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
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
-欢迎 加入AI技术专家社群>> GitHub现在不再仅仅是一个软件寄存管理器,而是软件工程师通过它来共享他们自己开发的工具/库,甚至这些资源对一些公司都很重要。作为一名狂热的数据科学爱好者,我总结了一系列在2017年尤为出名的知识库! 1.学习资源 1.1:Awesome Data Science: 这个GitHub是数据科学的资源指南,它是建立在多年来的积累贡献,从引导指南、信息图表到人们在Twitter,Facebook,Instagram等社交网站上的资源链接,其中有很多资源可供观看,无论是否你是初
“看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题;
随着IT专业人士尝试应用人工智能,许多人将在公有云执行此操作。但是,组织从不断增长的人工智能服务列表中选择,从AWS、Azure和其他厂商中挑选,并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到,但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而,一个采纳趋势是明确的:公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说:“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中,但这是一个主要在云端发生的工作量。
在软件架构领域,经历了从单体应用到 SOA 再到微服务; 在云计算领域,经历了从虚拟机到容器; 在数据库领域,从关系数据库到 NoSQL 再到 NewSQL; 在大数据领域,从批处理到流处理; 在运维领域,从手工运维到 DevOps、AIOps; 在前端领域,从 jQuery 到 React 等三大框架; …… 除此之外,还有一些新兴的领域如 AI、区块链等等,开启了一波又一波的风口。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识,掌握腾讯云最新产品动态,「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域,为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势,学习热门技术架构的优质学习资源。
本文作者 任向晖:腾讯SaaS加速器首期学员、明道云创始人。 此文有整合了上下篇,为云计算简史(完整版)。(若已阅读过上篇的读者可快速回顾此文上半部分,精读下篇。) 上篇:明道云任向晖:云计算简史(上)- 15分钟读完15年|腾讯SaaS加速器·CEO说 围绕云计算相关的技术领域、技术名词和技术产品令人眼花缭乱。在云计算发端之初,应用开发环境和过去还没有本质不同,当时还有所谓的全栈工程师存在,意味着如果不考虑开发周期,一个人就能搞定整个应用软件。今天,这个称谓已经名不符实。很少再有一个人,甚至一个企业
原文标题:15 Trending Data Science GitHub Repositories you can not miss in 2017 作者:SUNIL RAY 翻译:杨金鸿 校对:闵黎 本文长度为3400字,建议阅读5分钟 本文为你分享2017年最热门的GitHub项目列表。 简介 GitHub最初的只是一个控制软件版本的工具,如今已经发展成为由来自不同背景的GitHub使用者共享他们自己开发的工具/库,甚至是有用代码库。 GitHub是一座蕴藏了丰富资源的知识宝库,您不仅可以看到最优
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。
随着云计算的发展和技术的进步,企业需要具备某些云计算技能的员工,他们可以充分利用这些资源。其结果是IT员工在编码、运营、数据、设计和领导等方面获得新的机会。
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
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
5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。
Facebook在2018年过的并不好,一连串的数据泄露丑闻打的小扎和他同事措手不及。
教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级(NCRE)体系调整”的通知,决定自2018年3月起,在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。
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:
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