2018年关于混合云市场的5大预测

尽管公有云看似主导着全球云计算市场，吸引了大部分的注意力，但私有云和混合云市场也在不断壮大。随着组织机构继续对其应用程序进行容器化，并优化其应用程序开发流程、容器业务流程和管理将被集成到私有云和混合云中。

进阶成优秀数据科学家必不可少的 10 步

当今计算机世界对数据科学的狂热追捧并不是没有缘由的。《哈佛商业评论》将数据科学家列为未来几年最热门的职位上之一，加上诱人的薪水，数据科学家已经成为是许多人梦寐以求的新事业。

2018混合云市场五大预测

尽管公共云似乎占据了云市场的最大份额，私有和混合云计算市场也在强劲增长，专家们预测，它们将在2018及以后变得越来越重要。预计2018年是私有云和混合云供应商谈论如何在这些环境中引入机器学习和AI功能的一年。

面向IT专业人员的8个新兴人工智能工作

如果你正在观察人工智能对IT组织的影响，那你可能会先从自己的工作开始。”　　“从业者”的崛起是创造新就业机会的诸多因素之一，即使在这个过程中会有旧的业务消失。”　　他把这个位置想象成今天的数据科学家角色的后裔，但他们有一个关键的区别。

基础架构3.0：人工智能革命成功的基石

无论如何，我们现在已经进入了机器学习和人工智能的时代。海量数据、廉价存储、弹性计算和算法优化(尤其是深度学习)的融合带来的效应已经不仅仅出现在科幻小说上了

引入机器学习前需要先弄明白这三件事

为最大化安全工作中ML的有效性，在采纳ML之前最好先了解清楚自己需要做什么。攻击数量不断增加，攻击行动也正走向自动化，但公司企业的响应工作，却通常应用的是无法扩展的人工过程。

机器学习与HPC碰撞出的火花 有点不一样

传统意义上，高性能计算(HPC)依赖于数值分析来求解物理方程，以此模拟小到亚原子，大到银河系的系统行为。▲与传统的光线跟踪相比，机器学习可以生成高质量的图像，计算资源要少得多。

大数据的下一步：AI、ML、DL

在这些原本就是大数据技术领头羊的眼中，很明显地，人工智慧、机器学习与深度学习是大数据的下一步，也是大数据第二个十年的兵家必争之地

机器学习如何帮助黑客

上周发布的《迈克菲实验室2017威胁预测报告》中写道，犯罪分子将使用机器学习来分析大量被盗记录以发现潜在受害者，并构建上下文详实的电子邮件来高效狩猎这些个人目标。

如何使用Azure ML Studio开启机器学习

▲用于在Azure ML中评估模型的模块流　　运行新模块是选择它们并按运行选项。

IBM、Intel、谷歌、微软这些巨头们都在干这事

机器学习和人工智能，正迅速成为重塑企业IT支柱和让企业成为顶尖公司的方式。它符合IBM针对Power处理器系列的计划，该处理器系列围绕机器学习工作负载所应用的大数据和云应用程序。