人工智能(AI)每天都在以惊人的速度增长，并且与此同时，围绕着各行业的统计数据也在发生变化。

目前，深度学习受到大规模的炒作，人们恨不得在各个地方都使用神经网络，但确实在每一个地方都适用么?我们将在下面的章节中进行讨论，阅读完它后，您将知道神经网络的主要缺点，并且当您为当前的机器学习问题选择正确类型的算法时，您将有一个粗略的指导原则。您还将了解我们现在面临的机器学习中的主要问题。

“人工智能目前为止还处在泡沫的高峰期。但是有这么大的泡沫，不等于人工智能没有价值。”提到对于人工智能的炒作现象的时候，西安盈谷网络科技有限公司创始人黄烨东这样发表了他的看法。

随着人工智能、物联网、传感器等技术的融合应用及进一步发展，我们可以看到越来越多的融新兴技术的产品落地，我们都在亲身经历着前所未有的变革，绘制未来的蓝图。 　　英特尔今年在”数造未来，IN无止境”为主题的“2018英特尔中国媒体纷享会”中，为我们描绘了自能世界振奋人心的未来图景。

近段时间，一个全球唤醒性的呼叫电话正在为业界提供动力，它是很多人不太熟的区块链，能够解决公众对数据隐私和透明度日益增长的担忧。虽然我们可能仍处于技术炒作周期的阵痛之中，但我认为区块链有可能可以很好的回应这一呼吁，并改变社会的各个方面。区块链的潜力显然比加密货币大得多。区块链或许将在未来几年内加速创新，成为推动全球产业发展的下一个基础技术平台。

商汤科技集团有限公司已从阿里巴巴集团控股有限公司和其他投资者那里筹集了6亿美元，估值超过30亿美元，一跃成为全球最有价值的人工智能创业公司。

在过去几年中，深度学习已成为大多数AI类型问题的首选技术，掩盖了经典的机器学习。其中明显的原因是深度学习已经在包括言语、自然语言、视觉和玩游戏在内的各种各样的任务中多次表现出优异的表现。然而，尽管深度学习具有如此高的性能，但使用经典的机器学习和一些特定的情况下，使用线性回归或决策树而不是大型深度网络会更好。

对于任何数字或在线业务，赢得客户只是战斗的一半。它还涉及到吸引客户、留住客户，从而获得长期的成功。解决客户流失问题是品牌和开发在线用户体验的产品团队面临的最大挑战之一。每月5%的客户流失听起来对大多数人来说都是无伤大雅的，但将一整年的流失量统计起来，可能会损失一半的客户。这意味着需要更多的努力才能使得业务保持现有的规模而不是逐渐缩小。

表征学习是现代深度学习系统中最重要的技术之一。通过表征学习，我们指的是可以以其他模型可以使用的方式学习数据集的基础知识表示的模型。迁移学习是最受欢迎的代表性学习形式之一，可以在市场上的学习工具包中找到。一般来说，在深度学习系统中可以找到两种主要的表征学习技术组。 　　

近段时间，各种加密狗、加密兔等以区块链游戏+宠物养成形式的区块链解决方案进入大众的视野，无论是炒币还是游戏，毋庸置疑，区块链的确是“火”了。

随着数据在数字经济中日益成为帮助企业获得成功的关键因素，勒索病毒攻击的数量不断增加，以及企业加快迁移至云端，企业的数据备份与恢复需求正在发生持续而迅速的变化 。 　　顺应当下的变化与趋势，Commvault 交出了一份满意的答卷。Commvault 一体化数据管理平台能够对不同的数据源进行快速分类、获取和管理，并通过集成的全文索引对数据内容进行深度分析，快速成功地找到所需的数据信息，助力企业快速高效地进行数据分析。

开源即全球性的知识共享，从20世纪60年代，开源历经种种，现如今，开源已经成为云计算的灵魂，给云计算带来了更佳灵活和开放的构建方法。

初学者在从事机器学习或数据科学项目时经常会遇到一些常见的错误?在这里我们列出这些最常见的错误。

近日，微软公布了Bing智能搜索的一些功能更新，其中包括更多的答案，包括来自多个来源的相关信息，悬停的非常用词的定义，针对如何操作问题的多个答案以及在图像中搜索的其他机会。

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。

线性和逻辑回归通常是人们首先学习机器学习和数据科学学习的建模算法。两者都很好，因为它们易于使用和解释。然而，它们固有的简单性也带有一些缺点，在很多情况下它们并不是真正的回归模型的最佳选择。本文将会介绍几种不同类型的回归，每种都有自己的优点和缺点。

人工智能(AI)和机器学习(ML)在近年来一直处于蓬勃发展的状态，为寻求改善消费者体验的公司扩展业务解决方案。随着深度神经网络和情感识别技术的进步，行业正在逐步改善我们沟通的方式，创建内容和分析数据。WorkFusion在行业中取得了长足的进步，增强了商业世界中人工智能的局限性。

在机器学习领域，有两种主要类型的任务：监督式和无监督式。这两种类型的主要区别在于，监督式学习是使用基础事实完成的，或者换句话说，我们事先知道样本的输出值应该是多少。

在拉斯维加斯举行的 IBM THINK 2018 大会上，IBM声称，其POWER服务器上的机器学习不仅比Google Cloud中的TensorFlow更快，而且速度更快了46倍。他们使用一组由 Criteo 实验室发布的广告数据集(包含了 40 亿个训练样本)来训练逻辑回归分类器，结果只花了 91.5 秒就完成了整个训练过程，这一成绩比之前报告的最好成绩快了 46 倍。

3月20日，2018汉诺威消费电子、信息及通信博览会(CEBIT)新闻发布会于京召开。今年的2018汉诺威消费电子、信息及通信博览会将与6月11日-15日举办，不仅仅是时间上的变化，展会也经历蜕变，成为全新的商业盛会。这一届的CEBIT以全新的方式呈现数字化转型，同时专注于发展业务和创造商机的核心目标。