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《福布斯》撰稿人Steve Wilkes近日发文称， 2018年是商用科技快速发展的一年，现代数据管理成为了很多企业的重要目标，云服务的采用率也大幅增加，一些战略并购案例以及人工智能和其他新技术的兴起已经证明了这一点。

本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。

你真正缺乏的是有人教你如何升级你大脑的CPU,如何扩充你的知识面和学习技巧，你说对不对？

2017年，华尔街时报，福布斯和财富杂志将其定义为“人工智能元年”，2017年国内的人工智能产业也在各个领域迎来一轮新的爆发，两年时间过去，人工智能开始慢慢褪却其身上附加的“高光”…

机器学习当然可以改变世界，但在此之前，我们也可以先用它来改善一下生活。

Neo4j为图形数据库的推广做出了巨大的贡献。目前，该研发公司获得了8000万美元的E融资，并计划将其产品推向更广阔的市场，这可能是该公司最后一次私人筹款活动。

想在跨国公司找一份工作?

当地时间10月15日，2018 Teradata全球用户大会在美国拉斯维加斯举行。来自15个国家的3000多位数据人参与了本次峰会。

机器学习概念其实很简单，不要被听起来高大上的术语名称唬住了！实际上，ML 工程中最难的部分是安装包，其次是让人感到恐怖的数据集，接下来是永无止境修改代码设置的过程。通过本文，你也许会发现机器学习的概念可能是“皇帝的新衣”，它的本质比你想象得简单很多。

9月18日下午，猎豹移动董事长兼CEO傅盛在2018世界人工智能大会上的《资本助力 AI，AI赋能新时代》论坛上发表主题演讲，他表示服务机器人产业已经处于爆发前夜，未来没有单纯的人工智能公司，只有以人工智能为基础的产品公司。

自动机器学习（AutoML）框架减少了数据科学家的负担，他们可以花更少的时间进行特征工程和超参数调整，花更多的时间用于试验模型架构。快速探索解决方案空间不仅让数据科学家可以快速地评估数据集，还为模型改进提供了基线性能。

智能投研≠智能投顾，人工智能取代投研人员是否将真实发生？

在大数据智能化高峰会的主题演讲中，马云多次强调，自己“不懂技术但尊重技术”，并表示，未来 30 年，智能技术将深入到社会的方方面面，所有的生活都离不开智能制造，“未来不是我们这些互联网公司的天下，而是用好互联网公司、用好智能技术公司的天下”。

未来，在路边等待 Uber 或 Lyft 来载你或将成为过去式，届时，我们要做的可能就是走到直升机降落场，叫上一辆无人机。这种未来的“空中飞的”不仅将减少交通堵塞，而且省去了人类驾驶员。

本文通过罗纳尔多这个例子引出了知识图谱的现实需求，继而给出了知识图谱的定义和相关概念，并介绍了知识图谱的 RDF 形式化表示。

TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你拥有大量的数据，或者你正在学习人工智能最先进的技术：深度学习（可参阅《Step-by-Step Deep Learning Tutorial Walkthrough》https://github.com/kozyrkov/deep-learning-walkthrough ），那么，TensorFlow 可能就是你趁手的兵器。它处理的是特别大的神经网络。从某种意义来说，它就是数据科学中的工业车床，而不是瑞士军刀。这意味着，如果你要做的是通过 20×2 的电子表格生成一条回归线，那么你很可能不需要再读下去了。