| Databricks | MLflow | 機器學習
Databricks釋出MLflow 0.8.0，改善實驗用UI、可以Docker容器部署模型到Azure上
MLflow 0.8.0改善四個使用者介面功能，分別是緊湊的指標和參數顯示、巢狀執行（Nesting Runs）、標記執行（Labeling Runs）、以及記憶使用者介面設定。
2018-11-23
打擊灌水行為，Instagram將用機器學習自動辨識並刪除假活動
Instagram近日宣布將透過機器學習工具辨識製造假活動的帳號，並刪除平臺上非真實的活動，包含按愛心、關注、留言等行為。
2018-11-21
Google斥資6億歐元在丹麥打造綠能資料中心，靠機器學習提高能源使用效率
Google近日宣布斥資6億歐元將在丹麥打造歐洲第五座資料中心，看準丹麥擁有高品質的數位基礎建設和再生能源生產力，選擇於丹麥建造綠能資料中心，目前預計將在2021年完工。
2018-11-21
沒有ML背景也沒關係，AWS自然語言理解服務Comprehend推客製化辨識模型服務
AWS最近於自然語言理解服務Amazon Comprehend中，推出客製Entity辨識模型的功能，強調不需要ML背景，透過自家現有的資料，就能建立客製化Entity辨識模型。
2018-11-20
| google | Pixel Phone | 夜拍 | 機器學習
為何夜拍可以這麼清楚？Google公開如何用機器學習克服低光照環境的關鍵
Google近日在Pixel Camera App新增夜拍Night Sight功能，能讓使用者在低光照的場景，拍出清晰的照，研發團隊於14日在自家部落格中，揭露了突破夜拍挑戰的背後技術
2018-11-16
目前蘋果語音助理Siri一定要連接網路才能使用，近期蘋果申請離線版Siri的專利曝光，這項專利顯示未來蘋果可能會推出可以離線使用的Siri
2018-11-16
SnapLogic釋出自助服務機器學習解決方案，加速模型開發與部署速度
SnapLogic提到，開發人員通常需要將機器學習模型，轉換成另一種程式語言才能進行產品階段的部署，而SnapLogic Data Science則能免去這個過程。
2018-11-15
玉山銀行在傳統行銷預測模型，遇上資料爆量的難題，使得過去建立的預測模型，3到6個月才能更新一次。為了讓預測模型的更新速度更為快速，玉山銀從信用貸款產品開始，運用顧客瀏覽行為，在Google雲端平臺上建立一套機器學習行銷預測模型，要找出消費者在網站上購買信貸產品的關鍵要素，並讓廣告投放等行銷行為更為精準。
2018-11-15
臉書以機器學習偵測恐怖主義訊息，減少檢舉貼文反應時間超過一半
臉書擴大貼文申訴程序並啟用自動刪除機制，大幅減少了處理使用者回報恐怖內容的反應時間，從2018年第一季報告的43小時，在第三季降低到了18小時。
2018-11-13
GCP現提供Nvidia Tesla T4 GPU，支援混合精度機器學習運算
Nvidia Tesla T4的Turing Tensor Core支援FP32、FP16和INT8等多種精度型態，能滿足不少GCP使用者，對於混合精度運算的需求。
2018-11-13
OpenAI手把手增強學習從頭教，釋出教育資源Spinning Up
Spinning Up內容豐富囊括不少資源，不只從基本理論介紹起，還提供研究增強學習的方法，同時附上了許多演算法的實作範例程式碼。
2018-11-12
ML.NET 0.7加入了矩陣分解（Matrix Factorization），這個演算法比起ML.NET 0.3時增加的FFM執行效率更好也更靈活，支援連續數字等級而非布林值選項。
2018-11-12