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2018-10-19 第47期 |
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掌握哪些机器学习工具更受企业青睐？ |
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| 近两年来，深度学习框架技术领域正在飞快的发展，我们在谈到机器学习工具时，首先想到的就是深度学习框架。也是大家在技能进阶过程中必学的一项。本文从深度学习框架的发展趋势入手，分析现在企业对人才在深度学习框架与其他机器学习工具技能上有哪些要求。 |
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专访王威廉：NLP哪些研究方向更容易取得突破？ |
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| 自然语言处理（NLP）被誉为人工智能皇冠上的明珠。近日，AI科技大本营采访到了 NLP 领域的华人新星——加州大学圣巴巴拉分校助理教授王威廉，向他请教了 NLP 领域最前沿的研究问题，以及 NLP 研究方向的一些建议。 |
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程序员四大焦虑瞬间：拿什么拯救你，我日益后退的发际线？ |
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| 身处时刻以终生学习为要求的IT行业，面对难以预测的技术浪潮，年龄的压力、传统风口遇冷、自身发展的瓶颈期、传统岗位薪资增幅放缓、来自新兴技术行业的冲击、复合型人才的资源挤占等一系列问题接踵而至。漩涡中心的互联网行业从业人员乃至即将一脚踏入 IT 门槛的求职者们都在试图寻找一条求变的破局之路。 |
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AI时代，谈数据分析时我们要谈些什么？ |
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| 一家拥有强大数据分析和AI技术能力的企业在爆发出巨大能量。对于两种能力的结合，此前在接受AI科技大本营采访时，滴滴数据科学部首席科学家谢梁就提到，“凡是有大量数据，并能根据数据找出某种规律并实施操作的业务都能运用机器学习的方法来自动化和优化。” |
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把14亿中国人都拉到一个微信群在技术上能实现吗？ |
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| 目前，微信群组成员人数上限为500人，把近14亿中国人都拉到一个微信群，从技术的角度考虑现实吗？需要多少台服务器？而且在一个14亿人的群里，要怎样抢红包？手机会不会爆炸？欢迎大家收看官方吐槽系列~ |
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What-If 工具：无需写代码，即可测试机器学习模型 |
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| 构建有效的机器学习 (ML) 系统需要提出许多问题。仅仅训练一个模型，然后放任不管，是远远不够的。而优秀的开发者就像侦探一样，总是不断探索，试图更好地理解自己的模型：数据点的变化对模型的预测结果有何影响？对于不同的群体，例如在历史上被边缘化的人群，模型的表现是否有所不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？ |
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