1、LinkedIn对比了2012年和2017年的数据。排在前两位的是机器学习岗位和数据科学家，前者在过去五年里增加了9.8倍，后者自2012年以来增加了6.5倍。在排名前十的岗位中，有四个都与数据科学有关，而且其中三个都位列前五。

本周一，正如其它每个周一，一亿多 Spotify 用户每人都收到了一个崭新的歌单。这个叫做每周发现的歌单内混合了用户从未听过但是可能会喜欢的 30首歌曲。效果堪称神奇。

我们又能通过开源社区做些什么？
在我们的世界里，算法无处不在，偏见也是一样。从社会媒体新闻的提供到流式媒体服务的推荐到线上购物，计算机算法，尤其是机器学习算法，已经渗透到我们日常生活的每一个角落。至于偏见，我们只需要参考 2016 年美国大选就可以知道，偏见是怎样在明处与暗处影响着我们的社会。
很难想像，我们经常忽略的一点是这二者的交集：计算...

机器学习需要使用大量数据来对模型进行训练，而我们一般都会将这些训练数据上传到亚马逊和Google等运营商所托管的机器学习云服务上，但这样将有可能把数据暴露给恶意攻击者。那我们是否能够把机器学习当作一种服务（机器学习即服务-MLaaS）来使用并保护我们的隐私呢？

初学者在从事机器学习或数据科学项目时经常会遇到一些常见的错误?在这里我们列出这些最常见的错误。

当技术像机器学习一样被炒得沸沸扬扬时，就会有许多误解产生。以下是关于机器学习可以提供，或不能提供的清晰视角。

全面讲解人工智能的过去、现在和未来
人工智能是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。 作者：云威人工智能来源：今日头条|2018-04-28 10:30 收藏 　分享 有奖调研 | ...

【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产品的公司。作者希望他的面试经验能够为求职者提供一些有用的信息，因而撰写了此文。希望你读后能够有所收获!

机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。