在我们之前分享的文章《一名合格的机器学习工程师需要具备的5项基本技能，你都get了吗？》收到了读者的热烈响应。在这片广受赞誉的文章当中我们向大家介绍了成为机器学习牛人所需具备的关键技能。现在，我们将来自读者关于上一篇文章的问题进行汇总，发现其中大家最关心的就是：掌握机器学习技能到底需要学会哪一种编程语言？ 这个问题的答案或许会让你大跌眼镜——掌握哪一种编程语…

摘要：Google推出智能回复是使用深度神经网络训练的撰写email的功能。智能回复系统建立在一对循环神经网络之上，其中一个RNN用于对收到的电子邮件进行编码，而另一个用于预测可能的回复。至今为止，这项功能表现特别出色。 Google将为其Gmail应用推出一项称为智能回复（SmartReply）的新功能，这篇博文解析了SmartReply的技术原理：建立在…

摘要：这篇文章原刊登于《量子杂志》(Quanta Magazine)，分析了机器学习在大数据中的一些数学原理和问题，作者Ingrid Daubechies是杜克大学数学、电子和计算机工程系的教授。《量子杂志》是由西蒙斯基金会独立编辑出版的一本杂志，旨在向公众介绍数学、物理和生命科学方面的最新进展。 几年前的一次晚餐上，杰出的微分几何学家 Eugenio C…

大家都清楚医疗数据被安全地存储有多关键。谁也不希望自己的诊疗病例转眼就不见，明天要做手术的患者，今天忽然所有病例都不见了，可见是多么恐怖的一件事情。

大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

这是一次数学家独创的完美约会经验贴

这篇文章是一个投资者对数据分析在过去25年的回顾。作者西蒙迪斯从投资者的角度讨论了数据分析的变革，认知应用的价值，以及最受风投关注的大数据核心领域。

我总是在证明这样一个论点，即数据无处不在——并且很多都是免费的。在开始大数据分析之前，公司不一定要建立自己的大规模数据仓库。企业和政府将大量信息投入到公共领域的举措，使得每个人都能够获得海量数据。

或许一场关于自然语言处理的精彩辩论可以告诉我们何谓“半个贝叶斯人”，让我们把时光拨回到几年前。

“ 数据科学家是一种很宽泛的职称。虽然对于数据科学家和数据工程师有更具体的职业发展路径，但其技能需求并不存在泡沫。“

追随内心，还是追随大数据？

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

大数据在营销中的7大优势。

大数据征信：芝麻信用、腾讯信用和51信用卡等信用评分模型解析。

随着千禧一代和10后获得更多的购买力，以及年轻人变得更懂科技，电子商务的业务将会得到更大的增长，因为人们喜欢网上购物的便利。

企业数据科学仍然是一个新领域。许多学者还没有为真正的企业解决实际问题。因此，他们以与数据和业务环境分离的方式教授教科书算法。这可以在智力上很有趣。但是，如果学生认为这些课程能够很好地为数据科学家工作，那么他们就错了。

聚天下之天才而观察之。把各行各业中的天才们收集起来，看看他们哪个星座人数多，哪个星座人数少。

物联网将彻底打通虚拟世界与现实世界之间的壁垒

互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义…

详细介绍8家金融科技和15家大数据云计算独角兽，希望对你有所启发。