We shape our tools and afterwards our tools shape us. ------Marshall McLuhan 麦克卢汉说:"我们塑造了工具,反过来工具也在塑造我们." 我本人不反感AI,也相信人工智能会开创一个伟大的时代,但是我们要思考一些东西,至少知道那是什么.本人旨在让你了解当前人工智能应用最普遍的智能推荐引擎(Intelligent Recommendation Engine),其背后的设计理念,以及一些更深度的思考.关于理念,它不像技…

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 感谢! 从源代码剖析Mahout推荐引擎 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigto…

Scripted AI and Scripting Engines 脚本AI与脚本引擎 This chapter discusses some of the techniques you can use to apply a scripting system to the problem of game AI, and the benefits you can reap from doing this. At its most basic level, you can think of scri…

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发…

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-job/ 感谢! 用Mahout构建职位推荐引擎 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bi…

腾讯产业森林:AI时代的创业密码 前半部分泛泛介绍腾讯对创业者的支持,腾讯支持的创业项目的案例.AI的一些基本介绍,后半部分是比较详细的写给创业者的各阶段行动与选择的指南. 总体评价3星,有一些参考价值. 以下是书中一些内容的摘抄: 1:所谓三浪叠加是指什么?即当前刚刚拉开帷幕的这个AI时代,正伴以移动宽网技术5G和智能物联网(IoT)热潮,三者共同发展,未来某个时刻会产生叠加效应.三浪叠加也使技术社会创新充满无限的可能,蕴藏着创新创业的重大机遇.#264 2:算法完全介入内容生产可能是伪命题,…

  机器学习 101 Mahout 简介 建立一个推荐引擎 使用 Mahout 实现集群 使用 Mahout 实现内容分类 结束语 下载资源 相关主题   在信息时代,公司和个人的成功越来越依赖于迅速有效地将大量数据转化为可操作的信息.无论是每天处理数以千计的个人电子邮件消息,还是从海量博客文章中推测用户的意图,都需要使用一些工具来组织和增强数据. 这其中就蕴含着 机器学习领域以及本文章所介绍项目的前景:Apache Mahout(见 参考资料). 机器学习是人工智能的一个分支,它涉及通过一些技…

如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能.大数据和云计算. 这几年,随着互联网大潮走向低谷,同时传统企业纷纷进行数字化转型,基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值,提高企业的运营效率.在这种趋势下,大数据技术越来越重要.所以,AI时代,还不了解大数据就真的OUT了! 相比较AI和云计算,大数据的技术门槛更低一些,而且跟业务的相关性更大.我个人感觉再过几年,大数据技术将会像当前的分布式技术一样,变成一项基本的技能要…

基于Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP…

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

优化推荐系统的JVM关键参数 -Xmx 设定Java允许使用的最大堆空间.例如-Xmx512m表示堆空间上限为512MB -server 现代JVM有两个重要标志:-client和-server,分别为客户端程序(运行时间短.占用资源少)和服务器端程序(长时间运行.资源密集型)选择合适的JVM配置. -d32和-d64 分别设定为32位和64位模式.在一台64位的机器上,两种都是有效的.尽管通常情况下最好是让JVM自己决定,但32位模式可以降低内在需求(例如引用变成4字节).当然,32位模式下不…

基于lucene实现自己的推荐引擎 推荐常用算法之-基于内容的推荐 推荐算法…

Under the Hood: Building the App Center recommendation engine   As more apps on Facebook Platform have launched over the years, the types of apps available have become more diverse, making it crucial that people see the most relevant and highest qual…

Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com .点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP 地址,…

基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息…

PredictionIO+Universal Recommender虽然可以帮助中小企业快速的搭建部署基于用户行为协同过滤的个性化推荐引擎,单纯从引擎层面来看,开发成本近乎于零,但仍然需要一些前提条件.比如说,组织内部最好已经搭建了较稳定的Hadoop,Spark集群,至少要拥有一部分熟悉Spark平台的开发和运维人员,否则会需要技术团队花费很长时间来踩坑,试错. 本文列举了一些PredictionIO+Universal Recommender的使用过程中会遇到的Spark平台相关的异常信息,…

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247487055&idx=2&sn=ca0fe8740b78deb208c82eea73d56b37 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后,P…

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为 基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的 最小二乘法 算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估 文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!…

Spark机器学习 准备环境 jblashttps://gcc.gnu.org/wiki/GFortranBinaries#MacOS org.jblas:jblas:1.2.4-SNAPSHOT git clone https://github.com/mikiobraun/jblas.git cd jblas mvn install 运行环境 cd /Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-cdh4 bin/spark-shell --name my_mli…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12913.html 主要思路 使用协同过滤的思路,从当前指定的用户过去的行为和其他用户的过去行为的相似度进行相似度评分,然后使用这个相似度的评分,来构建其他用户过去的行为列表,去除当前指定用户与其他用户重复的内容,形成一份推荐列表,将其中的内容推荐给当前指定用户. 准备工作 numpy库的安装,安装过程可以自行问度娘.一个比较简单的安装就是直接通过pip安装. pip install numpy 或者下载numpy的wh…

七,共同好友. 在所有用户对中找出“共同好友”. eg: a    b,c,d,g b    a,c,d,e map()->  <a,b>,<b,c,d,g> ;<a,c>,<b,c,d,g>;..... <a,b>,<a,c,d,e> reduce()->    <a,b>,<c,d>   也就是a,b的共同好友是c,d. 上述就是思想. 八,使用MR实现推荐引擎 1.购买过该商品的顾客还购买了哪…

云计算和AI时代,运维应该如何做好转型? 今天我们来聊一聊,在云计算和AI时代,运维应该如何做好转型?今天的内容可以说是我们前面运维组织架构和协作模式转型的姊妹篇.针对运维转型这个话题,谈谈我的思考和建议. 总结运维转型案例 我们先来看业界的三个典型案例,一个来自国外,一个来自国内,最后一个是我自己团队的案例,都非常具有代表性. 国外Netflix的模式. Netflix从一开始就强调开发人员进行自助化运维.我们第一篇文章中就介绍到,Netflix内部的运维工作全部都由开发人员完成,平台也由开发…

人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注. (此图来自网页http://mini.eastday.com/mobile/171107214414785.html里面,如有侵权,请联系小编及时清除) 人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在进行,只是切入点不对,所以一直没有什么起色,现…

原文链接:http://blog.csdn.net/left_la/article/details/6358911#t9 这是我在Gameres上看到的一篇文章,文章很长,全文分为11个部分,看后感觉写的非常好,对我启迪很大,特此推荐.作者是国外的一名老程序员,相信对于刚接触或者想要接触游戏引擎的同学,这篇文章能够带领你们步入游戏引擎的世界!下面就开始吧: 原文作者:Jake Simpson 译者: 向海 Email:GameWorldChina@myway.com 第1部分:游戏引擎介绍, 渲…

[摘要] 华为云将携手广州政企,全面释放 5G+云+AI新动能,推动广州步入高质量发展新阶段. [中国,广州] 广州是一座多样化的城市,在历史上被誉为千年的商都,现在,广州也在持续的开放.融合.与时俱进的过程中焕发新生机,8月15日召开的"广州·选择不凡 华为云城市峰会2019"上,华为公司高级副总裁.中国区总裁鲁勇一语道出广州以及整个广东省当前的机遇,他指出:"历史的传承加上今天的领先,广州正处在一个最好的历史阶段." "广州·选择不凡 华为云城市峰会2…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ OCR 是人工智能里面非常重要的基础能力之一.腾讯云人工智能产品总监王磊,结合物流场景解读了OCR技术."OCR文本识别能够优化物流行业流程,解放人力降低成本." 腾讯云人工智能产品总监王磊 王磊介绍,OCR文本识别存在三大挑战.其一是文本是由多个文字拼接组成,没有明显边界,文本框内除了笔画,其余部分均是背景,给文本识别特征提取带来难度:其二是文本是由若干汉字.英文或标点符号混合在一起,长度变化大,由于网络感知野受限,定位B…