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，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。
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。
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
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。
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。
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。
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
【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
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
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。
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
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）。
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
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。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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
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
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。
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
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。
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
【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。
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
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。
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
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。
为推动中国人工智能行业的发展，促进专业人才培养，以及推进人工智能领域一级学科建设，信息技术新工科产学研联盟联合腾讯公司于10月29日，在南京大学开展了高等院校人工智能人才培养暨智能应用建模课程研讨会。于10月25日-27日，11月16日-17日，11月22日-24日，分别在天津大学、西安交通大学、厦门大学开展了人工智能师资培训班。腾讯云TI中的TI-ONE 作为唯一被邀请的机器学习平台，全程参与并支持会议及培训课程的开展。
Salesforce 正式对外宣布收购 PredictionIO，用于增强自己在机器学习和大数据分析方面的能力。 Prediction IO 于 500 Satrtups 毕业，在 2014年 拿到了 250 万美元的种子轮融资，投资人包括投资了 VMWare 的 Azure Capital，StartX 基金等。 其 CEO 兼创始人 Simon Chen 喜欢把自己的产品描述为 “MySQL of Prediction”。他认为，机器学习和数据挖掘对每个公司都很重要，但自己来做，开发成本太高，数据专家也非常难找。 于是，Prediction IO 定位做一款开源的机器学习服务器，开发工程师和数据分析师可以使用它构建智能应用程序、基于已有数据来预测用户行为，并且还可以根据预测功能延生出不同的服务，比如个性化推荐、发现内容等。 由于他们是开源的系统，所以有很大的灵活性，可以让开发者自己去定制，往往只需要简单的几个步骤就可以搞定。 举例来说，开发者只要连接他们的服务器，然后导入用户行为数据，比如 John 买了咖啡、Mary 买了橙汁，再加入简单的 “一行代码”，就可以运用 Prediction IO 来进行多项预测。当你想要对 John 进行饮品推荐时，服务器就会自动返回五条 John 可能喜欢的饮品结果。更贴心的是，如果不希望总是给 John 推荐他热爱的摩卡、而想把店里的新品加进来，也同样只需要简单的设定就可以实现。 Prediction IO 其实是 Salesforce 的第 36 起收购案。Salesforce 已经在大数据分析和机器学习做了很多收购动作，包括最近的 MinHash，2014年 花 3 亿 9000 万美元收购的客户关系管理平台 RelateIQ(现在已是 salesforceiq 业务的核心)，还有今年早些时候的智能日历公司 Tempo AI。 Salesforce 对外发言人表示，目前已于 Prediction IO 签署了最终收购协议。在收购完成后，Simon Chen 以及其他联合创始人都将加入 Salesforce，该公司仍旧会为第三方开发商服务。
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。
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。
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。
2021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 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯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。 Angel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，支持级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、李晓
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。
据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
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，
随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras 相当于是 TensorFlow 和 Theano 的简化接口，这里就不并列了)。在这些深度学习框架中，我个人是支持 TensorFlow 的。以前我的观点不是这样，当时的我觉得 TensorFlow 没有什么厉害的。TensorFlow 刚出来的时候，我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观
偶尔冒个泡吧 会提到：“安装程序无法与下载服务器联系。请提供 Microsoft 机器学习服务器安装文件的位置，然后单击“下一步”。可从以下位置下载安装文件” 的解决方案 安装过程和2016大体一致，机器学习这款更完善了。（其他错误看看往期的解决吧：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.html） 离线包：http://care.dlservice.microsoft.com/dl/download/6/4/A/64A05A0F-AB28-4583-BD7F-1
本期仍旧由村长为大家供稿，内容是Medium上面一篇文章的翻译，原文George Seif于2018年7月31日所作，大家如果对原文有兴趣可以参考以下链接：
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
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