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在企业里管理机器学习：来自银行和医疗行业的经验
随着企业在更广泛的产品和服务组件中使用机器学习（ML）和人工智能技术，对新的工具、最佳实践和新的组织结构的需求变得越来...
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成为一家机器学习公司意味着投资基础技术
在这篇文章中，我分享今年早些时候我在伦敦的Strata数据会议上发表主题演讲的幻灯片。我将重点介绍最近一项关于机器学习被采...
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对高质量数据的追求
“人工智能始于’好’数据”这种说法，得到了数据科学家、分析师和企业主的广泛认同。我们为预测、分类和各种分析任务构建复杂人...
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我们雷达上看到的7个数据趋势
无论您是商业领袖还是从业者，这都是值得提前几个月关注的重要数据趋势。 越来越注重建立数据文化，组织和培训 在最近的O’Rei...
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使商业智能运转的4个必要条件
结果导向的领导者依靠在适当的时间获得正确的信息，以支持运营决策。 这就是为什么决策者认定商业智能是他们第一优先的技术事...
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金融模型中的三种错误：使用TensorFlow Probability进行分析的简介
在一家人工智能优先的金融交易和咨询公司Hedged Capital我们使用概率模型在金融市场进行交易。 在这篇博客文章中，我们探讨了...
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我们需要构建机器学习工具来辅助机器学习工程师
在本文中我分享了一些幻灯片和笔记。它们来自于我在2017年12月新加坡Strata 数据会议上发表的讲话，针对积极部署机器学习驱动...
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进入战斗姿态：如何选择机器学习库
选择一个机器学习（ML）库来解决预测问题，是个说起来容易做起来难的事情。 选择太多了。每一个库对于它擅长的特定问题都有着...
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推断时代的数据流动性
在计算的进化史上，现在一个特殊的时刻。大数据、机器学习和人工智能等常用术语已经成为信息处理中一个底层范式转变的流行描...
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Jupyter项目的现状
在本博文里我们会着眼于Jupyter项目回答下面三个问题： 1.为什么这个项目会存在？也就是说，我们的动机、目标和愿景是什么？ ...
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成为一名机器学习工程师
在这一的数据秀里我采访了Aurélien Géron。Aurélien是一个创业者、数据科学家，还是最近流行的一本新书《用Scikit-Learn和Ten...
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数学与软件工程那些令人惊讶的相似性
在我读研究生第一年，我对于数学有了一次顿悟，这改变了我对整个机器学习领域的看法与思路。当时我选择研究的方向是机器学习...
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数据科学中“专业化”意味着什么
我作为一个数据科学家的经历跟我在书本和博客上所读到的根本不一样。我曾读到过为数字超级新星公司工作的数据科学家，他们听...
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什么是大数据？
大数据是指数据如此之多以至于它超越了传统的数据库系统的能力，数据量太大，移动太快，也不满足（传统）数据库架构的约束。...
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超越批处理的世界：流计算101
今日，流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少，其中包括： 商业（竞争）极度渴望更快的数据，而转换成流计算则是...
