2020年人工智能将如何发展？机器学习领域顶尖人物预测有这些趋势

组织构建一个可行的、可靠的、敏捷的机器学习模型来简化操作和支持其业务计划需要耐心、准备以及毅力。部署和管理机器学习项目通常遵循相同的模式。对于许多组织来说，机器学习模型开发是一项新活动，但是在某种程度上已经建立了以数据为中心的项目构建方法。此外，这种方法由

企业高管经常将机器学习模型的黑盒性质视为一种神秘技术，他们通常认为，IT主管能够有效调动流程，并使模型表现良好。现实情况是，了解机器学习流程的基础知识可以使其流程和步骤变得不再神秘，而IT团队可以更好地管理对当今竞争激烈的商业环境至关重要的机器学习技术。机

公司不仅可以向数据科学家和机器学习工程师投入资金，还希望魔法能够实现。根据VentureBeat的报告，大约90%的机器学习模型从未投入生产。尽管十分之九的技术主管认为AI将成为下一次技术革命的核心，但AI的采用和部署仍具有增长的空间。为了帮助数据科学家发

谷歌公司拥有行业规模最大的机器学习堆栈之一，目前以其Google Cloud AI和机器学习平台为中心。谷歌公司在数年前就开源了TensorFlow，但TensorFlow仍然是一个最成熟的、并且广泛引用的深度学习框架。同样，谷歌公司几年前将Kubern

人工智能如今已成为大街小巷的热议话题。企业为了吸引客户和目标用户，在生产产品、提供方案时总会使用机器学习、深度学习等花哨的词汇。但实际上，这些词汇绝不仅是“噱头”而已。科技大厂了解科技发展的主流趋势，且无法承担技术落后的风险，所以他们都已适应了此次计算机革

机器学习项目有很大的发展潜力，最近大火的韩剧也出现了这个词语并且用很浪漫的说法解释了它。毕竟招聘者一般通过你拥有的技能来判断你的潜力。此外，确保所有数据集都呈现开放状态允许自由访问。很多机器学习课程将这个数据运用于教学目的，它可以预测人类的活动类别，这是一

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

随着IT自动化和人工智能技术的进步和发展，IT人员的工作方式发生了重大变化。今年发生的突如其来的新冠疫情，也迫使大多数组织的员工在家远程工作。如果疫情持续蔓延到2021年，那么组织将会继续让员工远程工作，并采用多种工作方式混合策略或鼓励永久性远程办公，因此

人们如今正处在数字化转型时代，只有一个不变的因素——进化。而组织采用的高科技解决方案正在引入数字化转型。因此，毫不奇怪的是，技术进步已完全取代了平凡的业务。因此，人们需要了解无监督机器学习在各行业中的广泛应用。如果用户标记了可以作为示例的训练数据，人们将其

本文转载自公众号“读芯术”。或许这是你第一次听到人工智能前面加“可解释的”这个形容词，但其实它的涵义你一定能理解。可解释的人工智能是指构建AI应用程序的技术和方法，人们借此以理解它们做出特定决策的原因。换句话说，如果我们可以从AI系统获得有关其内部逻辑的解

微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。原则上看，他们都遵循了类似的原则来训练深度学习模型。这两个项目已在各自的研究论文中进行了详细介绍，这篇文章将对此进行总结。对于初

随着IT自动化和人工智能技术的进步和发展，IT人员的工作方式发生了重大变化。今年发生的突如其来的新冠疫情，也迫使大多数组织的员工在家远程工作。如果疫情持续蔓延到2021年，那么组织将会继续让员工远程工作，并采用多种工作方式混合策略或鼓励永久性远程办公，因此

强化学习是一种行为学习模型，由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。不同于使用样本数据集训练机器模型的各类监督学习，强化学习尝试通过反复试验掌握个中诀窍。强化学习与人类在婴幼儿时期的学习过程非常相似。这是一种基于经验的学习流程，机器会不断尝试、不

人工智能在市场营销领域取得的成功，揭示了人类的一些思维和行为模式，这些模式可以转化为其他应用程序。市场营销业已成为AI创新的试水之地，尤其是在人类行为建模和AI与人类交互探究层面更具实验价值。目前AI的局限性阻碍了机器使用溯因推理或创造性思维的能力。AI已

苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版 Mac 推出还不到两周，谷歌就把专为 Mac 优化的 TensorFlow 版本做好了，训练速度最高提升到原来的 7 倍。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac 一直是非常受欢迎的平台，也有人用

从驾驶汽车到识别语音+翻译，机器学习通过软件预测变幻莫测的现实世界，正在人工智能领域掀起一场风暴。机器学习是教计算机系统使用反馈的旧数据进行预测的过程，基本上是训练计算机根据过去的数据预测未来的数据。机器学习大致分为两大类：监督学习和无监督学习。对此可以使

近年来，越来越多的优秀的机器学习工具不断涌现，如 TensorFlow、 PyTorch、 Caffee 和 CNTK、用于大规模数据的 Spark 和 Kubeflow，以及用于各种通用模型的 scikit-learn、 ML.NET 和最近的 Trip

您可能听说过瑞士军刀。如果没有，请看下面的图片。它包含许多刀片和工具。每个人都专门从事一项特定的任务。在某些情况下，不同的刀片可以完成相同的任务，但性能不同。我将机器学习算法视为瑞士军刀。性能可能会根据任务和数据的特征而变化。例如，对数损失是与所有分类算法

前沿的知识图谱自动构建技术有哪些？这篇文章将逐一解答这些问题。二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。其中，图的节点代表现实世界中存在的“实体”，图的边则代表实体之间的“关系”。基于知识图谱

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