机器学习领域不乏算法，但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。

为大家推荐六本深度学习读物。

谷歌旗下的公司昨日在Amsterdam的Firebase Dev Summit峰会上宣布：Firebase将会有一系列的更新，更新的重点是加强Firebase服务的集成并将更多的机器学习融入到工具包中去。

图像识别是人工智能的一个重要领域，它经历了文字识别、数字图像处理与识别、物体识别等三个阶段。近些年，图像识别发展历程填入了深度学习这一驱动力，识别算法有了质的飞跃，实现了更自然地智能交互。

想像一下未来，复杂的决策也能很快地进行，并随着时间的推移而逐步适应各个领域。社会和工业方面的问题可以利用学习的经验自主地解决。 未来，使用图像识别应用程序的第一反应者可以通过分析路灯的相机图像

Python出现有一段时间了，现在谈似乎没什么新鲜感了，但它从DevOps蔓延到机器学习的所有角落，曝光度自然多了许多。Stack Overflow通过计算得出结论：Python是目前增长最快的编程语言，没有之一!所以，我们可能需要仔细观察一下这个函数式编程语言。

你的IT架构运行得如何?它的客户体验、正常运行时间和即时响应时间达到你的期望值了吗?你能避免宕机，在最短时间内修复问题并最小化影响吗?让机器学习来拯救你吧。现实是，IT系统已经变得如此互通、复杂而庞大，让人们——即使是最有天赋的基础设施和工程团队——都无法赶上。譬如最近的英国

你可能对此没有明确的认识，但是机器学习已经渗透到我们生活的方方面面——零售(电商)、医疗、公共交通等等，而且各种应用正在以我们无法想象的方式增长。

前不久看到宁校长说佳能出了一个特别适合学习摄影的爱好者入手的单反相机——EOS 77D。其实我平时教大家拍摄城市风光，很多同学都问我买什么器材好。虽然我一直建议能直接上全画幅的话可以直接买5D3

5月9日，浪潮在美国圣何塞举行的2017 GPU技术大会(GTC17)上正式发布了人工智能深度学习训练集群管理软件——AIStation。