活动| 顶级专家、前沿课题，蚂蚁金服ATEC高校技术论坛即将启动！
小蚂蚁说：
6月6日，蚂蚁金服将于全国范围内启动ATEC高校技术论坛巡回演讲活动，届时将有蚂蚁金服顶级专家进行前沿课题分享，是个不可错过的产学交流盛宴！
前言
作为蚂蚁金服ATEC科技品牌之一，ATEC高校技术论坛将持续发布科技类话题、项目、活动等，以加深产学研之间的有效互动，为中国培养核心人才、掌握核心技术而共同努力。
PAI智能答疑机器人上线啦
随着人工智能相关产业的持续火热，越来越多的同学开始尝试使用机器学习算法去解决问题。阿里云机器学习PAI平台作为人工智能行业的黑产物，每天都会收到用户们大量的咨询。为了更好地服务PAI平台的用户，同时也为了缓解售后同学的工作量。
阿里巴巴大数据产品最新特性介绍--机器学习PAI
本文重点介绍了机器学习PAI中自定义算法上传、数加智能生态市场、AutoML2.0自动调参以及AutoLearning自动学习等新功能特性。此外，作者通过对机器学习PAI整体框架及功能发展的梳理，使老用户对PAI产品框架有更深刻的理解，同时帮助新用户对PAI产品有一个整体的认知。
CTR中的GBDT与LR算法融合
在广告点击机器学习实践中， 我们用的最多的是逻辑回归（LR）模型，使用大量的特征做为训练数据输入。 特征的组合非常关键，我们无法穷举这些组合，只能依赖于人工经验来判断，耗时耗力同时带来的效果可能还不好。 如何自动的发现有效的特征，是机器学习实践中要解决的问题。 Facebook 曾经介绍了使用GBDT与LR组合的方法，可以有效的解决这个问题，今天的课程就为大家讲解如何在PAI上实现GBDT与LR的融合。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />
谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A
谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)
2017-01-26 新智元
1新智元编译
来源：ThingsExpo、Medium
作者：Natalia Ponomareva、Gokula Krishnan Santhanam
整理＆编译：刘小芹、李静怡、胡祥杰
新智元日前宣布，获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资，蓝驰创投领投，红杉资本中国基金、高瓴智成、蓝湖资本 、蓝象资本、今日头条跟投。
【机器学习PAI实践十二】机器学习实现男女声音识别分类（含语音特征提取数据和代码）
背景
随着人工智能的算法发展，对于非结构化数据的处理能力越来越受到重视，这里面的关键一环就是语音数据的处理。目前，许多关于语音识别的应用案例已经影响着我们的生活，例如一些智能音箱中利用语音发送指令，一些搜索工具利用语音输出文本代替键盘录入。
本文我们将针对语音识别中最简单的案例“男女声音”识别，结合本地的R工具以及机器学习PAI，为大家进行介绍。通过本案例，可以将任何用户
揭秘工业级大规模GNN图采样
互联网下的图数据纷繁复杂且规模庞大，如何将GNN应用于如此复杂的数据上呢？答案是图采样。结合阿里巴巴开源的GNN框架Graph-Learn（https://github.com/alibaba/graph-learn），本文重点介绍GNN训练过程中的各种图采样和负采样技术。
