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摘要： 一想數據管理世界中的那個偉大的存在–數據倉庫吧。在過去的二十年中，儘管其他的系統和軟件在許許多多的迭代、變革中演進，甚至完全被新模型所拋棄，數據倉庫這個老骨幹卻安然屹立。她可能會偷偷地給自己的面頰，皺紋整容，也可能會激起一些不那麼令人深刻的模仿，但是沒有什麼能長期的吸引她的注意力。 直到現在。自從Hadoop出現在舞台上之後，一直有人嘀咕說，這個閃亮的新星正在為一些最好的數據管理角色提供服務–這些角色就是，在幾年前，數據倉庫已穩操勝券。 但是現在真的到了數據倉庫要退休的時候了嗎？Hadoop甚至想要進入她的鞋子裡嗎？還有誰在後面等著呢？ 讓我們仔細看看這些據報導的競爭對手的全部本領。

摘要： Hadoop的出現解決了互聯網時代的海量數據存儲和處理，其是一種支持分佈式計算和存儲的框架體系。假如把Hadoop集群抽象成一台機器的話，理論上我們的硬件資源（CPU、Memoery等）是可以無限擴展的。

摘要： 本文對「範例卷積神經網絡」的訓練方法僅作了簡單簡單的概述，所以如果想要獲得更多、更真實的信息，請閱讀論文原文。本文簡要介紹了「變分信息最大化」，並將其運用到了「範例卷積神經網絡」的案例中。我們在案例中只使用了一個數量適中的訓練圖像集，「範例卷積神經網絡」恰恰利用了這一點，把數據分佈表示爲一個經驗分佈（離散有限可能性的分佈）。

摘要： 深度學習的核心問題就是一個非常難的優化問題。所以在神經網絡引入後的幾十年間，深度神經網絡的優化問題的困難性是阻礙它們成為主流的一個重要因素。

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摘要： 麥肯錫研究發布了機器學習將影響的12個領域，每個領域又分為10個方面。換言之，這就是機器的120個商業機會。有理由相信，深度學習將徹底改變以下提及的這12個領域。這些行業的大多數領導者都在關注機器學習，不過他們卻認為深度學習帶來的改變在遙遠的未來才會發生。他們錯了。

摘要: 如果你是數據分析領域的新兵，那麼你一定很難抉擇——在進行數據分析時，到底應該使用哪個語言，R還是Python？在網絡上，也經常出現諸如“我想學習機器語言，我應該用哪個編程語言”或者“我想快速解決問題，我應該...

摘要: 一直以來，作為人類我們都以擁有情感而自豪，這是我們和機器的一種本質上的區別。隨著計算機的發展，我們更期盼人機之間的溝通交流，尤其是一種帶有感情的溝通交流。計算機在情感方面的成長經歷也類似於我們每個人的...

摘要: 想入門機器學習、數據挖掘，我該怎麼做？我自己是本科數學出身，本科畢業的時候，我並不知道什麼是機器學習，也沒有寫過大型程序，更不要說去搞一個機器學習的算法和實踐了。這些本科時代就應該熟練掌握的東西包括： ...

在資訊爆炸的今天，以往的巨量資料大部分是拿數據型資料做分析，例如銷售及顧客資料分析出啤酒與尿布的關聯，數據型分析已經日趨成熟，接下來將會是非結構化資料，也就是自然語言處理以及機器學習的時代，相信在不久的將來，電腦與人類的真實對話將會出現在你我眼前。

摘要： Firm says new tool simplifies stock option data to enable easy comparisons of relative option values.

摘要： Be sure to choose a chart that works best for your data.