在过去的十年中，金融行业采用了很多前所未有的尖端技术。金融科技初创厂商是智能手机、大数据、机器学习、区块链等新技术的早期采用者，被认为是被更传统的银行和金融机构所效仿的潮流引领者。机器学习和深度学习的最新进展确实推动了计算机视觉和自然语言处理的界限。Sta

我们每日辛勤工作的最终目标就是能让生活更轻松方便，人类历史就是这样发展的。机器学习就是这样一种提升便利性的力量，它能从Spotify根据我们以前的播放列表提供的推荐，过滤垃圾邮件和网络钓鱼邮件。虽然机器学习是一个先进技术带来的天才礼物，但总是屈服于臭名昭著

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。大多数的机器学习实践者都曾遇到过训练数据和实际运行时用以评估模型的样本差别很大的情况。因此，相对灵活的机器学习解决方案，如DNN和随机森林等，仅依赖于训练数据的模型，在训练数据集和验证数据集没有覆盖的输入空间

对于创建机器学习项目，大部分人的印象都是数据、建模、测试等，但是具体的事项，以及要经过哪些步骤，估计99%的人都不知道，今天的内容就跟大家说说机器学习项目里，一定要做的几件事。

数据科学的发展日新月异，机器学习的角色正从数据科学的混合角色过渡到更多的工程或面向分析的角色，通常称为A型和B型数据科学家。商业产品和用户行为的变化步伐加快，对自动化的需求也增加。DVC，Dolt，Weight and Biases和Dags Hub是一些

古希腊哲学家赫拉克利特说：“唯一不变的就是变化”。时间拥有着我们无法撼动的强大力量，无论是观念、社会还是人类本身，都会随着时间的推移而发生巨大的变化。了解变化对企业来说至关重要。数据分析，逐渐开始获得了世界的支配权，机器学习模型成为了促成公司决策的主要力量

机器学习是人工智能的一个子集，它通过示例和经验教会计算机执行任务，是研究和开发的热门领域。我们每天使用的许多应用程序都使用机器学习算法，包括AI助手，Web搜索和机器翻译。您的社交媒体新闻提要由机器学习算法提供支持。您、看到的推荐视频是机器学习模型的结果。

居家隔离期间只顾着玩游戏刷剧真的不会坐立不安吗?与其心神不安打Boss，不如来面对机器学习这个大BOSS。笔者整理的这套课程从入门到高级，快来提升你的段位吧!用户不会获得证明，但可以访问本课程的大部分资源，这就已经足够了。在报名时，只需选择审核课程的选项即

很多面试官都喜欢问这个问题：“假设我是个5岁的小孩儿，请向我解释[某项技术]。”给幼儿园的小朋友讲清楚机器学习可能有点夸张，实际上这一问题的要求就是，尽可能简单地解释某一技术。笔者将解释什么是机器学习以及不同类型的机器学习，再介绍常见的模型。机器学习恰如其

不管你是机器学习的初学者，还是中级程序员，你都可能此问题感到困惑。在机器学习中，没有任何一种方案可以解决所有问题。不过无需担心，在本文中，我们将介绍如何使用备忘单简化机器学习方法，你可以使用该备忘单选择适合解决问题的正确算法。以下为备忘单-你需要了解机器学

创建企业的数字孪生、识别机器人流程自动化等自动化技术并将孤立的任务连接到流程中，是首席信息官推进流程时发现的几种方法。数字创新要求企业学习如何理解、管理和更改日益复杂的流程。新一代的过程挖掘工具有望使自动解释现代企业的数字资产变得更加容易，以帮助改善决策、

哪个平台有最新的机器学习发展现状和最先进的代码?本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、大数据等。自然语言处理的力量令人叹服。NLP改变了文本的处理方式，几乎到了无法用语言描述

本指南适用于任何对机器学习感兴趣但不知道从何开始的人。我们的目标是让任何人都可以理解,这意味着文中会有很多概述。如果能使一些人对机器学习更感兴趣，我们将倍感欣慰。机器学习的概念是用一些通用算法告诉你关于一组数据的一些有趣的事情，而不需要你编写任何特定于问题

了解人工智能和机器学习如何让你的企业受益，似乎是一项艰巨的任务。但是对于这些技术，你可以实现无数的应用程序来简化你的工作。通过人工智能和ML，你的企业将受益，因为它在运营上变得更加高效，并消除了那些似乎让你慢下来的日常任务。此外，AI支持的工具和自动化系统

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

数据分析是很多组织在云计算平台进行的一项主要计算工作，也许是因为IT技术人员擅长编程，或者也许是因为科学家的实验室设备需要直接连接到计算机记录数据，或者也许是因为数据集太大迁移它们非常耗时。无论是什么原因，科学家和数据分析师都逐渐地接受了远程计算。用于机器

机器学习有望改变行业现状。但是，它在企业中的应用速度比大家预期的要慢，因为这些组织很难自己部署和管理机器学习技术。部分挑战是机器学习模型通常使用定制技术进行训练和部署，从而难以跨服务器或不同部门进行模型的部署。官方对 GraphPipe 的解释为，这是一种

KDnuggets 网站编辑 Matthew Mayo 挑选了一些机器学习和数据科学相关的书籍。是时候让你的书架上新增几本机器学习和数据科学书籍了，最重要的是这些书籍全部有免费的电子版!!!本书介绍了在Python中处理数据所必需的核心库：特别是IPyth

随着攻击面的不断扩大以及攻击技术的日趋复杂，安全行业目前正面临着严重的“安全技能短缺”。因此，我们过去所使用的安全保护策略可能已经不再像以前那么有效了，而现在唯一能帮我们对抗网络犯罪分子的盟友武器，可能就是机器学习技术了。但幸运的是，机器学习和其他形式的人

机器学习当前在很多领域，都取得了相当巨大的进步。从应用领域来看，机器学习在“信息识别”、“数据预测”、“复杂控制”几个方面，展现出很大的能力。——不过说回来，人类的经验几千年来，都是记录在书本上，需要用另外一个大脑来学习，然后才加以运用；而机器学习跳过了人