本文为数盟原创译文，转载时请务必注明出处为“数盟社区”，并将原文链接置于文首。作者：Kevin Murnane我们收集数据的手段在很大程度上超过了我们用来分析这些数据的工具。其结果是，大量的非结构化的和很难获取的信息是我们从社交媒体、应用程序的权限、网站的浏览痕迹以及硬件和软件服务协议中收集到的。这是座黄金山,但需要正确的工具来得到它。对于许多应用程序,深度学习就是那个正确的工具。

本文为数盟原创译文，欢迎转载，注明出处“数盟社区”即可。这套取代人的直觉与算法的系统，优于906个人类团队中的615个团队。作者：Larry Hardesty | 麻省理工学院新闻办公室October 16, 2015大数据分析包括寻找有某种预测能力的埋藏模式。但是，选择哪些数据的“特征”来进行分析通常需要靠人类的直觉。在一个包含数据库中，举个例子，各种促销

本文为数盟原创译文，请注明出处为数盟社区By Matthew Mayo,KDnuggets.随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的 12 个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。

本文为数盟原创译文如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn

本文为数盟原创译文，转载请注明出处为“数盟社区”。介绍Arimo的日益增长的数据科学团队包括研究和开发机器学习和深入学习新的方法和应用。我们正在调查的一个主题是分布式的深度学习。当数据集和模型非常大时，我们就会发现与深度学习相融合的模式和预测值的价值和品种。然而，如果数据或模型不适合机器的内存，培养大型模型可能就会很慢或很难。我们高兴地看到谷歌开源了TensorFlow深度