開源大資料週刊-第73期

資訊

• 國家公佈人工智慧四大平臺 AI的春天到了？

日前，科技部召開新一代人工智慧發展規劃暨重大科技專案啟動會，並公佈首批國家新一代人工智慧開放創新平臺名單，標誌著新一代人工智慧發展規劃和重大科技專案進入全面啟動實施階段。

• 業界 | 谷歌釋出 TensorFlow 1.4

TensorFlow 1.4 版現在已公開發布 – 這是一個大更新！我們在這裡非常高興地宣佈一些令人興奮的新功能，希望大家喜歡。

• 微軟Facebook合作締造開放生態系統，聯手打造ONNX搶佔TensorFlow灘頭

Facebook 與微軟雙方今天正式公佈 ONNX 格式——即開放神經網路交換機制。這種交換格式允許機器學習開發人員輕鬆在 PyTorch 與 Caffe2 之間進行模型轉換，從而顯著加快研究與產品化工作的實施速度。

技術

• 如何使用Kafka Streams構建廣告消耗預測系統

Kafka Streams 是 2016 年釋出的 Apache Kafka 0.10 版本中引入的一個新特性，提供了對儲存於 Kafka 內的資料進行流式處理和分析的功能。與 Spark、Storm 等流式框架相比，Kafka Streams 具備低延遲和輕量級等特點，使得它在特定業務場景（比如本文所介紹的廣告消耗預測）中成為更理想的流式框架的選擇。

• 海量資料與海量金錢：大資料在金融領域的作用

大部分人認為銀行業非常傳統、與大資料和高科技關係不大。從大資料的 3V 特性到銀行業的實際需求，銀行業都是最適合大資料的行業。本文給出了銀行業成功應用大資料的案例，並對未來做出了預測。

• 一張圖看懂AlphaGo Zero

前不久，谷歌 DeepMind 釋出了 AlphaGo 的進階版本 AlphaGo Zero。後者的表現證明了，在複雜多變的環境下，把沒有預先輸入的“白板”程式，訓練成超人水平是有可能實現的。與此前 100 勝 0 敗戰績的 AlphaGo 相比， AlphaGo Zero 使用 4TPUs 替代了 48TPUs，而且需要的神經網路數量也由兩條變成一條。那麼， AlphaGo Zero 的工作原理是怎樣的？其實一張圖就可以解釋。

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