智能自动化在过去十年中呈指数级增长，以前只存在于科幻小说中的概念现在已成为现实。自动化软件已被引入到工作场所和个人生活中，承担起初级任务并使我们的生活更轻松。智能自动化的一个方面仍然是慢慢地被引入到工业中：机器深度学习的概念。

时代，架构还是Vega，但肯定会进行优化提升，而首发产品并非消费级游戏卡，是专门为机器学习打造的新一代的Radeon Instinct Vega，也就是现有Vega Radeon Instinct MI25的下一代。

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。