SLS机器学习介绍（03）：时序异常检测建模
虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性，但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行，因此，对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志，业务运行日志的能力，并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常，一旦发现异常，能第一时间将信息送到相关人员手中。
自然语言理解-从规则到深度学习
自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解，介绍了当时NLU的系统方案，感兴趣的可以再翻一番，里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了自然语言理解的难点，并进一步针对自然语言理解的两个核心问题，详细介绍了规则方法和深度学习的应用。
机器学习入门|支持向量机（三）-软间隔与正则化
SVM是解决线性可分问题的，如果线性不可分，那就引入核函数，使其在更高的维度上可分，虽说一定存在一个超平面使其可分（不出任何差错，这即是之前所说的“硬间隔”），但容易发生过拟合的风险，训练效果反而不好。所以，缓解的办法就是允许支持向量在一些样本上出错，这便引入了“软间隔”。
UI2CODE系列文章|如何批量制造高质量样本
作者：闲鱼技术-楚丰
在 UI2CODE 项目中，我们大量使用了深度学习方法来做一些物体检测。而深度学习模型的训练，避免不了需要大量的样本，因此如何制造大量样本，来满足模型训练需要是我们必须要解决的一个问题。
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
阿里妹导读：近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。
AI科学家贾扬清如此评价道：“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。
2018年技术直播PPT干货分享
随着互联网技术的飞速发展，知识更新换代的频率也随着加快。为了实现知识共享，将最新的知识应用到实践领域。阿里专家汇集这里，给大家带来各类技术直播分享，涵盖人工智能、大数据、Java、数据库等技术领域。下面是我们为大家整理好的直播PPT内容，方便大家随时学习！
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阿里云技术总负责.
