人工智能是这个时代的箴言，技术专家、学者、记者和风险投资家都在歌颂AI。不过，就像一些从专业学术领域延伸到日常生活中的短语一样，“人工智能”一词的使用也引起巨大的争议。但是羊膜穿刺术是有风险的，在手术中胎儿死亡率大约是1/300。人们将这些统称为AI，优化

数据科学一直是个引人注目的领域，尤其是对于那些有计算机科学、统计、业务分析、工程管理、物理、数学等学科背景的年轻人。但雾里看花始终看不清晰，人们总是认为数据科学背后有许多神秘的地方，觉得它不仅仅是机器学习和统计。除了研究助理和实习之外，没有任何全职行业经验

多年来，主流开发人员一直在使用低代码方法来构建业务和消费者应用软件，这在很大程度上构成了AI界低代码方法的基础。据Veritone的产品高级副总裁Kfir Yeshayahu表示，这些低代码技术在AI界受到追捧。他说，近来对快速AI开发的需求日益增长，尤

亚马逊，全球首富贝佐斯之下的巨头，全球市值最高的科技公司。也是目前技术人才发展前景最被看好的组织。最近这则详实面经，获得高赞，或许可能给你一些参考和借鉴。满满干货，建议先收藏后看~首先在亚马逊，数据科学家要有对数据驱动的洞察力。他们是连接业务和技术的纽带，

想做机器学习的工作，却觉得自己没有专业技能？有一位小哥，从不知道Python到找到AI工程的工作，用时两年。他的文章在网上获得了5000多条点赞。这条路不好走，这非常不容易。享受路上小小的胜利，从遇到的众多挫折中学习。毕业前的9个月，他找到了日企野村证券的

计算机很擅长存放，整理，获取和处理大量数据。很合适有上百万商品的电商网站，或是存几十亿条健康记录，方便查看。机器学习算法让计算机可以从数据中学习，然后自行作出预测和决定。虽然有用，但不会说它有人类一般的智能。机器学习和人工智能算法一般都很复杂，说一说概念。

欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。本书旨在为新人提供自然语言处理和深度学习，以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书，本书占据了重要的中间地带。PyTorch 1

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner于近期开展的一项调查显示，目前使用人工智能或机器学习的企业机构中，平均有四个己部署的人工智能/机器学习项目。其中59%的受访者表示，他们已经部署了人工智能。

「资源分享计划」系列记录本周内我看到的一些好的学习资源及优秀的技术文章，在自己学习记录的同时，分享给大家希望对大家有帮助。资源类1、一本可同时学习R和Python的书籍R 和 Python 语言一直是数据分析领域的明星语言，同时又是竞争语言。新入门的同学往

我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例，为大家讲解各种各样算法的原理和用途，但却对调参探究甚少。这中间有许多原因，其一是因为，调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论；其二是因为，其实大家也都没有特别好的办法。

机器学习导图系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念，其中具体释义并未完善，需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。由于机器学习的知识网络很大，导致完整的导图过大，

本文要讲解的项目代码，就是要根据一些规则模拟数据，然后通过机器学习和训练，根据这些数据去反向推测出生成这些数据的公式函数。基本概念接下来我们用五分钟过一下tensorflow的基本概念，这一部分主要介绍一些概念，笔者会用一些类比方式简单的讲述一些概念，旨在

在最新的Kaggle用户排行榜上，排名第一位的ID是Bestfitting，他本人叫Shubin Dai。他在两年前加入Kaggle，目前生活在中国湖南省长沙。他是一名数据科学家、工程师，目前领导一家为银行提供软件解决方案的公司。在工作之余，除了Kaggl

摘要：用了这六个机器学习开源项目，你的项目一定进行的666！2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。虽然这可能有其缺点，但它在短

前言这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件的分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.操作系统：ubuntu14.04 运行环境：anaconda-python2.7-jupyter

1.决策树的构造1.1 信息增益试想一下，一个数据集是有多个特征的，我们该从那个特征开始划分呢，什么样的划分方式会是最好的？

Chapter 2 - 单变量线性回归定义单变量数据集或假设函数的特征值只有一个线性回归求解回归问题的方程是线性方程模型建立假设函数以下图所示的训练集为例：。在不断调整$θ$组合后，找到使得总误差最小的那个θ组合。再次，算出平方和后的式子乘以$\frac{

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。机器学习是计算机科学和人工智

可能有点不负责任哦，这本书我还没看过。所以我现在无法给出评价，等书来了看过了再补上吧。作者是 Clinton W. Brownley 博士，Facebook 数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议

大数据工程师培训课都学什么？千锋的大数据课程论是由众多经验丰富的大数据讲师编制而成，实战项目也是在百度阿里等技术官指导下设置的，既确保了学生学习大数据的专业度，又能跟随时代企业的发展步伐。千锋大数据课程实时更新教学内容，确保学生掌握知识的前瞻性和实用性。前