人工智能

你是否有志于成为一名数据科学家，却又因为不知如何克服面试而头疼不已？跨入数据科学领域并不是一件简单的事。因此，在进行面试之前，你最好能做好充分的准备。

什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。

聊天机器人其实已经存在 50 年了，并不是什么新事物。早在 20 世纪 60 年代中期，计算机科学家 Joseph Weizenbaum 发明了第一个聊天机器人——Eliza，但是一直以来，聊天机器人给人的感觉就像一个“人工智障”。就在去年，Facebook 就关闭了它们的聊天机器人虚拟助理 M，一时间很多人都不看好聊天机器人的前景。但是，如果有人工智能加持的话，聊天机器人的前景会有什么样的改观呢？让我们看看 Bernard Marr 是怎么看待聊天机器人的前景的。

2002、2006、2010、2014 年的冠军得主分别为巴西、意大利、西班牙和德国，基本上遵循了“风水轮流转”的规律。现在，每年世界杯上演之前，数据科学家、投行和 AI 研究机构都会出来做一下预测。相比于当年风头大盛但短命的章鱼保罗来说，现在的专家和机构预测世界杯用上了机器学习、大数据等方法，理论上来说预测结果会更加有准头。但是，事实上真是这样吗？

大数据全生命周期与隐私保护！！

Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步，但是仍然叹息道：AI在因果关系计算上无能为力。

从Logistic回归开始，然后尝试Tree Ensembles和/或Neural Networks。

国产人工智能芯片的发展，一如早年间国产通用处理器和操作系统的发展，过份地追求完全独立、自主可控的怪圈，势必会如众多国产芯片一样逐渐退出历史舞台。

AI领域当中，也存在非理性繁荣！

近日，Google旗下的科技孵化器Jigsaw、康奈尔大学和维基媒体基金会合作，联合开发了一个预测谈话走向的AI系统。这个系统能从一开始就能预测谈话是否会失控，想在对话能被挽救的情况下，尽早预防不必要的争吵甚至是攻击行为。

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。