Category: Artificial Intelligence

在当今信息化高速发展的时代，推荐系统是一个热门的话题和技术领域，一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中，推荐系统随处可见，我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家，希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

本文介绍一种将金融领域时序特征数据转换为图像，利用sagemaker快速实现欺诈行为识别的解决方案。

Zendesk 是一家 SaaS 公司，该公司以简单为本，专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务，该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队，使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来，Zendesk 开发出了多种智能产品，这些产品可以自动化手动工作，从而提高客户的工作效率。

雇佣大量的专业人员进行信息精炼或者内容审核无疑要投入大量的资金。而自动文本摘要就显得意义非凡，通过大量数据训练的深度学习模型可以在几百毫秒内产生文本摘要，这大大地提升了摘要生成效率，节约了人力成本。

通过AI把用户留言进行了更细粒度的分析，使得客户可以更精准地对（几千倍几万倍的机器标签）用户进行分类，从而在广告投放、行为诱导、客户服务和产品升级方面有更优化的方法。

如果你喜欢哲学并且你是一个IT从业者，那么你很可能对软件哲学感兴趣，你能发现存在于软件领域的哲学之美。本文我们就从软件哲学的角度来了解一下亚马逊云科技的拳头级产品Amazon SageMaker，有两个出发点：一是SageMaker本身设计所遵循的软件哲学；二是从软件哲学的角度我们应该如何使用SageMaker提供的功能。

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Mantium 是一家全球云平台提供商，致力于构建 AI 应用程序并对它们进行规模化管理。利用 Mantium 的端到端开发平台，与传统方式相比，各种规模的企业能更快、更轻松地构建 AI 应用程序和实现自动化。借助 Mantium，技术和非技术团队可采用低代码方式原型设计、开发、测试和部署 AI 应用程序。通过自动日志记录、监控和安全功能，Mantium 还解放了软件和 DevOps 工程师，他们不需要花时间做重复性工作了。

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数据集的质量再如何强调都不过分，我认为在数据这个领域，数据集的质量就是第一要务。对于机器学习来说，没有高质量的数据集作为前提，模型就学习不到有用的知识，也就是所谓的“垃圾进，垃圾出”。数据集的质量是个很大的话题，本文根据我在多个计算广告和推荐系统的项目中的实战经验尝试总结一下，其实对于结构化数据建模来说，基本上下面谈到的内容都是通用的。