如您本文转载自公众号“读芯术”。如您所知，数据科学和机器学习必须提供无穷无尽的信息和知识。话虽如此，大多数公司都只测试少数核心思想。这是因为这十个概念是更复杂的思想和概念的基础。您可能想知道为什么我什至不愿意将其放入，因为它是如此的基础。换句话说，更加重视

金融市场则更多地采用人工智能技术。许多人认为，人工智能可以利用大数据和机器学习的优势来预测股市的发展趋势。有一些在线交易平台允许用户利用机器学习和人工智能进行交易，但人工智能技术目前还没有达到在金融市场获得盈利秘诀的地步。它目前所做的是为投资者提供一些系统

我们关注的另一个重要领域在于差异化隐私，其在AI内部与外部皆有应用。最新进展已经带来一种全新机制，能够在实现机器学习模型共享的同时，为基础训练数据提供严格的隐私保护。一领域的进展有望加快受信数据收集方之间的自动化成果流通，同时提升基础数据的保密性水平。

机器学习从只适用于研发人员的工具变成了被广泛采纳使用的方法，多亏了开源机器学习和深度学习框架的爆炸性发展。现如今，机器学习领域比以往任何时候都更容易上手。弄清算法是如何真正工作的，可以帮助你在设计、开发和调试机器学习系统方面获得巨大优势。很多人提到数学就打

机器学习属于工程领域，在过去的十年中，由于计算系统的功能不断增强以及数据的可用性，该领域已显着成熟。与传统系统不同，机器学习为工程师提供了一种工具，不仅可以教其识别模式，还可以从其环境中学习，这有助于随着时间的推移提高其性能。在机器学习的早期发展中，它主要

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

如果有关风险投资的最新数据能够说明问题，那么投资者依然热衷于人工智能和机器学习初创公司。根据普华永道和CB Insights的MoneyTree报告显示，2019年前三季度，人工智能和机器学习初创公司获得的总资金额为121亿美元，超过去年的102亿美元。

机器学习是人工智能领域的重要组成，简单来说就是计算机程序学习数据，并产生相应的建议与决策的过程。本文用图文并茂的方式带你深入了解机器学习的概念原理及开发流程。机器学习是关于计算机基于数据分布构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。数据决定

部署机器学习模型或将模型部署到生产环境意味着将模型提供给最终用户或系统。然而，部署机器学习模型存在复杂性。本文旨在让你开始使用Flask API将经过训练的机器学习模型部署到生产环境。我将利用线性回归，使用利率和前两个月的销售额来预测第三个月的销售额。什

而正则化项则鼓励更加简单的模型。但一直没有一篇好的文章理清到底什么是正则化？说到正则化，得先从过拟合问题开始谈起。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。当然，一定程度上，L1也可以防止过拟合。上面提到L1正则化有助于生成一个稀疏权值矩阵，进而可

机器学习技术在企业电气系统中的工作和维护中发挥重要作用，人们需要了解采用机器学习的益处。机器学习正在为能源行业带来关键的变化。行业媒体Towards Data Science的一篇文章对于机器学习带给这个领域的变化进行了阐述。文章指出，比尔·盖茨在201

过去，机器学习这个名词的头上曾经笼着科学的光环，只有少数高薪数据科学家才懂得如何用数据“喂养”复杂的算法，得出有用的分析结果。但如今随着自动化工具的快速发展，数据的采集、结构化和分析已经变得更加容易，机器学习的使用门槛已经大幅降低，即使那些不懂编程的业务人

用Python搞机器学习、数据科学，需要很多相关的资料，各种库、工具，都是常用、常找、常查的内容。最近，维也纳的数据科学家Florian Rohrer把这类相关资料整理成了一个Python机器学习工具合辑，可以照着更新一下自己的收藏夹了。核心工具、Pand

在2019年2月，波兰政府增加了一项银行法修正案，该修正案赋予了客户在遇到负面信用决策时可获得解释的权利。这是GDPR在欧盟实施的直接影响之一。这意味着如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不批准贷款。在2018年10月，“亚马逊人工智能招聘工具偏向

想象一下——你明天要去面试一个向往已久的机器学习岗位。一切都必须按计划进行，否则就会功亏一篑。只需要给虚拟智能小助手发送指令，机器学习算法就会让系统开始为你工作!随着计算能力的进步，机器学习应用不断发展，而我们也正在经历一场真正的全球变革。那么，今天我们就

听到这种抱怨，熟悉软件开发的小伙伴们往往是嗤之以鼻的。机器学习，不过是和数据和软件打交道。一段时间后，我们就能拥有一个完美的训练有素的ML模型。然而，当真正着手起机器学习项目，你就会发现：事情可没有那么简单!相比之下，机器学习研究人员研究的是一种完全不同的

目前，机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R，前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们，开发机器学习模型，JavaScript 也可以。这是可能的，实际上

5月6日，蚂蚁金服副 CTO 胡喜正式宣布开源机器学习工具 SQLFlow：“未来三年，AI 能力会成为每一位技术人员的基本能力。我们希望通过开源 SQLFlow，降低人工智能应用的技术门槛，让技术人员调用 AI 像 SQL 一样简单。”目前，SQLFl

在学习深度学习的过程中，我们常会遇到各种谣传，也会遇到各种想当然的「执念」。在本文中，作者总结了机器学习研究中常见的七大谣传，他们很多都是我们以前的固有概念，而最近又有新研究对它们提出质疑。所以在为机器学习填坑的生涯中，快自检这七个言传吧。这是因为，张量微

编者按：本文来自Mybridge，介绍了过去一年中最为惊艳的30个机器学习项目。文章原标题 30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year ，发布于Medium。这是一个极具竞争力的榜单，它仔细