2018年關于混合云市場的5大預測

盡管公有云看似主導著全球云計算市場，吸引了大部分的注意力，但私有云和混合云市場也在不斷壯大。隨著組織機構繼續(xù)對其應用程序進行容器化，并優(yōu)化其應用程序開發(fā)流程、容器業(yè)務流程和管理將被集成到私有云和混合云中。

進階成優(yōu)秀數據科學家必不可少的 10 步

當今計算機世界對數據科學的狂熱追捧并不是沒有緣由的?！豆鹕虡I(yè)評論》將數據科學家列為未來幾年最熱門的職位上之一，加上誘人的薪水，數據科學家已經成為是許多人夢寐以求的新事業(yè)。

2018混合云市場五大預測

盡管公共云似乎占據了云市場的最大份額，私有和混合云計算市場也在強勁增長，專家們預測，它們將在2018及以后變得越來越重要。預計2018年是私有云和混合云供應商談論如何在這些環(huán)境中引入機器學習和AI功能的一年。

面向IT專業(yè)人員的8個新興人工智能工作

如果你正在觀察人工智能對IT組織的影響，那你可能會先從自己的工作開始?！薄　　皬臉I(yè)者”的崛起是創(chuàng)造新就業(yè)機會的諸多因素之一，即使在這個過程中會有舊的業(yè)務消失。”　　他把這個位置想象成今天的數據科學家角色的后裔，但他們有一個關鍵的區(qū)別。

基礎架構3.0：人工智能革命成功的基石

無論如何，我們現在已經進入了機器學習和人工智能的時代。海量數據、廉價存儲、彈性計算和算法優(yōu)化(尤其是深度學習)的融合帶來的效應已經不僅僅出現在科幻小說上了

引入機器學習前需要先弄明白這三件事

為最大化安全工作中ML的有效性，在采納ML之前最好先了解清楚自己需要做什么。攻擊數量不斷增加，攻擊行動也正走向自動化，但公司企業(yè)的響應工作，卻通常應用的是無法擴展的人工過程。

機器學習與HPC碰撞出的火花 有點不一樣

傳統(tǒng)意義上，高性能計算(HPC)依賴于數值分析來求解物理方程，以此模擬小到亞原子，大到銀河系的系統(tǒng)行為?！c傳統(tǒng)的光線跟蹤相比，機器學習可以生成高質量的圖像，計算資源要少得多。

大數據的下一步：AI、ML、DL

在這些原本就是大數據技術領頭羊的眼中，很明顯地，人工智慧、機器學習與深度學習是大數據的下一步，也是大數據第二個十年的兵家必爭之地

機器學習如何幫助黑客

上周發(fā)布的《邁克菲實驗室2017威脅預測報告》中寫道，犯罪分子將使用機器學習來分析大量被盜記錄以發(fā)現潛在受害者，并構建上下文詳實的電子郵件來高效狩獵這些個人目標。

如何使用Azure ML Studio開啟機器學習

▲用于在Azure ML中評估模型的模塊流　　運行新模塊是選擇它們并按運行選項。

IBM、Intel、谷歌、微軟這些巨頭們都在干這事

機器學習和人工智能，正迅速成為重塑企業(yè)IT支柱和讓企業(yè)成為頂尖公司的方式。它符合IBM針對Power處理器系列的計劃，該處理器系列圍繞機器學習工作負載所應用的大數據和云應用程序。