在机器学习社区，越来越多的人开始讨论研究的可复现性，但这些讨论大部分局限于学术环境。近日，机器学习开发服务提供商 maiot.io 的 CTO Benedikt Koller 发布一篇博客文章，介绍了他基于自身经验总结的开发可复现生产级机器学习所要注意的

多年以来，企业一直在手动处理其运营和分析，从而导致人工成本和文书工作量增加，同时交付的结果也不理想。现代时代旨在通过引入人工智能来改变所有这些情况。企业已经开始在这些智能解决方案上进行投资，不仅可以减少流程花费的时间和精力，还可以对整个流程进行全面改进以增

人工智能和机器学习技术正在彻底改变世界，使世界更加先进，但有些人对这两个术语的真正含义感到困惑。如果你也是对这两个词的含义、用途和优势感到困惑的人之一，下面我们将分享人工智能和机器学习之间的关键区别。这种类型的机器学习称为监督学习，其算法能够对目标预测输出

机器学习是一项令人惊叹的技术，而发挥其潜能的关键在于，你得掌握正确的使用方法。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法以及创建自己的算法。如今，大量的机器学习工具、平台和软件不断涌现。Accord.net是一个计算机器学习框架，配有图像和音频包

人工智能研究领域诞生于 19世纪 50年代，致力于使机器和系统以类似于人类智能的水平运行。它经历了进步和挑战，并且由于现代计算能力和数据存储技术的飞速发展，近年来得到了复兴。人工智能一般会涉及推理、数据拟合、聚类和优化等的子问题，这些子问题利用遗传算法和人

数据少，又没有预训练模型，怎么破？给你个秘密武器——自监督学习。在医学图像领域，我们经常需要靠一点点的数据来做很多工作。在这个问题上，有一种被低估的方法，正是自监督学习，简直太神奇！还附上了与之相关的最新fast.ai教程。这一推文立即引起了大量网友的关注

11月28日，Flink Forward Asia 2019 在北京国家会议中心召开，阿里在会上发布Flink 1.10版本功能前瞻，同时宣布基于Flink的机器学习算法平台Alink正式开源，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开

近日，中国科技大学李传锋团队传来捷报，他们创新性地将机器学习应用到量子力学基础问题的研究中，并在此基础上首次实现了多重非经典关联的同时分类。人工智能将转变量子这项研究极大地提高了处理速度，最终可以为超级计算机铺平比现有技术快十亿甚至十万亿倍的道路。研究人员

人工智能正在打入可以想象到的每个领域，物流世界也不会落后。独立研究公司Tractica预测，到2021年，物流和仓储机器人的销售额将达到224亿美元。人工智能技术已经为物流带来了突破性的创新，并通过机器学习和深度学习改变了供应链。人工智能的预测分析方面将使

随着机器日渐开始填补工作场所的人力劳动，为了从中获利我们都必须做出调整。它们还将有助于解决从健康到气候变化等领域各钟非常棘手的社会难题。与此同时，这些技术将改变工作性质和工作场所本身。机器将能够执行更多原先由人类完成的任务，补充人类所做的工作，甚至执行超出

OctoLingua的目标是提供一种服务，支持从多个粒度级别进行强大可靠的语言检测。最终，该服务可以支持代码搜索和共享、语法高亮显示和差异渲染等，旨在支持开发人员进行日常开发工作，同时帮助编写高质量的代码。GitHub上现在托管有超过300种编程语言。从最

如果您的组织坐拥数据，那么您就可以通过将机器学习引入您的流程和系统来充分利用AI。然而，AI和ML是最新的IT术语，很容易被忽视。AI是一个包罗万象的术语，用于表达将人类智能融入机器的想法。机器学习是一组可用于分析数据模式和执行预测的技术。机器学习是AI的

例如，最上边的图像是“内容”图像。我们将中间图像的“风格”应用于我们的内容图像。我们希望由于中间的图像有一个大城市的夜晚时间氛围，这将反映在最终图像上 - 这正是最下边发生的结果！该领域最具突破性的研究之一来自Adobe resarch，他们称之为深度图片

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。随着 AI 技术在社会中越来越广泛的应用，符合要求的 AI 人才和市场需求已经出现了较严重的不对等。在这样的环境下，美国已开始制定中小学生 AI 教育方针，部分高校也将 AI 课程带进了课堂中。这不光为年轻人

如今，迁移学习在机器学习社区中风靡一时。迁移学习是Google、Salesforce、IBM和Azure提供的许多托管AutoML服务的基础。它现在在最新的NLP研究中占据突出地位 - 出现在谷歌的变形金刚双向编码器表示模型以及Sebastian Rude

10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI，一图胜千言。分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式，以及将这些模式应用于有效决策的过程。换句话说，分析可以理解为组织内数据和有效决策之间的连接组织。特别是在有记录的信息丰富的领域，分析依赖于同时应用统计、计算机

如果您要使用Python进行机器学习，Scikit Learn是黄金标准。Scikit-learn提供了多种有监督和无监督学习算法。最重要的是，它是迄今为止最简单，最干净的ML库。Scikit learn是用软件工程思维创造的。它的核心API设计围绕着易于

很长一段时间以来，我一直希望将我对音乐的热情与我在人工智能方面的工作结合起来。我觉得我需要先提高我的音乐制作技巧，然后再尝试深度学习这个过程。艺术品和音乐的提交截止日期是10月底。NeuralFunk，一个完全基于样本追踪，其中所有样本都是由深度神经网络生

如今，各行业对于人工智能专家的需求量很大。根据另一份调查报告，机器学习专业人士是最受欢迎的技术人才之一，也是收入最高的专业人士之一，其在美国的平均年薪为134,449美元。RevUnit公司机器学习部门主管Colin Shaw表示，那些应聘机器学习工作的行

在生物医学领域的论文中，AI已经搜索出9%的高度重复图像，0.59%的论文被认为存在欺诈嫌疑。因图像造假撤回的医学论文，一年时间可能浪费接近10亿美元的研发成本。“打击论文造假，维护科研正义”。不过，斯坦福大学微生物学家的工作完全依靠手动，五位研究人员靠十