对于人工智能和机器学习在医疗保健行业的价值和未来的看法已经发生了很多改变。与在医疗保健市场中不断发展的区块链技术一样，人工智能和机器学习也需要一些短期期望管理。虽然它们的效用和价值会随着时间的推移不断提高，但是在现在这个阶段，它们还不是解决美国医疗系统中众

未来3到5年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？今天我们就来梳理一下。全栈式工程师在初创公司受欢迎，领域专精的算法人才在大公司很吃香，应用型人才能够快速提升业务，而工程化是落地的重要一环。AI专业毕业后好找工作吗？此前，知乎上一位CV专业的985高校研究生曾

人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。机器学习和AI是在数据中心内外提供安全和预测性分析的关键工具。通过将AI与实时分析结合起来，企业可以拥有前所未有的用户体验。AI可以提高准确性并节省员工时间：通过减

固定网络走进了F5G(第五代)时代，家庭Wi-Fi技术也经历了一个可预见的升级周期，以支持新的无线电技术和远程管理能力。但随着升级周期的加快，服务提供商意识到，在宽带竞争日益激烈、利润率逐渐下降的驱使下，改善客户的家庭Wi-Fi体验成为一项关键要求。目前家

科技正在改变我们的生活、工作和娱乐方式，教育领域也不例外。就像改变其他领域一样，机器学习也将彻底改变教育部门，这需要新一代教育工作者和学生计划有效的方式更加顺利高效地部署机器学习。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在未来几年改善教育的五种途径。在线课程尤其有

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。2019年绝对是图机器学习大火的一年，凡是学术会议，图神经网络的会场总会爆满。图机器学习的研究之所以在2019年突然变得火热，原因在于，在前几年尽管深度学习在欧氏空间中的数据方面取得了巨大的成功，但在许多实际

在人工智能领域中的图像分类问题上，最常用来训练和测试的数据集是 ImageNet，它也是全球超大的“CV 习题库”。近日，麻省理工学院和 IBM 研究人员组成的团队，共同创建了一个与之不同的图像识别数据集 ObjectNet，难倒了世界上最好的计算机视觉模

大数据时代的到来，使得人工智能进入了爆发式的发展阶段。所谓“树大招风”，谁都想在AI这颗大树下乘凉。特别是，眼下，机器人流程自动化风头正起，市场前景广阔。如果将机器人流程自动化和人工智能这两个概念融合在一起，必将会是一个更具吸引力与前瞻性的爆点。未来，随着

在某种程度上，我们将获得具有人类一般智能的AGI计算机后。只是一群人和计算机平等地生活在一起。哦，实际上并不会。问题是，AGI具有与人类相同的智能和计算能力水平，但仍然具有优于人类的优势。而且鉴于AGI相对于人类的优势，及时是与人类智力相当的AGI也会有优

为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误，而且也是危险的。似乎有几个系统与一个先进的新的库存管理系统相关，这个系统启用了机器学习，但出现了问题。这导致机器学习系统中的知识模型使用错误的数据进行训练，并要求删除知识库中的新信息，并重建模型。随着企

下面这些笔记来自我和Facebook的许多朋友的交谈，关于他们开发、运维与软件发布等方面。好像很多人都对Facebook感兴趣...这家公司的工程师驱动文化已经被公众大加研究，并且其它其它公司也在探求是否/如何实现工程师驱动文化。我作为外部人员尝试深入理解

物联网将产生海量数据——这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪;让医生实时了解起搏器或生物芯片的信息;通过对设备和机械进行预测性维护，实现跨行业的最佳生产效率;创建真正智能的家用电器，并提供自动驾驶汽车之间的关键通信。物联网带来的可能性是无限的。

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。”具备易学、易用特点

目前致力于研究人工智能在推荐系统，业务安全系统，智能运维系统上的使用。于是很想总结一份如何入门机器学习的资料，也算是为后来人做一点点微小的贡献。他二哥读完之后，也觉得这篇文章确实是不错的技术干货，从相互学习的角度，特别转载过来，供对机器学习感兴趣的技术人士

免费、开放，是机器学习领域内的知识和工具的一大特点。这种特点不仅便于许多从未接触过机器学习的人加入到这一领域参与工作和科研，同时也大大加速了领域自身的交流和进步。不过也有一些人的心态比较保守。社交App「meetup」的机器学习东京团队负责人Suzana

实践证明，机器学习技术确实具有强大的实用度，因此很多朋友会误以为其能够解决一切问题并适用于所有情况。但事实上，与其它工具一样，机器学习也只是在特定领域非常强大——例如长期困扰着您，但您永远无法雇用足够的人手来解决的问题; 或者拥有着明确目标，但没有明确实

机器人究竟能代替多少行业，从最初的护工，到后来的编辑，再到一些高精尖的职业，诸如金融行业数据分析员……这些行业都有一些共性，能够让机器人，确切的说是 AI 来帮忙执行。上周小编分享了一篇文章，根据蓬勃和英特尔实验室的研究人员表示，全球首个能自动生成完整软

到2017年为止，最常用的流行语就是人工智能和机器学习了，但是，现在越来越明显，它们的使用范围覆盖各种领域，包括数据分析、自动驾驶、网络安全、物联网、市场营销、数字助理和所有这些一切的鼻祖——大数据。资深分析公司SAS已经指出，人工智能这个词其实是错的——

　从综艺节目《危险边缘》的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。人工智能的核心基础是机器学习，这是一种优雅而又广泛使用的工具。但要理解机器学习的意义，我们首先需要研究它的潜力是如何绝对超过它的坏处