人工智能风头正盛，无论你是支持还是怀疑，AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中，哪怕身处非互联网行业，也能感受到AI的滚滚浪潮。
有爬虫经验的各位小伙伴都知道，正常我们需要登录才能获取信息的网站，是比较难爬的。原因就是在于，现在各大网站为了反爬，与爬虫机制斗智斗勇，一般的都加入了图片验证码、滑动验证码之类的干扰，让我们的爬虫半途折返。
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
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
谈到机器学习，相信很多除学者都是通过斯坦福大学吴恩达老师的公开课《Machine Learning》开始具体的接触机器学习这个领域，但是学完之后又不知道自己的掌握情况，缺少一些实际的项目操作。对于机器学习的相关竞赛挑战，有些项目的门槛有些高，参加后难以具体的实现，因此造成自己对机器学习的热情逐渐衰减。大部分都经历过这个过程，一直想找一些练手的项目，最典型的练手项目比如手写体识别等，但这类的项目成熟得不能再成熟了，参考别人的网络模型跑一下实验，结果的准确率都快达到100%，学习调参的机会比较少，因此都想找一些
回到我们日常面对的工作，目前很火的 增长 这个话题，本质上就是数据驱动的市场营销方法，讨论一个公司如何通过渠道数据分析来提升获客的能力，就是一个典型的围绕 g（需求量）开展的工作。而平台的众多机器学习模型更多体现在后者，u（匹配效率）：搜索、推荐、分单调度、前端产品、识别预测类、单量预测类、行为预测类，我们利用算法来做高效、个性化的匹配：在给定供给和需求规模的情况下，尽可能提升订单转化率。
来源：机械鸡（ID:jixieji2017） 本文长度为3216字，建议阅读6分钟 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 抽时间做项目是最好的一种投资方式，在项目中你会享受学习、保持积极性并能获得更快的进展。没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。 因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 以下将具体介绍这八个项目，每个项目都能在一个周末完成，如果你喜欢的话，可以对其进行相关的扩展。
机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。
现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
我们的报告将分为六个部分，第一部分是研究背景与内容。受疫情影响以来，石化行业市场日趋饱和，竞争激烈，同时利润也受到压缩，大部分石化产业都需要转型开拓新市场，但同时又难以获取一些小品种化工品价格。所以我们希望通过机器学习方法实现敏锐捕捉市场化工品价格变化趋势，同时能够推算小品种化工品价格的目标。长此以往，我们希望能够建立属于我们自己的化工品价格体系，为石化行业提供新的机遇。
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
场景1：如果在电商平台中入驻的商家想要卖出更多的东西就需要电商平台帮住通过push、短信甚至邮件的方式引流，提醒存在潜在购买可能的用户“来来来这家店不错”，通过这种方式的收费其实是空手套白狼，投入产出比巨高那如何寻找到合适的用户推荐给合适的商家呢？
前天去陆家嘴参加了通联量化的一个公开课。通联量化才两周年，所以我还是比较早的知道这个平台的人，至少一年多以前就知道有这样一个东西，可惜当时太年轻，二级市场的知识也很匮乏，更加重要的是，没有经历过A股暴跌，没有被市场教育过。
ICML(International Conference on Machine Learning) 国际机器学习大会源于1980年卡耐基梅隆大学的机器学习研讨会，经过三十余年的发展已成为该领域最顶级的学术会议。今年的国际机器学习大会（ICML2014）将于6月21-26日在北京国家会议中心举行，届时机器学习爱好者将有机会享受一场饕餮盛宴。 为了更好地利用ICML2014在北京召开的机会，为国内机器学习的研究人员尤其是青年学者和博士生搭建一个良好的学习、交流以及合作平台，并促进国内和国际机器学习领域的沟通
租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入，金融的、互联网的、房地产的，租赁地产成为炙手可热的风口。
导读：很多网友都怀疑手机在偷听我们的日常对话，这甚至已经算不上新鲜事。有知乎网友提到，跟同事聊起蛋糕店后，贴吧app上赫然出现了85°C的加盟广告！另有贴吧网友吐槽，跟身边的人频繁讨论西餐之后（并且确定没有搜索任何跟西餐有关的内容），今日头条推送了一堆关于西餐的内容。
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
随着科技发展不断推动各行业的信息化进程，纽约标志性的出租车小黄车们却拖了后腿。在Uber、Lyft等共享出行平台的竞争下，小黄车也开始和Google合作，让自己的服务变得更加以数据为中心。小黄车希望Google可以通过它们提供的数据，设计出一些新的功能从而进行出租车价格的预测。这些数据信息包括：
2019年8月23日，人类行为模式与机器学习专家Enrique Santos正式加入Gaimin团队。他有丰富的外汇和股指期货交易经验，对人类大众心理学和可预测的行为模式的理解也极其深刻。他的到来将帮助Gaimin预测 虚 拟 货币市场运动，从而优化区块链挖矿奖励，这将进一步提升Gaimin 的机器学习挖矿和挖矿资源配置。
目前，没有GPU的支持，就不会有完整的云平台。毕竟，没有其他方法可以支持没有它们的高性能和机器学习工作负载。
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
教科书和课程会让你误以为精通，因为材料就在你面前。但当你尝试去应用它时，可能会发现它比看起来更难。而「项目」可帮助你快速提高应用的 ML 技能，同时让你有机会探索有趣的主题。
今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例：
作者：Aishwarya Srinivasan, Deep Learning Researcher
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，谷歌云博客宣布：谷歌云 TPU 机器学习加速器测试版已向外部用户开放，价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元，而且数量有限。此举意味着这种曾支持了著名 AI
一分钟AI NASA 宣布重大消息！与 Google AI 合作发现第二个太阳系——“迷你太阳系” 金山云完成3亿美元D轮融资 雷军再扩人工智能版图 美国国防部加大云计算大数据人工智能等新兴技术研发投入 AI芯片初创团队Think Force宣布完成由依图科技、云锋基金、红杉资本、高瓴资本的4.5亿元A轮融资 到2020年，人工智能将导致180万个工作岗位被淘汰，但届时也将创造230万个工作岗位 腾讯安全平台部安全预研团队发现谷歌AI学习系统存在安全漏洞，可被黑客利用带来安全威胁 国产工业机器人应用范围
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。编辑部花了很长时间，采访和咨询了很多研究人员。希望各位读者有所收获，如有不足，欢迎批评指正。 一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈，回答也不追求全面准确。明确一点，机器学习的主要目的在于发现规律或重现规律。（此处不谈非监督学习、强化学习，也不谈降维、集成算法）。什么是
学术研究是我们改善策略的重要资源。阅读最新的学术研究给我们带来了启发，即使这些研究并不直接适用。我们必须认识到，学术研究的动机可能与从业人员的动机不一致。
选自The Next Platform 机器之心编译 参与：微胖、黄小天、吴攀 对于工作，有一个合适的工具当然好；但是把一个工具应用于多个工作且效用更佳，这更好。这就是为什么通用的基于 X86 的计算接管数据中心的原因之一。通过受限范围或者只是把原来有的应用程序单独放在替换平台上，规模经济获得了出乎意料的效率。 十多年前，把计算任务从 CPU 卸载到 GPU 加速器的想法从学术界脱颖而出，并且相对更快的高性能计算社区和 GPU 制造商英伟达扩展了现有的 Fortran 和通常用于 CPU 并行超级计算机的
机器之心原创 作者：吴昕 「互联网 + 消费者」模式所创造的价值已经充分释放并趋于平缓，亚马逊希望从机器学习即服务市场（MLaaS）中受益，该市场正依靠基于云技术的日渐增长。 根据 Mordor Intelligence 的一份报告，预计全球 MLaaS 市场在 2020 年至 2025 年之间的复合年增长率为 43％，到 2025 年将达到 84.8 亿美元。 新服务以工业和制造业客户为中心，有望帮助 AWS 在其中获得强大的吸引力。亚马逊在将其零售业务中的技术应用于其它行业方面将更加积极，不过
利用数据，企业可以预测出潜在的趋势，比如员工离职和办公室能源需求。利用数据，健身房能找到与客户续约的最佳时间点。利用数据，鞋商可以决定哪种产品需要补货，而哪种应该清仓。 “明智地使用数据让世界完全不同，”微软信息管理与机器学习集团副总裁Joseph Sirosh表示，“这也是机器学习存在的意义。机器学习注重依据历史数据进行预测，它充分考虑过去，但更强调着眼未来。毕竟，除了回顾过去，你更在意前进的方向。” 微软Azure机器学习帮助各种企业和机构理解大数据背后的意义，使它们能在Azure
第四范式就是给各行各业提供人工智能技术与服务的。愿景是能够基于行业应用场景及痛点，用机器学习技术开发出解决方案，为企业提升商业价值，找到下一个增长点，提升企业竞争力。目前主要覆盖的行业是金融和互联网。还积极参与了糖尿病，生物基因等公益项目的科研，未来希望覆盖到各行各业，让每个人都享受到人工智能带来的红利。
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？
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争：截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元；但数据表明，英特尔不仅没有失去数据中心市场，地位反而更加稳固。另一方面，在个人训练深度学习模型时，也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。 英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争，而其中核心的部分自然是人工智能（AI）。截止 4
FireEye 近日宣布以 1.86 亿美元的价格收购 Respond Software，后者主要研发自动执行安全事件调查的平台。 FireEye 执行副总裁兼首席运营官 Peter Bailey 表示，对 Respond Software 的收购为 FireEye 增强了 XDR 功能，客户可以更好地利用 FireEye 平台，更高效地发挥安全专业人员的专业知识。 XDR 旨在更准确地关联端点和网络流量之间的事件，从而更准确地识别网络安全威胁。Respond Software 也将集成到 FireEye
本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。
导读：本文首先介绍何谓机器学习，以及与机器学习相关的基本概念，这是学习和理解机器学习的基础。按照学习方式的不同，机器学习可以分为不同类型，如监督学习、无监督学习、强化学习等，本文会详细介绍它们各自的特点和使用场景。
在我国互联网的发展过程中，PC互联网已经日趋饱和，移动互联网却呈现着井喷式发展。现在国内移动用户已超15亿，全球移动用户已超过51亿，2019年IoT装置数量预计将超过全球人口总数！
【编者按】7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。在大会第二天上午的 Keynote 中，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇博士将分享他与团队在众包中的统计推断与激励机制方面的研究进展与成果。 提到众包，想必大多数人都不陌生，“一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的（而且通常是大型的）大众网络的做法。众包的任务通常由个人来
支持向量机（SVM）： 作为一种基于统计学习的分类器，SVM在股票价格预测中得到了广泛应用。研究表明，在适当的特征工程和优化参数的情况下，SVM能够具有良好的预测能力。然而，由于股票价格波动性较大，预测仍存在一定的难度
业界巨头 甲骨文发力云计算，并正式落地中国 美国时间18日晚，甲骨文CTO拉里·埃里森在发布会上推出了多款产品，涵盖机器学习和人工智能等领域，同时高调宣布将着重发力云计算市场，直言要同亚马逊展开竞争。
.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
iCDO资讯团队志愿者 范西西、李夏萍 【每周一读】 3月5日 人工智能不是万能灵药？Facebook削减AI投资； 3月8日 谷歌正在为安卓系统打造智能新功能； 3月8日 零售业已进入第三阶段，大数
本讲座选自纽约大学助理教授陈溪近日在2018第二届杉数科技AI大师圆桌会上所做的题为《 AlphaGo Zero技术演进的必然性-机器学习与决策的有机结合》的演讲。
【磐创AI导读】：人工智能现在已经变得无处不在了，生活中有很多关于它的应用，可能你正在以某种方式使用它，但你却不知道它。人工智能最流行的应用之一是机器学习，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。本文我们便为大家分享了一些我们每天使用的机器学习的例子，可能有的应用中你都不知道它们是由机器学习驱动的。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
很多人都在谈机器学习，无论是专业从业者还是业余爱好者都必须弄清楚一个问题：什么是机器学习？
自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
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