一个好的 AI 模型应该处理多样化和大规模的数据来源，并且通过特征工程进行增强。项目团队应该考虑将多种技术结合起来，包括（好的）无监督学习。AI 解决方案应该是简单易用的模块，非专家也能轻松集成的。公司在使用 AI 模型时应该应用适当的质量保证，以确保它们能按预期工作，具有韧性，并且能够有效扩展。AI 模型应该易于部署和安全，并且应该解决隐私问题。人类应该能够理解它们的运作方式。为了达到一定程度的

开始使用 Docker，这种彻底改变了应用程序沙盒化的 Linux 容器技术。通过本书，您将学会如何使用 Docker 使开发更快，应用程序部署更简单。本指南将向您展示如何在沙盒式 Docker 容器中构建应用程序，并使其在任何地方运行 - 您的开发机器，私人服务器，甚至云上，成本仅为虚拟机的一小部分。在您的开发设置中构建 PaaS，部署集群等等。我希望这个介绍性的章节让你着迷于 Docker。接

原文：Introduction to Deep Learning Business Applications for Developers协议：CC BY-NC-SA 4.0九、其他应用深度学习的应用范围远远超出了前几章提到的范围。本章将概述与业务相关的其他应用。DL 已经融入到许多服务和产品中，包括客户服务、财务、法律、销售、质量、定价和生产。与此同时，云计算和存储、推动物联网(IoT)的无数数

根据维基百科，“工业 4.0 是对制造技术中当前自动化和数据交换趋势的一个名称。它包括信息物理系统物联网云计算、【1】、、【2】、、【3】、、【4】、认知计算。然而，用外行人的话来说，我可以把它定义为，新的或当前的工业革命，它利用了物理、数字系统和现代技术的综合力量，以这种方式，机器将执行大部分(如果不是全部)工作。如果这是您第一次使用 BigQuery，请准备好体验一次有趣的旅程。看看这篇文章:

云计算既带来了好处，也带来了挑战。虽然云中的网络安全是云服务提供商和用户的共同责任，但许多组织没有正确履行自己的责任，牺牲了客户的利益。无论是由于疏忽还是缺乏知识，误用您的云环境都会带来严重的后果。确保实施严格的云计算安全策略，以确保云中的数据是安全的。运行云基础设施不是一件容易的事情，我们明白这一点。我们的安全团队由 AWS、Azure、Google Cloud 方面的顶级安全和主题专家以及知识

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过去几十年，数据分析领域发生了巨大的变革。随着存储成本的降低和云计算的采用，指导数据工具设计的限制变得过时，因此—数据工程工具和技术必须发展。我怀疑许多数据团队正在进行复杂的项目，以使他们的数据工程栈现代化，并使用他们所掌握的新技术。许多其他公司正在从零开始设计新的数据生态系统，这些公司正在寻求机器学习和云计算的进步所带来的新商机。pre-Hadoop。

行星的轨道是一个椭圆，太阳位于两个焦点之一这是开普勒行星运动定律中的第一条。400 年前，约翰尼斯·开普勒根据他和第谷·布拉尼的研究中的长期观察得出了这些定律。他使用了大量人工确定的行星位置数据，从而得出了自己的结论。想象一下，作为一名数据科学家，有大量打印好的 Excel 表格，没有电脑，只有一些机械数学设备和一些耐心。没有 GPU 优化或者云计算。这是对科学的真正承诺。但是太阳真的只位于太阳系

图 1:脉冲神经网络方案[1]脉冲神经网络已被证明是模拟大脑行为和学习潜力的最成功的方法之一，并利用它们来承担实际的在线学习任务[1]。由蒂姆·莫斯霍尔德在Unsplash上拍摄的照片S是一个 python 模块，适用于任何正在寻找使用云计算的简单方法的程序员。最初是为机器学习项目开发的，使得使用 Amazon Web Services 和 EC2 实例变得很容易。AWS 提供的服务和设置帐户的步