IT思维

从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

尽管一些公司，如大多数大型银行、Ford（福特汽车）和 GM（通用汽车）、Pfizer（辉瑞，总部位于纽约的跨国制药公司），以及几乎所有的科技公司，都在积极拥抱人工智能。

近日伯克利RISELab推出了多主体强化学习包Ray RLlib 0.6.0。

它通常作为一个数据管道，链接了各种业务前台和数据后台（比如数仓等）。

在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。

FAIR 的创办者兼首席 AI 科学家 Yann LeCun、FAIR 现任负责人 Jerome Pesenti 以及 Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 在官网联合发布博客，盘点了 FAIR 五年来所做的事情以及达成的成就。

顾名思义，“升级为阿里云智能”是在云计算的基础上，把智能服务作为企业最核心业务。

美国艺术家 Jackson Pollock 说过：“所有的一切，都是一场建筑游戏，有的人用刷子，有的人用铲子，还有的人用钢笔。”

BAT 汽车赛道争夺战拉开帷幕。

在中文科技媒体的世界里，日本的人工智能产业就像是“薛定谔的AI”，有时候它是值得学习的好榜样，有时候又会被拎出来吊打。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

目前，有很多深度学习框架支持与 Spark 集成，如 Tensorflow on Spark 等。

公众号/AI报道 人工智能正热。 技术创新是经济增长的根本动力。这些技术中，最重要的就是经济学家提到的“通用技 […]

近日，谷歌 AI 的一篇 NLP 论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是 NLP 领域的极大突破。

这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件

这是全球第一个自动驾驶技术向公众开放、并进行商业化的案例，代表着自动驾驶技术从研发阶段正式步入引用量产阶段，也标志着全球出行也汽车产业史上最重大的变革正式拉开帷幕。

从传统汽车工业界的中坚力量到科技公司都在这一赛道中狂飙突进。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

本文整理了多个求职网站的信息，对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析，并提供了一些建议。

AI 人才大战战况空前。

近日，著名机器学习教材《Pattern Recognition and Machine Learning》的作者Christopher Bishop教授更新了他的机器学习新书：Model-Based Machine Learning。

在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。

大数据文摘出品 编译：张秋玥、M、浩哥儿、睡不着的iris、钱天培 近年来，机器在自然语言领域屡屡战胜人类的报 […]

与几年前的 IT 相比，有效且易于导航的自助服务分析变得更加难以实现。