近日，阿里正式推出业界首本深入阐述强化学习落地实践案例的书：《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》，并史无前例开放，供所有技术人免费下载。

随着数据洪流的爆发和算法的突破，人工智能在自然语言处理、图像识别、人机交互等领域取得了重大突破，使得几乎所有的机器辅助功能变为可能，例如智能推荐、智能穿戴等应用已经成功落地，无人驾驶汽车、预防性的医疗保健等也即将成为现实。

在本文中，笔者想对模型漂移下定义，并讨论如何去识别和跟踪模型漂移。然后，我将描述如何重新训练模型，来减轻漂移对预测性能的影响，并对应多久重新训练一次模型做出建议。最后，我将介绍启用模型重新训练的几种方法。

随着近年来人工智能浪潮的兴起，人工智能也逐渐进入到我们的生活，应用到各行各业。无人机的研究和智能呼叫机器人的使用都已成为了现实。AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，还给我们的生活带来了许多变化和便利。现在人工智能在什么领域得到应用？今天我们来理解一下吧。

普华永道指出，基于物联网的农业（IoTAg）监控已经成为联网智能农业领域发展最快的技术领域，市场总额到2025年预计将增长至45亿美元。

许多人在赶上机器学习（ML）或人工智能（AI）时想象出机器人或终结者。 但是，它们并不是电影中没有的东西，只是优秀的梦想。 已经在这里了 尽管ML从业人员在从零开发应用程序到生产应用程序的过程中可能会遇到某些挑战，但我们正处在使用机器学习开发大量优秀应用程序的情况下。

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。

“AI即服务”是一个多维融合、立体贯穿性的平台，基于人工智能更好的服务于企业客户。本文主要从服务化角度的三个方面进行分析。

自动驾驶是近年来炙手可热的研发项目，在上市前通过仿真测试来评估、提高其安全性将有助于加快研发进程。

物联网（IoT）正在帮助人们寻找授粉和提高农作物产量的解决方案，甚至是人类殖民火星的潜力。

近一两个世纪以来，传统的教学方式并未发生太大的变化。通常，学生们会在教室听老师讲课；老师们则会通过测验或考试等硬性指标来评估学生的学习情况。

人工只能可能大家都耳熟能详了，那么人工智能究竟能做什么?今天的内容就给大家来详细的说一说人工智能时代，究竟给我们带来了哪些便利。