、初创企业都希望分一杯羹，殊不知这个风口也是充满雷区、泡沫和挑战的风口。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
最近老梁新买了一本《机器学习实战第二版》对之前学过的内容做一个复习，就想着开一个新的系列，分享一下阅读笔记，给有需要的同学做一个参考。线性代数专题会继续更新，不会停的。
生产环境中使用Apache Kafka的可扩展的机器学习 智能实时应用程序是任何行业的游戏规则改变者。机器学习及其子课题深度学习正在获得动力，因为机器学习使计算机能够在没有明确程序设计的情况下找到隐藏的见解。分析非结构化数据，图像识别，语音识别和智能决策需要此功能。这与使用Java，.NET或Python的传统编程有很大的不同。 虽然机器学习背后的概念并不新鲜，但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都可以构建强大的分析模型。任何行业都有大量的使用案例，通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型来增加收入，
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