“获得机器学习博士学位后，我大概已经36甚至38岁了，找工作会很困难吗？年龄歧视在硅谷普遍存在吗？”这是Reddit论坛上，一位年轻人po出的帖子。他今年26岁，此前并未从事过任何技术型工作。这名年轻人认为，机器学习也许能助他实现梦想，所以想在攻读计算机科

引言和动机--为什么是C++?C++是动态负载平衡、自适应缓存、开发大型数据框架和库的理想选择。以超低延迟和极高吞吐量著称的Scylla，使用C++作为Apache Casand and Amazon DynDoDB的替代者进行编码。C++作为编程语言的

使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本

机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的：。科学报告的一般规则是，您写下的每个数字都

您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。罗宾和山姆都开始为工科大学准备入学考试。他们俩全年学习了几乎相同的时间，并参加

在人工智能的大潮中，机器学习项目琳琅满目。哪些项目是兼具代表性和实用性的呢?近日，一位名为 Kajal Yadav 的作者列出了 8 个经典的机器学习项目，实用又有趣。目前已在 medium 上获赞 1.7K。全球有超过 2.64 亿人正在遭受抑郁症的折

尽管人工智能的出现受到了雇主和雇员的不同程度的怀疑和恐惧，但在远程工作中，它的潜力不可低估。机器学习已经在积极地为世界各地的求职者增加就业机会，而AI可能很快会完全消除重复性工作——从而使企业有更多时间培训工人承担更多技能工作。远程工作的吸引力在全球范围内

随着人工智能的发展，市场上出现了一些新的工作岗位。但对于这些新兴领域的新兴职业，我们很多人难以分辨其间的不同之处，尤其是机器学习工程师和数据科学家的作用有何区别，这很令人困惑。机器学习工程师则将数据视为必须接收并能以某种适当的形式高效输出的东西。当谈论Ne

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。同时，这也助力了我们目前所经历的科技的疯狂发展。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

在此前的文章中，我已经向你介绍了Kubeflow，这是一个为团队设置的机器学习平台，需要构建机器学习流水线。在本文中，我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线，进而可以部署在Kubernetes上。在进行本次练习的时候

无需任何编码经验。如果您像我，则需要玩一些东西然后"自己动手"才能真正理解它。在这里，我们将举例说明机器学习的真正原理。您将建立自己的机器学习模型，以预测乘客在泰坦尼克号上幸存的可能性。该模型仅通过查看数据即可自行学习模式。为机器学习算

有关如何使用AI和IBM Watson的Personality Insights确保如何向潜在客户销售产品的A-Z指南。能够将任何东西卖给任何人是少数人拥有的一项技能。对于我们这些没有魔法力量的人，有时候很难达成交易。作为其用户，我们已逐渐将技术视为理所当

在深入讨论细节之前，我们先一起理清几个基本概念。随着机器学习技术的发展，如今的电脑已经能够做出与人类相似、甚至更好的预测。在解决问题的方式上，机器学习通常分为两大类：。目前，它是GitHub上最受欢迎、且最活跃的机器学习项目之一。例如，检测高风险地区的洪水

与大众认为的截然不同，它们不适用于Skynet，随时遇到故障是不太可能的。相反，它们依赖于最受欢迎的人工智能技术之一——机器学习。随着技术进步，人们对机器学习和数据分析的需求一直居高不下。几乎没有哪个行业在交易中不涉及机器学习，机器学习算法应用范围极其广泛

学者C. Snow于2002年发表的一篇论文中将阅读理解定义为“通过交互从书面文字中提取与构造文章语义的过程”。而机器阅读理解的目标是利用人工智能技术，使计算机具有和人类一样理解文章的能力。深度学习的特点是，模型能根据训练集上预测的准确度直接优化参数，不断

如果一个人对机器学习有很多误解，可能会对他的职业和声誉产生负面影响。Forrester Research最近发布了一份名为“ 粉碎机器学习的七个神话”的报告。在其中，作者警告说：“不幸的是，一些对机器学习项目做出重要决策的企业领导者，普遍存在机器学习的误

在21世纪，传统教育已经转变为一种选择，而不是人生中的必经阶段。随着互联网的繁荣和大规模网络公开课的兴起，人们可以选择在线学习数据科学，以避免学生的债务负担。统计数据显示，线上教学使学生在每小时的训练中可以多学习5倍的材料。在线学习的好处是无限的，包括降低

来自医疗、零售和科技领域的IT主管分享了他们2020年的战略重点。随着2019年即将结束，首席信息官将他们的精力转向数字化进程的下一个阶段。许多IT主管会提升他们的员工体验，从而改善整体客户体验。也就是说，首席信息官会在2020年更侧重于人才、文化和组织方

总共有多少机器学习的模型？不知道，没人统计过，如果加上各种变体的话，那就更加多了去了。想到这个，你头大不大？那是不是所有都要去学，都要去了解呢？当然不是，不过，下面的这10个算法，如果你是新手的话，一定要去好好学学，搞懂了这些，其他的就是举一反三的事情了。

　人类历史上，第一个可编程忆阻器计算机诞生，不再需要将语音命令发送到云端进行解释，直接在智能手机上通过 AI 处理器完成，极大的加快响应时间。在一些更加注重私密性的场景比如医疗设备中，具有更好的安全性和隐私性。不仅仅是通过外部计算机操作的忆阻器阵列，密歇根