IBM 和 Slack 强强联手，开发更智能的数据分析聊天机器人-低调大师

IBM 和 Slack 强强联手，开发更智能的数据分析聊天机器人

2017-07-31 558

IBM 正在和企业级协作工具平台 Slack 合作，希望企业能够把个性化的聊天机器人服务轻松整合到 Slack 企业级协作消息系统内，此外，IBM 公司还将会为 Watson 人工智能系统导入更多多样化的商业案例。

根据这两家公司在本周三发布的一份声明内容，他们将会联合发布一款支持 Watson 人工智能技术的开发者工具包，开发人员可以轻松将该工具包整合到 Slack 平台里。同时，IBM 公司还会构建一款聊天机器人——基于会话的应用程序——帮助企业 IT 部门在不脱离 Slack 平台的基础上识别、解决业务问题。

此外，Slack 公司自己的客户服务 Slackbot 机器人也将会整合到 Watson Conversation 系统内，包括支持语音文本会话和自然语言处理，本次整合也有助于这款机器人能够更好地理解人类所表达的内容。之

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机器学习会成为2017年大数据分析的瓦解者吗？

新旧年份交接总让人心绪万千——感情中混合了乐观和焦虑。同时这也是一个回顾、反思和对未来进行预测的契机。 2016年发生了许多关于人工智能(AI)的“第一次”：特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、Alexa作为凶杀案证人被传唤、白宫发表人工智能白皮书以及谷歌的AlphaGo在围棋比赛中战胜人类冠军。AI战功赫赫的2016年已经过去，随着AI技术进一步渗入到人们的日常生活的方方面面，AI在2017年有望迎来更大进步。以下是我们就此所做的一些展望：更加个性化的AI 2016年见证了面向消费者推出的人工智能产品的增长。Alexa、Siri和小娜已经成了每个人手持设备的标配。亚马逊甚至还将Alexa开放给第三方开发者免费使用。可以期望2017年AI会出现在更多app上，其他科技巨头公司或将效仿亚马逊的开放策略，对开发者开放自家的AI系统。通过这种更为协作的途径，我们终于可以期待看到人工智能的个性化发展。具有独特个性、气质乃至不同智力水平的AI程序将大量出现。图/CIO Journal/Narrative Science 当下帮助机器思考的若干AI算法。更好的对话交互试图同Siri...

2017-08-01

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从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。本文选自《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及...

2017-08-01

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。