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重磅干货不容错过！2017云栖大会汇总资料，速来领取！
2017云栖大会圆满结束！云栖大会由阿里巴巴集团主办，已经成为全球云计算TOP级峰会，汇聚DT时代最强大脑，描绘云计算发展趋势和蓝图，展现云计算、大数据、人工智能蓬勃发展的技术生态全景。云栖社区福利大放送，本文整理了全年8场峰会的资料，约800份技术资料，等你来下载！
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小打卡：基于MaxCompute+PAI的推荐算法实践
小打卡是国内最大的兴趣社群平台，每天能够产生上百万条新的内容。依托于阿里云MaxCompute，小打卡已经完成了TB级数据仓库方案。在此基础之上，结合机器学习PAI，实现了千人千面的推荐算法。
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布，快来感受下人工智能的魅力。
一、背景
随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。
【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。
【玩转数据系列一】人口普查统计案例
玩转数据系列文章通过简单地案例搭建，介绍如何通过阿里云机器学习平台进行数据挖掘。
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阿里云机器学习——让人工智能触手可及
近期，阿里云计划将旗下机器学习平台正式商业化发布，这不禁人们马上就联想到了刷脸支付、人机智能交互、商品智能推荐等场景，机器学习算法就是助力这些人工智能应用的底层算法。本文中将详细描述阿里是如何构建自己的人工智能平台，这个平台的特性和支持的算法，以及能够解决的问题。
基于对象特征的推荐
（本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用）
在上一期基于协同过滤的的推荐场景中，我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统，这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。
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机器学习工具、平台汇总
1. 平台和系统
TensorFlow — TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow
PaddlePaddle — 百度研发的深度学习平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持
Apache SINGA — SINGA 是基于大型数据集训练，大型深度学习模块的常规分布式学习平台。
【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。
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PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路
在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。
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