人们对于数据中心是自建还是租赁仍有一些争论。但重新审视数据中心空间如何应用这种做法可能是有益的。如果企业的核心业务十分重要而关键，那么适合建设并运营自己的数据中心。此外，这种模式意味着如果租户有需要的话，企业还可以将其多余的容量和设施对外提供租赁服务。

如今的企业一直在努力保持创新。而快速变化的竞争环境和发展中的消费者需求等因素意味着那些没有创新的公司很可能会落后。为了防止这种情况发生，各行业组织都在转向云计算技术，而大多数组织现在意识到混合云或多云方法是最好的方法。

根据调研机构Gartner公司最近的研究，全球托管数据中心市场规模预计到2020年将翻一番，达到500亿美元。而市场调研机构MarketsandMarkets.com预计到2022年的年复合增长率(CAGR)将达到14%%。托管数据中心通常被称为数据中心设计的未来，其涵盖了各个级别的数据中心基础设施，其中包括机柜、电源、散热、电缆管理、监控、安全等各方面因素。由于这些基础设施资产需要大量的人员管理和资本投资

客户关系管理/消费者分析，金融和银行仍然是领先的应用，但医疗保健和欺诈检测正在增长。反垃圾邮件、制造业和社交是2017年发展最快的行业，而石油/天然气/能源和社会网络分析则有所下降。

就零售业来说，实体店购物已经走过了很长的一段时间，在实体店购物通常会有销售助理帮助实现，也有镜子可以更好的购物。由于过去25年的数字革命，现在你可以在线购买任何东西，现在它开始影响人们在实体店购物的方式。人工智能(AI)是现代技术在商业世界中的基石，因为所有行业的公司都从自动化、定制和推荐引擎中受益，从而将更多的消费者带入其业务场所。

对于无数的数据科学家来说，线性回归是许多统计建模和预测分析项目的起点。拟合的重要性，无论是准确的还是快速的，对于大数据集的线性模型都不能被夸大。

机器学习/深度学习环境中的优化是改变模型参数以提高其性能的过程。有三种优化算法： 　　·优化算法不是迭代的，只是简单地求解一个点。 　　·优化算法本质上是迭代的，收敛于可接受的解决方案，而不管参数初始化，如梯度下降应用于逻辑回归。 　　·优化算法本质上是迭代的，适用于一组具有非凸损失函数的问题，如神经网络。因此，参数的初始化在加速收敛和实现更低的错误率方面起着至关重要的作用。

这个内容是一个分步指南，指导如何在20分钟内使用机器学习(最终达到97%%的准确率)建立语言检测模型。

围绕人工智能(AI)、自动化和认知系统的原则和实践中，无论您的业务领域、专业知识或专业如何，都有可能变得越来越有价值。

对于任何数字或在线业务，赢得客户只是战斗的一半。它还涉及到吸引客户、留住客户，从而获得长期的成功。解决客户流失问题是品牌和开发在线用户体验的产品团队面临的最大挑战之一。每月5%%的客户流失听起来对大多数人来说都是无伤大雅的，但将一整年的流失量统计起来，可能会损失一半的客户。这意味着需要更多的努力才能使得业务保持现有的规模而不是逐渐缩小。

可组合基础设施，将计算、存储和网络设备视为一个资源池，这个资源池根据不同工作负载对最佳性能的要求按需提供。这是一种新兴的基础设施，旨在优化IT资源和提高业务灵活性。

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。

人工智能(AI)和机器学习(ML)在近年来一直处于蓬勃发展的状态，为寻求改善消费者体验的公司扩展业务解决方案。随着深度神经网络和情感识别技术的进步，行业正在逐步改善我们沟通的方式，创建内容和分析数据。WorkFusion在行业中取得了长足的进步，增强了商业世界中人工智能的局限性。

最近，Tensorflow添加了一些新的功能，现在我们可以扩展API来确定感兴趣的对象的像素和像素位置。请参见下面的例子:

根据过去三年来的数据，雇主对AI相关职位的需求增加了一倍多。 　　以下是一些重要的结论： 　　·过去三年，雇主对与AI有关的角色的需求增加了一倍多。 　　·2018年市场上最受欢迎的三项人工智能工作是数据科学家、软件工程师和机器学习工程师。

梯度下降是目前最流行的优化策略，目前用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用，可以与每种算法结合使用，易于理解和实施。因此，每个使用机器学习的人都应该理解它的概念。阅读完这篇文章后，你将了解梯度下降是如何工作的，它今天使用了哪些类型，以及它们的优点和权衡。

当遇到机器学习(ML)问题时，有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“免费午餐”的定理，基本上说没有任何一种ML算法能够恰如其分的适合所有问题。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则算法如何进行正确的选择。

导读：本文解释了DevOps与机器学习之间的协同作用以及他们的应用程序，如跟踪应用程序交付、故障排除和分类分析、防止生产失败等。

很多拥有计算机科学、统计学、工程学、经济学背景的人会疑惑，我怎样才能开始数据科学? 我如何建立自己的技能和知识，才能把数据科学作为职业呢? 　　所以今天这篇文章希望帮助到那些试图转型的人，使他们的经历中拥有数据科学技能、知识库存的标签。

递归神经网络是最先进的顺序数据算法之一，在苹果Siri和Google语音搜索中都使用到的算法。这是因为它是第一个记忆它的输入的算法，由于内部存储器，这使得它非常适合涉及顺序数据的机器学习问题。它是过去几年Deep Learning的惊人成就背后的算法之一。在这篇文章中，你将学习递归神经网络如何工作的基本概念，最大的问题是什么以及如何解决它们。