更聰明的神經網絡訓練

摘要： 麻省理工學院CSAIL專案顯示，若我們使用比一般小的“子網絡“訓練網路，可以學習得更好而且更快。

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微軟推出在線代碼編輯器Visual Studio Online

摘要： 微軟宣布推出Visual Studio Online特別預覽，這是一個在線代碼編輯器

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科學寫作可以自動化嗎？(利用RUM技術)

摘要： 神經網絡可以閱讀科學論文並提供簡明的摘要。

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[大數據]基準測試Hadoop性能

摘要： 部署Hadoop時，存儲擴展可能很困難且成本高昂，因為存儲和計算位於同一硬件節點上。通過使用S3兼容存儲軟件並使用S3連接器而不是HDFS來實現存儲層，可以獨立地分離存儲，計算和擴展存儲。這提供了更大的靈活性和成本效益，但提出了性能如何受到影響的問題。

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大數據生態系統更新：Hadoop， 容器和VM(虛擬機)解釋

摘要： 在這些用於數據分析的開源平台技術的實際企業部署方面，正在進行的許多工作都涉及到這一點。 “這些獨立的開源項目以他們的原始開發人員也沒有完全預料到的各式各樣的方式將它們自己結合起來。

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2019 年圖靈獎頒獎：最偉大的人工智慧三巨頭

摘要： 由於對獲獎者要求極高，且評獎程式也極嚴，更因此有「電腦界的諾貝爾獎」之稱。而一般每年圖靈獎只會獎勵一名電腦科學家，極少數年度有兩名以上在同一方向上做出貢獻的科學家同時獲獎。而 2019 年就是那罕有的一年，有高達三位的科學家在同一方向研究做出貢獻，就來看看這三位先驅做了什麼重大研究，改變人類生活。

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自己的數據自己標！南韓新創訓練 AI 自產深度學習數據集

 

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【FinTech進化論】數據驅動的引擎—數據生態圈

摘要： 網路時代，外部生態系的合作共生已成顯學。但數位轉型，企業內部也需要一種生態圈。

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機器學習成效開到最大！介紹 4 個超好用的 Shell 程式技巧

摘要： Shell 在 GitHub 排行榜「機器學習領域最熱門的程式語言」中排名第七，熱門程度可想而知。不過多人使用不代表程式語言沒有罩門，本文作者統整了四個可以加速 Shell 作業效率的技巧，好用的功能懶人包你能不存下來嗎？

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Google發布TensorFlow 2.0預覽版，提供高階API降低學習門檻

摘要： TensorFlow核心加入針對類神經網路函式庫Keras，來幫助簡化框架的使用

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AI 會踢足球了！Deepmind 最新力作：讓 AI 學會彼此「協作」

摘要： 藉由犧牲個人利益來極大化團隊利益，追求團隊的目標，是人類社會進步的關鍵。然而，合作不再是人類的專利， DeepMind 用 2 對 2 足球賽訓練 AI ，要讓 AI 學會團隊協作。起初個別的 AI 也是以極大化自己利益，後來學會了合作，以最大化團隊利益為目標。雖然這項研究只有 4 個 AI 參與，但它的意義是讓 AI 學會協作，為未來的更多 AI 協作與應用打下基礎。

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Python 早就落伍了！AI 權威 LeCun 直言：深度學習需要更靈活的程式語言

摘要： Python 排名機器學習年度最熱門的程式語言第一名，但領域巨擘 Yann LeCun 卻不看好。他認為有其他程式語言更符合當代的使用條件，更快、更準、更方便。Python 已是過去式，新的程式語言的需求越來越大。

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