机器学习，特别是深度学习，迫使重新评估芯片和系统的设计方式，这将改变未来几十年的行业方向。从芯片到软件再到系统，计算领域将在未来几年内因机器学习的普及而发生巨大变化。但在实践中，它们将与迄今为止构建和使用的方式不同。任何关心计算机工作的人以及对所有形式的机

在这篇文章中，作者将描述17年在机器学习领域中发生了什么有趣的重大发展,主要是深度学习领域。在17年中发生了很多事情，在作者停下来进行回顾的时候，他发现了这些发展的成就是非常壮观的，下面让我们来在作者的带领下认识一下17年在深度学习中发展的领域的状况，这篇

自然语言处理是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要

作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。来源

就像cpu采用多核一样，如果有一天我们能使用足够计算机模拟人的神经网络 再结合 统计模型的建模，我认为那才是真正的人工智能，据说google模拟神经网络系统成功得是系统自己识别了猫这个概念。

MIT、香港科技大学和浙江大学的研究人员开发了一种交互式工具，首次实现让用户对自动化机器学习系统的工作方式和流程进行查看和控制，提高系统定制化程度，向打开机器学习“黑盒子”的目标迈进了一大步。定制化AutoML工具：模型自选，超参数自调近日，在ACM CH

谷歌首席科学家提出要想让半监督学习实际上有用，要同时考虑低维数据和高维数据，并讨论了谷歌最近的两个研究。作者认为在实际环境中重新审视半监督学习的价值是一个激动人心的时刻。作为一个机器学习工程师，可能平时最常打交道的就是海量数据了。这种介于监督学习和无监督学

XGBoost号称“比赛夺冠的必备大杀器”，横扫机器学习竞赛罕逢敌手，堪称机器学习算法中的新女王！但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。打过Kaggle、天池、DataC

Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作OctConv，可以直接替代传统卷积，持续提高图像和视频识别任务的精度，同时降低内存和计算成本。传统卷积运算，有了一种全新的替代方法。近日，Facebook AI、

迁移学习是一个非常重要的机器学习技术，已被广泛应用于机器学习的许多应用中。本文的目标是让读者理解迁移学习的意义，了解转学习的重要性，并学会使用PyTorch进行实践。前几天新智元介绍了在线元学习，以及元奖励学习。吴恩达曾经说过"迁移学习将会是继监

近日，国际权威评测机构SPEC宣布正式成立Machine Learning技术委员会，浪潮代表担任首届委员会主席，Intel代表为秘书长，该委员会将致力于Machine Learning测试规范的制定以及相关基准测试工作的开展。SPEC ML技术委员会包括

机器学习工程师团队负责人、Looker的首席产品官，以自己十几年的从业经历，以及对当下机器学习领域的观察和思考，认为未来机器学习准入门槛不断降低的前提下，“ML工程师”这个title将会消失。我们可能正处在一个不再需要机器学习领域正规教育的变革阶段。Loo

本文通过历年来AI岗位薪资变化，为大家展示AI高薪岗位都有哪些，以及原因是什么。AI人才争夺战正在进行中！就在有人站出来说“深度学习就要死了”的时候，AI岗位的需求量和薪资正在不断攀升。2018年8月份，职业招聘信息网站Indeed.com报告称，自201

昨天，国内AutoML领域创业公司智铀科技发布了自动化机器学习产品“小智”，据公开数据显示，这是国内首款可私有部署的AutoML商用产品。新智元创始人杨静女士作为特邀嘉宾，在智铀科技产品发布会上对AI软硬件发展现状和趋势以及AutoML应用做了主题演讲。“

2017年4月，Hinton在接受《纽约客》采访时说：“5年内深度学习就能超过放射科医生，从现在起就停止培训放射科医生”。此言论一出，再一次引发全球关于AI正在取代医生的焦虑讨论。IEEE Spectrum在2018新年伊始推出专刊“AI vs Docto

随着人脸识别、视频结构化等计算视觉相关技术在安防、自动驾驶、手机等领域走向商业化应用阶段，计算视觉技术行业市场迎来大规模的爆发。伴随人脸识别、物体识别等分类、分割算法不断提升精度。在这一技术的支撑下，人脸识别技术大火。让机器学习上千张人脸，进行特征提取。今

机器学习在最近几年绝对称的上是大火，越来越多的公司和资本投入了巨大资源和金钱到这个新上位的技术“新宠”中，尤其是随着更多的各种机器学习相关类库的出现和发展，更多新的技术已经被应用到了机器学习中， 现在大家可以看到， Python不再是唯一个老牌机器学习的必

DSSTNE是亚马逊开源深度学习工具。亚马逊开发者认为人类对于深度学习的研究将不止于语言理解及视觉识别，智能搜索和推荐将得到更广泛的研究和讨论。他们希望和世界上的顶级研究者们合作，一起提升这方面的研究进程。这套深度学习系统目前还有很大的局限性，比如不支持卷

而Caffe框架是人们无法绕过的一座山。这不仅是因为它无论在结构、性能上，还是在代码质量上，都称得上一款十分出色的开源框架。Caffe框架之所以广受欢迎是因为其稳定的模型架构、较好的设备抽象、清晰的说明教程以及开放的模型仓库。在教程的最后还配有Caffe完

作为最初被设计为支持谷歌系统规模伸缩的技术方案，TensorFlow目前已经可为每位用户也享受。作为谷歌公司专门为应用智能化目标打造的开源机器学习项目，每个人都能轻松选择TensorFlow，而它也会根据各类头条消息预测用户的行为与喜好。不过除此之外，该项