人工智能

虽然”比特币”和”以太坊”这两个术语常常一起出现，但实际上这两者有很大的区别。以太坊与比特币的唯一联系在于，两者均为成功的区块链技术应用。

关于人工智能（AI）和机器学习（ML）如何改变商业实践的故事越来越多，数据科学从业者被要求仅用模糊的或高层次的商业目标来“应用机器学习”。在实施人工智能和从数据中创造商业价值方面存在很大差距，数据科学中的许多尚未解决的问题是导致这些差距的原因。

究竟什么样的AI人才能被微软这样的巨头聘用呢？

与机器学习博士相关的工作职位不仅创下了薪水的新高，而且对世界产生了巨大的影响。80000 小时（YC S15）提供了一个综合指南， 用于指导如何开始你的机器学习博士学位之旅。

人工智能（AI）是真的，而且已经来了。但成功地将AI投入应用并非易如反掌，而是需要彻底反思商业实践。

由于技术和工具的进步，机器学习培训项目比以往更容易执行。但是，要获得可靠的结果需要对数据科学和统计学原理有深入的了解，如此才能确保团队从一个坚不可摧的底层数据集开始，这边是成功的基础。

人工智能是个几乎万能的工具，关键是你能不能熟悉运用它的技巧，为它找到在你的领域里的运用空间。

去年年末的那段时间里，看了很多天池大赛里面得高分的选手的算法思路，大概总结了有监督学习中的一些核心流程及重要细节

随着大数据和人工智能的广泛应用，这些新兴技术的庞大影响力遍及全球经济，如今的投资者和企业家们迫切希望在2018年取得这些创新成果，正在开始确定将要定义这些技术创新的主要趋势。

本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。

本文介绍了深度学习框架和平台的概念和特征，基于微博深度学习平台深入探讨了深度学习平台的设计思考和技术架构。

提起AI医疗，人们不外乎想起这些问题：AI医生们可以帮助人们预防疾病吗？可以判断我们的病情吗？甚至，AI们会在手术台上对我们进行“切割”吗？

人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。

行业分析 2016年，全球深度学习市场规模据估计已达到2.27亿美元。随着在自动驾驶和医疗健康产业的应用越来越多，深度学习应该仍会对行业增长带来突出的贡献。它在技术上克服数据量、强计算力以及在数据存储能力方面的优势，使得其在语音、图像等对数据复杂性要求很高的领域中异军突起，提供了巨大的研究空间和价值。 各行各业日益增长的大量数据也在引领着行业发展，另外，对人…

算法、数据、机器学习能力…… AI创业企业的护城河是什么？