大数据与机器学习周报 第 6 期：Google 推出分布式版的 TensorFlow

新闻

1. 《Apache Sentry 成为新的 Apache 顶级项目》：Apache Sentry 是一个细粒度的、应用于元数据和 Hadoop 集群的权限控制项目。于 2013 年 8 月成为 Apache 软件基金会的孵化项目，经过 2 年半的发展，如今终于成为顶级项目
2. 《Google 推出分布式版的 TensorFlow》：激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。2015 年，Google 开源了其人工智能深度学习系统 TensorFlow，但该版本只能在一台机器上单独运行。昨天，Google 发布分布式 TensorFlow，这意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质的影响
3. 《Airbnb 公司使用 R 实现大规模数据科学任务》：在数据时代，数据驱动业务增长已成为企业共识。但能做到这点的企业并不多，Airbnb 正是一家数据驱动型的公司
4. 《LinkedIn 开源 Dr.Elephant》：日前 LinkedIn 宣布开源 Dr. Elephant，Dr. Elephant 能够很好地帮助用户理解、分析和优化 Hadoop 和 Spark 的工作流。LinkedIn 在去年第八届 Hadoop Summit 上第一次在社区呈现

大数据

1. 《大数据的明天将驶向何方？》：本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大
2. 《谷歌的海量数据排序实验史》：自从相关工具创建以来，我们一直通过对海量的随机数据执行排序来测试 MapReduce。本文将会讨论几年前我们所做的一些 PB 规模的排序实验，包括在我们看来最大的一次 MapReduce 任务：对 50PB 的数据执行排序
3. 《案例丨美国公司 Netflix 依靠大数据打造流畅体验》：如今，Netflix 每个月有超过 10 亿小时的电影流推送给来自 40 多个国家的 4800 万名会员。同时，Netflix 占据了美国超过三分之一的高峰期下行网络流量。这使其获得了大量的数据。
   Netflix 利用大数据进行深度分析和算法预测，以此为会员提供最好的观影体验。根据用户的观影偏好来做个性化推荐就是一个很好的例子
4. 《为什么会产生大数据？大数据如何惠及大众？》：普通大众用户接受大数据这个概念和事实是需要很大的成本的。这篇文章中，我将用简单的话语来和大家介绍大数据和大数据的行业现状。希望给那些对大数据感兴趣的朋友能有所帮助

机器学习

1. 《谷歌技术总监：50 年内世界将实现超人工智能？》：我们所说的人工智能（AI），是一个广义定义。虽然众说纷纭，大部分专家认为，人工智能发展有三个水准：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。作者重点讨论了强人工智能可能面临的挑战
2. 《Facebook 帝国：手握十年路线图，AI 及 VR 将成两大支柱》：扎克伯格在 F8 年 度开发者会议上发布了 Facebook 未来十年规划，人工智能与 AR/VR 成为其远景布局中的两大支柱。规划展示了工程 + 研究的取向，可以预计 Facebook 会通过一些工程类的落地项目，不断积累数据、资金和用户，催生人工智能和虚拟现实产品，并最终改变人机交互形式
3. 《重磅 | 幕后英雄：走进 Facebook 有史以来最大的人工智能项目》：Facebook 为全世界五分之一人口提供服务，而且去年年底，全球 32 亿人口中有超过一半的人成为了互联网户。此时，这不是一个不理性的问题：地球上有足够多的人来驱动这样一张巨型网络吗？回答是否定的，至少是负担不起的。这就是 Facebook 求助人工智能的原因
4. 《百度架构大调整：李彦宏亲抓无人汽车、人工智能》：此次业务架构调整后，李彦宏将把更多时间和精力放在互联网金融、无人驾驶汽车、人工智能等创新业务上，同时更多地从战略层面关注内容生态、服务生态、金融生态的布局和建设

感谢杜小芳对本文的审校。

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