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
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说，它也是世界上最流行的平台。
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法，机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器，将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
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
在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
【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。
【新智元导读】新智元获官方消息，专注于机器学习基础架构平台开发的初创公司Petuum日前完成金额高达9300万美元的B轮融资，由软银领投，现Petuum融资总额已达1.08亿美元，成为获投资额度最高的
---- 新智元报道 作者：张乾 【新智元导读】创建先进的机器学习模型既需要专业的技术人员，也非常耗时耗力，是企业在应用机器学习中的一大痛点。现在包括谷歌、Facebook在内的国际前沿企业都在探索让机器自主学习的路径。值得注意的是，中国一家成立仅半年的公司——智铀科技研发出全自动机器学习平台“EBRAIN”，让非专业人员也能够自如的使用机器学习。近日，智铀科技宣布完成两轮融资，公司估值高达4亿。 昨天，谷歌正式开放免费的机器学习速成课，适用于各级别的开发者和研究者，让无数人欢呼。 原因在于，
来源 | Medium 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了知识图谱与机器学习。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。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 多年来，微软一直专注于机器学习的研究，并将机器学习广泛应用到产品和服务中，取得了一系列的显著成果。微软的人工智能助力小冰在机器学习技术的帮助下，具备了情景对话的能力，并且能够识别狗的种类以及进行简单的自述；同样，得益于机器学习技术的进步，微软最新发布的Skype Transl
如果你在网上搜索机器学习，你会找到大约20500万个结果。确实是这样，但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易，然而会有一些非常棒的描述或定义。在这里，我将提出机器学习的另一种定义，重点介绍一种新的范式—— Data Fabric
Azure 机器学习是一种用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在日常工作流中使用它：训练和部署模型，以及管理 MLOps。可以在 Azure 机器学习中创建模型，也可以使用从开源平台构建的模型，例如 Pytorch、TensorFlow 或 scikit-learn。MLOps 工具有助于监视、重新训练和重新部署模型。
【新智元导读】 作者详细分析了Google通用机器学习平台和其实现过程。通过将上述组件集成到一个平台中，能够对组件进行标准化，简化平台配置，并将生产时间从数月缩短到数周，同时提供平台稳定性，最大程度地减少服务中断。 KDD2017上，谷歌发布了基于TensorFlow的可大规模扩展的产品级机器学习平台TFX。（论文地址：http://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/tfx-a-tensorflow-based-production-scale-machine-learnin
传统关系型数据库有着很强的ACID特性，也决定了核心应用的首选地位，作为NOSQL数据库产品，要想与传统关系型数据库直接竞争，本质是不太可能，所以必然选择了另外一条协作辅助的路线，如Elasticsearch侧重多维度检索。
随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
导语：在数字化、智能化的时代，通过机器学习（Machine Learning）能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力，充分挖掘大数据的核心价值，一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍，快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。
选自Github 机器之心编译 今日，中科院计算所研究员徐君在微博上宣布「中科院计算所开源了 Easy Machine Learning 系统，其通过交互式图形化界面让机器学习应用开发变得简单快捷，系统集成了数据处理、模型训练、性能评估、结果复用、任务克隆、ETL 等多种功能，此外系统中还提供了丰富的应用案例，欢迎大家下载使用。」在此文章中，机器之心对开源的 Easy Machine Learning 系统进行了介绍。 GitHub 项目地址：https://github.com/ICT-BDA/Eas
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
机器学习平台是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作平台。其数据量大、数据多样性、支持算法种类多，加上算法模型结果不确定、集成复杂等等特点；这会给QA的工作带来怎样挑战、以及如何克服，本文一一揭晓。
随着数字化和计算能力的发展，机器学习（Machine Learning）技术在提高企业生产力方面所涌现的潜力越来越被大家所重视，然而很多机器学习的模型及应用在实际的生产环境并未达到预期，大量的ML项目被证明是失败的。从机器学习的发展历程来看，早期ML社区广泛关注的是ML模型的构建，确保模型能在预定义的测试数据集上取得较好的表现，但对于如何让模型从实验室走向用户的桌面，并未大家所关注。
AiTechYun 编辑：nanan 惠普推出了一系列业界领先的机器学习解决方案，其中包括全球功能最强大的机器学习开发工作站HP Z8。采用全新英伟达技术的HP Z工作站非常适合在网络边缘进行本地处理
使用机器学习框架和Mathematica 从车间监控系统提供的数据创建自适应模型。
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
机器之心报道 机器之心编辑部 根据官方消息，专注于机器学习基础架构平台开发的初创公司 Petuum Inc. 日前完成金额达九千三百万美元的 B 轮融资，由软银旗下投资公司领投，A 轮投资者尚珹资本跟投。迄今 Petuum 的融资总额已达一亿八百万美元，成为获投资额度最高的早期人工智能初创公司之一。 尽管业界与民间弥漫着大量关于机器学习将会重塑各大产业链的宣传或炒作，目前除了在屈指可数的几家大型技术公司内部，人们鲜少见证过任何制式化的真正规模性成功构建和部署机器学习的例子。作为技术领导者，为了争夺最顶尖的机
【新智元导读】Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展，比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在，让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法，而不需要知道艰深的数学知识，也不需要知道算法的具体实现。
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
Python生态系统正在不断成长，并可能成为机器学习的统治平台。
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
IBM宣布与Nvidia建立新的合作伙伴关系，开发一个开源AI机器学习平台。该公司将Nvidia Rapids开源数据科学工具包引入其自己的混合和多云环境数据科学平台。
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 科技巨头加注人工智能仿佛是场竞赛。 前不久，Uber正式推出机器学习平台Michelangelo，希望通过这个平台全面处理工作流程，并推动
2019 AI开发者大会是由中国IT社区 CSDN 主办的 AI 技术与产业年度盛会，2019 年 9 月 6-7 日，近百位中美顶尖 AI 专家、知名企业代表以及千余名 AI 开发者齐聚北京，进行技术解读和产业论证。
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然，任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求，但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常，公司希望面试者具备丰富的机器学习技能，理论和编码能力，以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。 该领域的专家不仅需要具有扎实的机器学习算法水平，了解什么时候该应用什么算法，还需要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是专门的，要求具有良好的数学理解，分析思维和解决问题的能力。尽管每个项目文件要求的特定技能各不相同，但对于所有角色而言，核心的机器学习技能都是不变的。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
机器学习已经在某些领域取得了卓越的成果，尤其是模式识别领域，并且它还会对更需要洞察力和效率的行业中的企业产生了更深远的影响。谷歌在美国总部以外最大的开发者集合是一个致力于机器学习的研究小组，微软开源C
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。
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
过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现，具备可伸缩性和大量功能，因而广受欢迎。
目前，机器学习是软件开发中最热门的趋势之一。许多分析师甚至认为，机器学习将彻底改变几个程序的Web开发过程，包括Web和移动应用程序。
这是本系列文章中的第一部分，我们将探索一个用例和几个不同的机器学习平台，看看我们如何构建一个模型，一个可以帮助预测航班取消的平台。在第一部分中，我们将讨论用例，为什么限制场景，以及我们收集的数据以启动
作者 | 赵钰莹，郑思宇 如今，有越来越多的企业将机器学习引入到不同的流程中，对机器学习模型的期待也越来越高。与这种期待相反的是，我们对机器学习治理的关注度显然不够，还没有找到好的方式让整个流程运转地更加流畅、透明度更高，甚至连最佳实践可能的样子都十分模糊。在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士针对 Amazon SageMaker 发布的一系列更新，扩大了机器学习在模型生命周期中的治理规模，让模型开发初步告别
让 AI 自动生成代码，是很多开发者的梦想，近些年来，有关这一方面的研究屡见不鲜。但要想训练一个好用的 AI，最重要的工作或许就是找到优质数据。
不想编程！不会编程！但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办？现在这都不是问题，今天我将分享十个优秀的机器学习工具，不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
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