AI前线

燥热的 6 月天已经结束了，本月机器学习领域又有哪些开源项目值得一看呢？Mybridge AI 从将近 250 个机器学习开源项目中评选出排名 Top10 的项目。这是他们对在此期间新发布或进行重大发布的项目进行比较之后得出的结果，考量了各种因素对项目的专业性进行排序。哪些项目上榜了呢？

作为一名数据从业者，你的世界充满了数据，而这些数据充满了问题。本指南列出了在数据处理时可能遇到的各种问题以及建议的解决方案。

Facebook 近日被发现有一项专利，可以使用机器学习算法来预测用户的“生活变化事件”，如婚姻、出生甚至死亡。听上去有些不可思议对吗？跟 Facebook 自 2012 年上市以来，提交过的上千个专利相比，这只能算“毛毛雨”。今天，AI 前线为各位盘点 Facebook 算法专利七宗“罪”。科技，有时候并不都是为人类服务的···

如果你是开发者，那一定对 GitHub 不会陌生，截止到 2018 年 4 月 10 日（GitHub 上线 10 周年），已经拥有超过 2700 万开发者，分布在全世界，在超过 8000 万个项目上进行着紧密协作。

高校的暑假即将来临，有没有想利用这个暑假为自己充电，为未来的自己赢在起跑线上，成为人工智能界的人生赢家呢？来自 KDnuggets 的 Matthew Mayo 就提供了这份书单，小编在翻译此书单的同时，还贴心搜索了相应的中文译本，并提供了中文版的购买链接。加油吧，骚年！

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。

未来三到五年，数据科学家的职业发展前景如何？他们还有哪些选择呢？

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？

我们在收集、储存和处理大量数据方面取得的进展对于机器学习，或者说人工智能的发展起着重要的作用。许多问题都需要大数据的支持来解决，幸运的是，现在收集、存储和处理大数据的成本比以前要小得多，速度也要快得多。

数据正在以指数级的速度生成，现在比以往任何时候都更需要那些能够理解数据并从中提取价值的人。如果你渴望成为下一代数据科学家，那么这些来自前辈们的经验教训将助你一臂之力。

数据科学家这一职业如今炙手可热，但是数据科学家也分应用型和研究型，并不如我们想象中那么高不可攀。尤其是在很多既有的工具或资源可用的情况下，数据科学的钻研可深可浅，就看你能玩到哪个级别。如今很多非科班出身的转行搞数据科学，也不是什么很稀罕的事。这不，物理学系出身的 Admond Lee 就写了一篇他的第一次实习数据科学工作的经历，希望对有志于从事数据科学职位的读者们有所启示。

通过本文，你可以对数据科学及其几大分支，包括商业分析、数据分析、商业智能、先进分析、机器学习和 AI 有初步的认识。

5 月 18 日，百度宣布 AI“变革者”陆奇将卸任 COO 一职，王海峰晋升为高级副总裁，担任 AIG（AI 技术平台体系）总负责人。虽说早有陆奇将离职的传闻，但当传言真的变为现实，仍然如同惊雷一样震动了整个行业！昨夜百度股价开盘大跌，市值消失了将近 100 亿美金，不禁让人想起前不久百度 Q1 财报净利润 67 亿美元，相比陆奇刚加入百度时大涨 277%，陆奇一来一去哗哗的全是美金。

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。