北京时间2022年8月6日上午9点，由51CTO精心策划，以“驱动•创新•数智”为主题的AISummit全球人工智能技术大会将在线上正式拉开帷幕！此次大会专题覆盖“计算机视觉、自然语言处理、算法与模型、推荐系统、机器学习、智慧金融”等众多技术细分领域。论道人工智能的行业驱动力，研讨人工智能的前沿创新技术，共话人工智能时代下的“数智”浪潮。
机器学习是当前领先的 AI 范式，到目前为止取得了非常可观的成就，当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品，其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务；通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架，可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上，极大提升性能的同时降低了使用成本；提供完善的工具链、全功能在线的 IDE，包括端云协同的开发环境，以及本
最近在读一本书，书名叫《人工智能开发实践：云端机器学习导论》。这是一本介绍如何使用云服务资源构造智能算法的技术书，读完后给我的一个感觉就是“实践为王”，重点全部都落在了“实践”二字上面，分享了很多作者对实施细节的经验和思考，读完很有启发。对我来说，实践有一种难以言传的“魔力”，让人往往会作出旁人难以理解的选择。
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立8个技术方向，35项研究命题 申报截止时间为2020年6月15日24:00(北京时间) 申报链接：https://withzz.com/project/detail/73（请在
大家都知道，机器学习（ML）是人工智能的关键技术之一，也是一项逐渐走向成熟的应用技术。具体说来，这一技术可以为未来的数据科学带来变革，能够让应用企业作出基于更多数据分析的驱动决策，从而改善用户的业务体验。
大数据文摘转载自AI科技大本营 作者 | Forrester Consulting 编译 | 杨阳 大家都知道，机器学习（ML）是人工智能的关键技术之一，也是一项逐渐走向成熟的应用技术。具体说来，这一技术可以为未来的数据科学带来变革，能够让应用企业作出基于更多数据分析的驱动决策，从而改善用户的业务体验。 那么，目前ML究竟在哪些方面，以及多大程度上改进了企业的经营状态？近日，Forrester Consulting基于对位于北美的150位公司数据负责人和决策者的调查，得出ML在业务经营决策上的一些重要表现
摘要：本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍，包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型，了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目；第二部分内容是文本分类项目模型优化实践，主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践，可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一，从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗，本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流，后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而，如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档，从而在大海捞针。
SegmentFault 思否消息，字节跳动技术团队官方微信公众号发布消息称：「字节跳动基础架构团队基于火山引擎机器学习平台 Clever 及其丰富的行业落地经验，推出开源项目 Klever，以工程化的方式降低智能技术落地门槛，助力企业快速打造智能业务。」
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
最近公司有意做一款机器学习的应用，主要集中于推荐系统这个方向，因此看了看一些基础知识，此篇是一个学习总结，不算是完整原创文章。
本案例由九章云极投递并参与评选，数据猿独家全网首发；更多关于【金猿榜/奖·2019征集评选】的相关信息，请点击这里了解详情丨征案例、征文章、征产品=评企业、评人物、评产品。
导读 DataFunCon是由DataFun主办的线上技术大会，由20余位知名专家学者出品，设置了18场专题分享，有超过80位一线资深技术专家参与分享，汇集了2020大数据、AI领域最新技术实践。本次大会将于7月25-26日，9：30-18：00在线上举行。 7月26日，9：00-12：20，由腾讯大数据智能学习团队负责人陶阳宇先生担任出品人的DataFunCon：AI 平台/框架论坛将准时开启，感兴趣的小伙伴和小编一起来了解下吧： 详细介绍： 出品人：陶阳宇 博士 腾讯大数据 | 智能学
近日，在刚刚出版的《腾讯大数据构建之道》新书中，腾讯首次对外披露了自身大数据核心技术体系架构和海量业务应用实践。作为国内大数据领域的一部前沿技术著作，该书汇集了腾讯在大数据领域几十位技术专家的思考和实战精髓，通过全面剖析自身在大数据领域的探索以及落地，为国内大数据从业者提供了一份极具价值的参考文献。 腾讯公司副总裁蒋杰表示：“从第一代的离线计算到以隐私计算、数智融合、云原生为代表的第四代大数据技术，腾讯大数据团队不断基于内部海量业务实践，打造领先的技术和产品服务内外部众多客户。未来，腾讯还将通过腾讯云持续开
来源：知乎本文约5400字，建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间，所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术，一时间成为了近几年来最炙手可热的名词，不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数：机器学习 百度搜索指数：大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数，可以看到从2013年开始一直在稳步攀升，在2017年的时候迎来了爆发式的增长，这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
近年来，因数据衍生、关联、发展起来的技术层出不穷，我们不断探索数据从资源转化为资产的方法，又面临在数据共享和互通中引发的安全隐患；我们迫切希望进行企业核心数据库的开源化、国产化替换，又碍于“恐龙级”老旧系统的历史遗留问题而难以开展；同时，我们还需要持续跟进如AIOps、DataOps、混沌工程等新兴技术理念，制定适合自身企业的落地方案…… 为了和大家一起攻克这些疑难，第七届DAMS中国数据智能管理峰会将于2021年8月27日在上海举办，携手中国信通院云大所、阿里、腾讯、蚂蚁集团、美团、携程、快手、工商银行
盛夏八月，骄阳似火，草木蓊郁，一切都彰显着野蛮而诗意的生命力。夏天是一个探索、成长、革新的季节。在这个属于实践者的时节里，51CTO带来了一场以“驱动、创新、数智”为主题的AI盛会。
互联网流量红利的消退，倒逼互联网公司告别野蛮扩张迎来精益运营时代，通过“数据驱动”挖掘更深层次的用户价值成了互联网人的一致共识，“数据驱动力”在精益运营时代的重要性日益突显。
一般来说，学习的过程通常意味着先犯错误以及选择错误的道路，然后再想明白如何在将来避免这些陷阱。机器学习也不例外。
目前京东实时计算平台已经发展到了一定规模，且在 Flink 的应用上也积累了很多经验与反思。本次我们专访了京东数据分析优化部的算法工程师张颖老师，期待能从京东落地 Flink 的过程中获得一些应用 Flink 的经验和启发。
9月26日，由人民邮电出版社主办，信通传媒、数创汇承办的《第四届中国国际大数据大会》在北京开幕。大会以“数据驱动智能引领—共享数字经济新机遇”为主题，汇集主管部委、各地经信委、院士专家及政务、工业、广
对话式人工智能充当人与计算机之间的接口可以实现人机双向互动。 虽然该技术可应用于每个垂直行业，但是目前它通常与呼叫中心、虚拟助理、聊天机器人联系在一起。 得益于过去几年机器学习和人工智能的突破，对话式人工智能已经超越了聊天机器人，并且涵盖了各种应用场景。
当“云“逐渐成为越来越多企业和开发者的默认计算环境，“让云落地”取代了“认识价值”，成为我们面对云计算时着重考虑的方向，而利用云计算解决应用开发问题又是“让云落地”的第一要务。 说到应用开发，经历过传统应用开发的程序员，对于”脚手架“概念一定不会陌生，基础框架、代码结构、测试工具、构建流程……利用“脚手架”给出的成熟模版，我们可以节省精力、复用已有最佳实践、高效完成产品和项目的研发。 那么问题来了：云时代的“脚手架”应该是什么样的？ 学习路径 云计算推动了很多技术的发展，例如微服务架构、大数据、机器学习、区
对想要学习机器学习的人来说，信息太多也是一种困扰，开放的课程、书籍、框架、开源代码那么多，每套资料都有自己的好处，有人说这个课程好，有人说那个框架最好用。
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/129
摘要：本篇从理论到实践详解了使用半监督和自监督学习框架解决文本分类中的样本不均衡问题。首先，讲了下为啥要用半监督和自监督学习框架；然后，结合论文从理论到实验结果重点介绍了半监督和自监督框架下的不均衡学习；最后将半监督和自监督学习框架应用到我们实际的文本分类任务中并取得了不错的效果提升。对于希望通过半监督和自监督方式解决样本不均衡问题的小伙伴可能有所帮助。
人工智能(AI)和机器学习的出现——有效地利用技术实现流程自动化，并在经验和数据的基础上做出决策——自互联网出现以来最大的工作变革,是福还是祸？这取决于个人的看法。
作者 | Marian Croak 翻译&整理 | Carol 出品 | AI科技大本营，未经授权，禁止转载 日前，谷歌发布了2022年在AI领域取得的巨大突破，主要包括大语言模型 (LLM) 和文本生图两个领域。 相较多年前提出的“不作恶”口号，谷歌将今后发展人工智能的理念进一步提升至“负责任”上。包括负责任的AI研究、负责任的产品研究、工具和技术，以及在社会公益方面做出的贡献。 优化机器学习的系统稳定性 作为AI技术界的扛把子，机器学习仍然是最重要的算法，对谷歌来说也不例外，不仅有像Te
来源：今日头条 概要：按照惯例，我们首先回顾机器学习技术在实际应用层面的发展历程 “分析时代”目前仍处于起步阶段，它为我们带来众多值得期待且为之兴奋的构想与承诺。在今天的文章中，BigML公司副总裁Atakan Cetinsoy将披露2017年中他眼中的机器学习技术及相关生态系统发展趋势。 每一年结束时，技术专家们总会着眼于新的十二个月，思考其熟知的技术方案将在下一阶段迎来怎样的变化趋势。在BigML公司，我们结合2016年中机器学习技术的发展与演变，尝试解析其在新一年内的未来前景。 首先需要强调的
备受瞩目的2018Qcon"全球软件开发大会“近期在北京国家会议中心顺利举办。来自全球的架构师、工程总监、高级开发人员齐聚北京，共同探讨了未来软件开发方向。 作为 InfoQ 的重要合作伙伴，达观数据
机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 机器学习内卷了吗？ 「没有博士学位，在机器学习领域就业会变得越来越难吗？」最近，一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。 对于单个研究者、从业者来说，毫无疑问，机器学习领域确实「卷」起来了。这几年来，仿佛每个人都在搞机器学习，在这个领域取得博士学位的人也急剧增加。 一方面，AI 技术的高速发展并走向落地，创造了大量与机器学习有关的岗位和工作内容；一方面，大量人才的涌入，让这个领域的就业门槛被不断抬高…… 有人说，人工智能将成为下一个「天坑」专业。身处浪潮之中，我们如何自处？
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
15-50k 的月薪，另外还有年终奖和其他福利，你所要做的，就是研究、分析、设计在用汉语或英语做输入的情况下，更准确地描述业务想要做的事情，听起来是不是很难以置信？
大家好，我是Tom哥。校招进阿里，研究生，P7技术专家，出过专利，竞赛拿过奖，CSDN博客专家，负责过电商交易、社区生鲜、营销、金融等业务，多年团队管理经验，爱思考。
大家好，我是来自美团的赵登昌，今天我给大家分享下美团图数据库平台的建设以及业务实践。
人工智能已经深入到生活中的方方面面。每天，我们都会看到人工智能通过帮助来自世界各地的人们，为我们的生活带来积极的变化。
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，
近日，Gartner研究团队副总裁Peter Firstbrook在美国佛罗里达州举办的顶级安全趋势大会上表示，数据安全是关乎企业生死存亡的核心要素之一。
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Bruce H. Cottman 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
数据猿导读 整个金融业态正在技术、资本和市场的共同作用下发生数字化重构。面对剧烈变化的市场竞争格局和趋严的监管政策，金融机构纷纷通过引入先进技术强化其核心竞争力，提升其原有体系的效率。 本篇案例为数据
研究人员最近发现，训练单个AI模型所产生的碳排放量几乎是普通美国汽车碳排放量的五倍。由马萨诸塞大学的计算机科学家发表的这一研究结果强调了一个在人工智能的所有宣传中受到忽视的问题：训练新的深度学习模型的过程消耗了相当多的能量。
「没有博士学位，在机器学习领域就业会变得越来越难吗？」最近，一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。
人工智能正在变得越来越普遍，影响着社会的各个方面。当然，每次在人工智能领域出现新的创新时，人们都会担心其取代人类工作。虽然这是科技驱动的社会的现实，但这些担忧中往往会忽视人工智能未来的人机协作和创造就业机会的属性。
近年来，因数据衍生、关联、发展起来的技术层出不穷，我们不断探索数据从资源转化为资产的方法，又面临在数据共享和互通中引发的安全隐患；我们迫切希望进行企业核心数据库的开源化、国产化替换，又碍于“恐龙级”老旧系统的历史遗留问题而难以开展；同时，我们还需要持续跟进如 AIOps、DataOps、混沌工程等新兴技术理念，制定适合自身企业的落地方案…… 为了和大家一起攻克这些疑难，第七届 DAMS 中国数据智能管理峰会将于 2021 年 8 月 27 日在上海举办，携手中国信通院云大所、阿里、腾讯、京东、百度、中国电
刘明博士目前担任港科大机器人学院机器人与多感知实验室主任，他的研究以移动机器人为主。他表示，将深度学习融入机器人研究最近几年才兴起，极具应用前景。
本文从开发效率（易用性）、可扩展性、执行效率三个方面，介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪，那么模型训练就是最后翻炒的过程；烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选，洗菜、择菜，食材再加工（切丁、切块、过油、预热）等步骤。在微博的机器学习流中，原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
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