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在人工智能的道路上，频繁地处理数据算法是不可避免的。本周的《人工智能科技评论》从专业的角度详细解释了科学家最常用的十大算法，并分析了深度学习在数据革命中的地位。此外，本周，棕榈岛之父杰夫·霍金斯，人类简史的作者尤瓦尔·哈拉里，微软亚洲研究院院长洪小文，从不同角度带您穿越人工智能学习的迷雾。
|最新版本-数据科学家最常用的十大算法
根据调查，kdkings总结了数据科学家最常用的十大算法，它们是:
1.回归算法
2.聚类聚类算法
3.决策树/规则决策树
4.可视化
5.k-最近邻算法
6.主成分分析主成分分析算法
7.统计统计算法
8.随机森林随机森林算法
9.时间序列
10.文本挖掘
|为了实现这4亿美元的价值:看看内尔瓦纳如何利用深度学习来实现数据革命
2016年8月，英特尔以天价4亿美元收购了机器学习初创公司nervana，以增强其在人工智能领域的能力。这家初创公司成立才两年，但它被认为是机器学习技术发展的领导者。最近，naveen rao博士，nervana的联合创始人和首席执行官，与stratahadoop上的每个人深入讨论了深度学习的话题。通过它的ppt，我们也可以了解神经科的价值。
纳文探索了许多方面，包括深度学习与其他机器学习技术相比的优势、该领域的最新进展、深度学习的工作流程、开发和部署深度学习解决方案的挑战，以及构建和扩展深度学习解决方案的标准化工具。
Nervana拥有目前最先进的深度学习平台，利用开发的相关工具从复杂的关系中提取具有代表性的目标特征非常方便。除了前面提到的各种应用之外，它还可以用于油井和天然气田的快速定位，以及精细农业作业。
palm和numenta创始人杰夫·霍金斯谈论智能？
杰夫·霍金斯是美国发明家、计算机科学家和神经科学家。他领导了palm和treo的研发，是palm、numenta和handspring的创始人。杰夫从生物构成、功能构成和智能机器的多样化三个方面分享了他对机器智能的独特看法。
1)智能生物组件
2)智能的功能组件
3)智能机器的多样化
杰夫相信，有一天我们将能够开发出一台具有超级数学家或物理学家能力的机器，而我们需要建造一台具有人脑区域性特征的机器。这样的机器将具有数学家的行为模式，并且能够执行数学家的功能。然而，要实现机器的超级智能，我们在研究的道路上还有很长的路要走。
|担心人工智能的未来？《人类简史》的作者尤瓦尔·哈拉里向你展示了这个迷宫
历史学家yuval noah harari从人类发展的角度简单地谈论了人工智能和人类未来之间的关系。主要的焦点是:在未来，人工智能将取代人类司机；人工智能是否会取代医生；人们对人工智能的担忧以及“智能”和“意识”的差异给我们带来了一场豪华的人工智能盛宴。
人工智能的到来不仅是历史上的一场革命，而且对哲学产生了巨大的影响。然而，这些革命性的变化需要几个世纪才能实现。然而，在未来，人工智能很可能会彻底改变人类的社会、经济和政治生活。
关于人工智能最大的问题之一是人工智能是否真的能在人类生活的许多方面超越人类。可以预见，在未来的几个世纪里，随着人工智能的发展，越来越多的人类活动将被人工智能所取代。
|洪小文独家解读:直到人工智能能够自己编程，它才有资格比“路人甲”更聪明
本周，我们邀请了微软亚洲研究院院长洪小文博士向我们解释，随着人工智能的迅速发展，人工智能能否与我们的智力相提并论。
一个普遍接受的观点是，人工智能的发展速度将是指数级的，现在看起来可能很愚蠢，但是在你意识到它已经变得更强大之前，它会越过那个“奇点”，很快超过你，然后把你远远地甩在后面。
后来，一些人开始意识到奇点理论确实被夸大了。但是人工智能对我们的生活有什么影响吗？事实上，很多时候，你可以感觉到一些怀疑论者的观点并没有被夸大。最近，有人甚至说，随着人们越来越依赖机器根据大数据和各种算法做出决策，我们实际上已经把生命交给了机器人。
