在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢？这一章读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。
618的预热已经结束，电商平台的终端优惠价格基本都已经出来了，下一波就是6月16-18号的优惠期。
最近，江南布衣推出了一款名为“不止盒子”的小程序，深受消费者欢迎，这款“不止盒子”的亮点在哪呢，就在于消费形式的创新，率先推出“先试后买”的消费形式。
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。
机器学习是我一直很关注的领域，我觉得最有意思的一点是：它不像传统软件是把已有的知识固化，而是通过数据衍生（预测、推断）出未知的知识。这种从有限游戏到无限游戏的转变我觉得对拓展思路很有帮助。讨论中提到的Data-centric, HuggingFace(AI Github)等我也在近期略有接触，还是挺前沿的内容。
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。
【新智元导读】Bloomberg Beta 团队回顾总结全球机器学习 2016 一年发展，总结技术、应用、产业等各方面并展望未来。核心请看他们绘制的《机器学习生态全景图 3.0》。 （文／Bloomberg Beta 团队）大约一年前，我们发表了一份《年度机器智能公司生态全景图》（The current state of machine intelligence 2.0），从那时起我们有幸见证了这个领域的很多活动。今年的 3.0 版生态全景图，比两年前的第一版增加了三分之一的公司，而且更加详细、尽量全面，但
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
提示：阅读本文预计需要10分钟，读完后希望能够帮助您对人工智能的六大领域有一个基本的全貌认识。 12月7月到12月9日，中国大数据峰会在北京召开，公司帮我弄到了票去参加，其实可以发现“大”数据行业现在一个热门话题就是他们和AI的关系，可见AI现在是多大的一个风口，而且也正如前面第一篇所说的一样，除去一些学术专家外，其实大部分的嘉宾会有意或无意地将AI和机器学习、深度学习划上了等号，这点毫不意外，因为对于媒体而言这个等号是对等的，我觉得基本这样理解也没有大的问题，因为现在大多数人说AI的时候，其实说的就是机器
在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。 归纳偏好 归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。 任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。 例子 如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等
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？
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点：1.突出关键信息，2.简洁表达，3.引导读者，4.与原文相一致，5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
Python爆红背后的原因是什么？为什么身边的小伙伴都开始学习Python?怎样零基础开始学习这门语言？学习难点在哪里？DT财经特邀纽约数据科学学院讲师张泽宇，为你们一一解答这些问题。 ▍火爆的Pyt
到底什么是推荐系统？按照维基百科的定义：它是一种信息过滤系统，用于预测用户（User）对物品（Item）的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
李晖，北京人人智慧科技有限公司创始人，CEO兼董事长。2011年加入人人集团，先后担任技术经理、研发总监、高级总监等职务，全面负责人人网商业产品的产品、技术、运营等工作，同时带领量化投资团队，运用机器学习技术管理集团自营资金，于2015年启动人人金服业务。曾就职于华北计算技术研究所，担任软件工程师。 人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 1 吴洪声：2015年，人人金服成立，当
作为首位美国人工智能协会（AAAI）华人Fellow，唯一AAAI华人Councilor，国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席，中国香港科技大学计算机与工程系主任杨强教授在国内外机器学习界声誉卓著。在此前接受CSDN采访时，杨强介绍了他目前的主要工作——致力于一个将深度学习、强化学习和迁移学习有机结合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）体系的研究。那么，这个技术框架对工业界的实际应用有什么样的实际意义？在本文中，CSDN结合杨强的另外一个身份——国内人工智能创
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。
采写：鸽子 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。 大会开幕前，CSDN独家采访到本届大会程序委员会主席、蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家漆远博士。 本次采访中，漆远博士首次对外批露了日前刚刚完成的一项重大创新——把深度学习和图模型结合起来，在知识图谱上做相关推理的能力，这在行业应用上绝对是第一次。 此外，漆远博士还谈到了蚂蚁金服目前正紧缺的图像人才，以及蚂
想必对人工智能有所了解的同学，都学习过周志华教授深入浅出的《机器学习》吧？ AI科技评论认为，其中尤为让人印象深刻的地方，莫过于从封面到每一章节贯彻的西瓜理论…… 不论是从“什么样的西瓜才甜”引申出机
虽然尚处在开发和使用的早期阶段，AI、机器学习和深度学习已经影响了我们的生活，工作和娱乐。你是否已经准备好接受和利用这些颠覆性创新了呢？ 美国的 Hanson Robotics 公司研发的机器人 So
作者：常佩琦 【新智元导读】春运已到达高峰期，不少浏览器推出了人工智能抢票和选座功能。而黄牛党也与时俱进，用机器人和AI恶意刷票。如何应对这种现象？专家表示可利用机器学习来阻击黄牛党。 又到了一年一度的春运大战。与往年不同的是，AI在今年的春运大战中扮演了重要角色。 据悉，今年春运全国旅客发送量预计将达到30亿人次，预计铁路、民航分别增长8.8%和10%。如此庞大的返乡人群，加大了购票的难度。而12306利用稀奇古怪的图像验证码来防止黄牛党恶意刷票，结果却苦了正常购票的用户。 不断有网友吐槽，12306网站
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
作者：Peter Fisk 编译：陈洁，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 北京遇上西雅图，成就的是文佳佳和弗兰克的一段佳缘。大数据遇上大思想，成就的“佳缘”会
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
今天Reddit头号热帖看起来像是一条广告：这是一个ML团队自家开发的模型管理平台，名字很别致，叫“TRAINS”，很直观有没有？
作者：Lands、Allen、连长、恺哥、潇姐 2020 摆地摊，新风口！ 那么，Quant摆摊后都会干啥呢？ ▍卖方金工：卖研报 5元3本太俗气，我们论斤卖！ 免费打包，送货上门 ▍量化网红：卖小黄书 彩色印刷，图文并茂 看得懂、学得会、用得上！ 买不了吃亏，买不了上当 ▍量化大佬：烤韭菜 白天割韭菜，晚上烤韭菜 平日太辛苦，晚上补一补 ▍多因子研究员：街头要饭 看天吃饭 因子不在多，有Alpha则灵 回撤不在深，不亏就行 ▍量化实习生：卖简历 985+211 虽然策略没赚钱 3个国家读过书 4
眼下AI大热，而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目，而是一项必备的能力，这家企业就是百事集团。
2012年，「GPU+深度学习」真正引爆革命火花 由于多层神经网络的计算量庞大、训练时间过长，常常跑一次模型就喷掉数周、甚至数月的时间，2006年该时也仅是让学界知道：「深度神经网络这项技术是有可能实现的」而已，并没有真正火红起来。 真正的转折点，还是要到2012年——那年10月，机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【（图解）人工智能的黄金年代：机器学习】一文中提过的ImageNet吗？美国普林斯顿大学李飞飞与李凯教授在2007年合作开启了一个名为「ImageNet」的项目，他们下载了数以百万计的照片
买芒果 嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然，买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买(因为你是根据重量而不是质量来掏钱的)。怎么个挑法才靠谱呢
买芒果 嘴馋的你想吃芒果了，于是你走到水果摊，挑了几个让老板过过秤，然后你再根据芒果的斤两付钱走人。 显然，买芒果你当然是挑着最甜、最熟的来买(因为你是根据重量而不是质量来掏钱的)。怎么个挑法才靠谱呢 对了，你奶奶说过，金黄色的要比浅黄的更甜些。于是你就做了一个简单的规定：只挑金黄色的买，过磅、付钱、回家。就这么简单 不尽然。 生活没那么简单 拎着芒果回到了家，尝了尝，你发现有些很对口味，有些则马马虎虎。显然，光凭你奶奶的智慧还是有所不足的。挑芒果不能只看颜色。 一番
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的
对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？ 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Pararth Shah 在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有 3700+。 买点芒果去 假设有一天你准备去买点芒果。有个小贩摆放了一车。你可以一个一个挑，然后小贩根据你挑的芒果的斤两来算钱（在印度的典型情况）。显然，你想挑最甜最熟的芒果对吧（因为小贩是按芒果的重量来算钱，而不是按芒果的品质来算钱的）。可是你准备怎么挑呢？你记得奶奶和你说过，嫩黄的芒果比暗黄的甜。所以你有了一个简单的判断
导读：Hulu 是一家美国领先的互联网专业视频服务平台，商业广告是 Hulu 的重要变现手段之一。视频网站中的广告以担保合约式品牌广告为主，本次演讲分享了机器学习、人工智能技术如何在 Hulu 的广告系统中实践落地，如何帮助广告业务更加高效的运转，介绍了包括精准广告定向、广告流量匹配、广告库存预估等项目中机器学习算法的应用实践。
微软剑桥联合推出 DeepCoder 近日 AI 研习社获悉，微软和剑桥大学的研究员近日发布了一篇介绍“会编程的机器学习系统——DeepCoder”的论文。据介绍，DeepCoder 系统可以解决编程比赛所涉及到的基础编程题目，为不会编程的人提供了制作简易程序的可能。 DeepCoder 研究人员表示，“DeepCoder 可以让非编程人员通过向计算机描述自己的程序构想来获得想要的程序，系统会自动写就。但这并不意味着程序员就会失业，研究人员表示，DeepCoder 的出现，可以让开发人员将精力放在更复杂、更
python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。
【新智元导读】以人工智能驱动金融生活服务为切入点，北大“人工智能前沿”系列课程第三讲为观众描述了AI在特定领域的实现和应用。蚂蚁金服VP、首席科学家、普渡大学终身教授漆远博士担任本节课的主讲嘉宾。北大
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。」
AI科技评论按：本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了，那么机器学习系统如何呢？ 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在到处都是开源工具和学习资料的今天，深度学习的门槛已经大大降低。然而，学习的门槛降低并不意味着学习的成本降低了，比如说动则上万的 GPU。 不管是买 GPU，还是买云服务，对很多人来说都是一笔不小的花销。今天，我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法：通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU！ 首先，我们来介绍下什么是 Kaggle Kernels。 Kaggle 是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛
听说 Python 很难学？难在哪里？听说学完不知道做什么？为什么？ Python 该怎么学？好不好学？学完做什么？许多人都会遇到了下面这些问题—— 1. 没经验根本不知道从何学起，而且应用方向太多了也不知道该选择什么方向...2. 基础入门看似简单，但是进阶实战就举步维艰，遇到复杂问题就犯难...3. 学了不少课程，到了字节跳动这样的公司一面试就被刷，甚至开始怀疑自己不适合开发... 相信我，这些问题，超90%程序员都会遇到！从来不是个例，只不过很多人未曾重视而已！ 但为什么被公认最简单的编程语言，还是有
采访 | 孟岩 导读 周志华教授是蜚声国内外的机器学习专家，也是本届中国人工智能大会的主席之一。他的《机器学习》2016年1月出版之后，迅速成为这个领域的一本权威教材，在一年半的时间里重印十几次，发行逾16万册，并被冠以“西瓜书”的昵称，成为这一轮 AI 热潮的一个重要注脚。周志华教授潜心学术，为人低调，极少接受采访。这次中国人工智能大会上，由会议安排，他破例接受了我们的专访，就很多重要问题坦率的谈了自己的看法。我们特将内容整理成文，以飨读者。 大反转难免会有，盲目追捧深度学习有危险 AI科技大本营：感谢周
大家好，在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办，今天本文再聊一下另一个常见话题：要不要买课、听什么课、看什么书。
这本书真心好，作者就是极度追求技术把机器学习方法和量化投资结合起来。光是看里面如何打标签 (labelling), 采样 (sampling) 和分析回测危险 (danger of backtesting) 就物超所值。此外再看看有 Peter Carr, Fabozzi, Rebonato 这些如雷贯耳的大牛给这本书背书就可知其分量了。
2021腾讯广告算法大赛初赛阶段已经结束，大赛共收到来自国内外上千家高校和企事业单位的 4,335人 报名参赛。作为大赛官方指定赛期唯一专用机器学习平台，腾讯云TI平台中的机器学习平台 TI-ONE（以下简称 TI-ONE）不仅为所有参赛选手提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估的全流程训练能力，而且提供了多达 1000张 的GPU卡和 500T 的高性能存储，支持 1500+ 选手顺利完成比赛。
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。 记者：景琦 编辑：王艺 更多【AI创新者】征集中，采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net，或扫描文末二维码加我微信。 对宋煜的采访是在2017年3月18日，CSDN与IBM合办的IBM Power马拉松大赛现场，宋煜作为大赛评委与参赛选手度过了紧张而又充实的12小时。 宋煜，IBM中国系统实验室高性能计算部门开发部经理。有丰富的高性能集群
DIKW体系是关于数据、信息、知识及智慧的体系，可以追溯至托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗--《岩石》。在首段，他写道：“我们在哪里丢失了知识中的智慧？又在哪里丢失了信息中的知识？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。
唐旭 编译自 Benedict Evans博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 本文作者Benedict Evans，是硅谷风投公司Andreessen Horowitz（A16Z）合伙人，主要负责“搞清楚现状及将要发生的事情”。 A16Z曾经两次对科技发展趋势做出惊人的（标题党）论断，第一次，是管理合伙人马克·安德里森在2011年所写的“Software is eating the world”，第二次，是2014年Benidict Evans在公司科技峰会上分享的“Mobile is Eatin
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
