AI前线

摘要：在DT（DataTechnology）时代，挖掘海量数据的价值，让数据成为新的经济增长引擎，往往离不开云的支持。来看看阿里云是怎么处理的吧！本文整理自3月27日极客邦科技「技术社群大会」上何云飞先生的演讲。 人类正从IT时代走向DT时代，从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。」 ——马云…

Google无人车近况 对于很多人而言，体验无人驾驶仍然是一项充满挑战而又有趣的事情。Google近期就接受了一些人的申请，让它们尝试了一下。与普通车辆不同，经过改装的雷克萨斯SUV多了一些雷达和摄像头。它就是依靠这些传感器的输入，结合特定的人工智能算法实现了无人驾驶。 目前，Google的无人车体现了很好的安全性，但在驾驶方式上与人类明显不同。它会在设有停…

Pieter Abbeel的机器人学习实验室 在美国加州大学伯克利分校，人工智能领域著名的Robot Learning Lab就坐落在校园北面一个建筑的第七层。作为一个“机器人幼儿园”，该实验室培育着Brett人形机器人以及工业机器人等。 作为一个典型的研究型实验室，其实验内容同样的杂乱无章：自行车就那么直接放在实验室内，实验室成员的位置也看起来有些混乱，白…

摘要：机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，分享达观在大数据技术实践时的一些经验。 大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。 互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设…

摘要：要建立一个大数据系统，我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出，并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择，也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外，没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患 1、…

摘要：移动统计分析平台可以帮助移动应用开发商统计应用数据，追踪到安装前的渠道效果，安装后的用户表现，分析用户属性、行为和了解应用推广、运营状况，为开发者优化产品设计，制定运营、推广策略提供数据支持。对移动用户进行统计分析，知己知彼，才能做到百战不殆。本文是TalkingData肖文峰的经验分享。

摘要：从数据分析、机器学习和结果三方面详解利用高性能分布式计算平台解决现实问题的过程。 近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。 主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路的数据集，竞赛的目的是根据路线研发出一个驾驶类型的算法类签名，来表征驾驶员的特征。例如…