外媒速遞：Bossie 2017大獎中的最佳開源機器學習工具
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今天給大家推薦的內容包括：Bossie 2017大獎中的***開源機器學習工具、如何管理Linux系統上的用戶、成就成功商務智能策略的七大關鍵和***AI工具、庫與平臺縱覽等。
一、Bossie 2017大獎：***開源機器學習工具
原文標題：Bossie Awards 2017: The best machine learning tools
時至今日，機器學習的大名可謂如雷貫耳。盡管在幾年之前，機器學習還只是少數學術人士的專屬，但如今它已經全面伴隨云時代走來，并涌現出一大批與之密切相關的軟件工具。在今天的文章中，我們將了解BOssie 2017大獎中評出的那些***開源機器學習工具選項。
1. Synaptic
2. Sckikit-learn
3. Caffe2
4. H2O
5. PyTorch
6. CatBoost
7. XGBoost
8. GNU Octave
9. TensorFlow
10. 微軟Cognitive Toolkit
11. Apache MXNet
12. 蘋果Core ML
二、分步教程：如何管理Linux系統上的用戶
原文標題：Managing users on Linux systems
雖然您的Linux用戶不一定會有意制造麻煩，但確保其擁有理想的使用體驗仍是個頗具難度的挑戰。除了管理其帳戶、監控訪問權限以及追蹤其所遇到的問題之外，我們還需要幫助其意識到系統上發生的重要變化。在今天的文章中，我們將著眼于這些具體要求，聊聊與此相關的任務及工具。
1. 配置帳戶
2. 處理用戶密碼
3. 將用戶添加至次級組
4. 移除帳戶、添加組等
5. 管理授權帳戶
6. 檢查登錄
7. 用戶通信
8. 關注日志文件
9. 追蹤問題與請求
三、成就成功商務智能策略的七大關鍵
原文標題：7 keys to a successful business intelligence strategy
商務智能對于企業的業務增長及競爭優勢提升至關重要，而且需要強調的是，從商務智能中獲取收益絕不僅依賴于技術本身。Forrester公司副總裁Boris Evelson表示，技術部署實際上是商務智能相關工作中最簡單的部分——對人員及流程進行正確劃分反而更具挑戰。而以下七大關鍵因素，正是成就成功商務智能策略的核心。
1. 將商務智能交付至商務人士手中
2. 監控商務智能使用情況，必要時作出調整
3. 驗證、驗證、驗證
4. 首先關注業務問題，而后才是數據
5. 優先級排序——而后建立流程以實現改進
6. 培養“平民”數據科學家
7. 助力人員利用數據講故事
四、AI兵器譜：***工具、庫與平臺縱覽
原文標題：Top 12 AI Tools, Libraries, and Platforms
隨著人工智能采用率的快速增長，我們對于AI工具、庫以及平臺等的選擇變得越來越重要——包括需要弄清它能夠提供哪些助益、有何缺點以及哪一款最適合自己的獨特用例。在今天的文章中，我們將從12大解決方案入手，簡化整個決策流程!
1. Azure Machine Learning
2. Caffe
3. CNTK
4. Deeplearning4j
5. IBM沃森
6. Keras
7. Pybrain
8. Scikit-Learn
9. Swift AI
10. TensorFlow
11. Theano
12. Torch
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