截至2017年,全球机器学习和深度学习专业知识排名前5位的城市是哪些?

我们尚未对此进行深入研究。 但是我们可以冒险地说,拥有发达的机器学习学术课程的顶尖大学可以达到竞争目的。 首先,他们可以聚集志趣相投的学生,与研究该领域,扩大当前兴趣并发展某些主题的教师一起学习机器学习。 这些包括从数据中学习的特定算法,无论是线性算法还是非线性算法。 但是收益来自实施,并在需要时提供理论支持。 这意味着全面的机器学习研究将学习应用到计算机程序中,进行了具有分析和结果的案例研究,并且不仅发布了最佳解决方案的推论,而且还发布了对该领域的市场贡献。 这意味着他们为学术界和专业实践领域贡献了价值。 所有的教师都以这种方式看待他们的学生,有些是学术研究人员和专业人员,有些是企业和公司的专业人员。 他们之所以采取这种观点,是因为他们的学术学科转变为生计,职业和为相信机器学习的人们提供经济收入的底线。

机器学习专业知识的另一个关键匹配是公司和经济前沿。 我们可以预期,主要技术和经济活动地区的城市将通过网络专业人员,学者和商业模式创造巨大的价值。 如果他们常规地应用机器学习,这意味着软件,计算机,网络中的系统基础架构,以及部门中信息技术的出色转移,将其应用于整个组织,则可以提供近乎最佳的学习体验。

它为任何学者,专业人士,研究人员或学生提供了很好的学习体验,因为机器学习不能用于学术目的研究或从现实世界中汲取的用于教育目的的练习。 它可以为公司创造价值,融入文化中并为业务及其核心产品和服务提供问题解决和建模问题。 一种查看更好的机器学习的绝佳方法,可以查看组织中的员工如何查看和谈论机器学习。 但是要避免机器学习的专业化,一种更好的方式来看待这种文化将重点放在数据,计算机,网络,专业及其在组织中的地位和价值。 它需要无缝地将数据作为一种经济资源和具有竞争优势的业务应用。

我们可以不情愿地命名具体地点,例如加利福尼亚湾区的城市; 纽约州纽约市; 马萨诸塞州波士顿; 德克萨斯州的主要技术中心。 这些服务于美国的经济,技术和商业市场利益。 我们有信心,美国的类似增长地区也可以为技术和业务提供稳定,长期的增长模式。 他们只是还没有达到规模化和网络化的效果,从而吸引了来自全国和世界各地的人才。 如果他们有,他们的业务,职业和社区生活质量将通过口口相传或媒​​体传播到大城市,郊区和社区。 最后,在机器学习中获得更好学习体验的相同标准,并抽象到更大的信息技术基础上来发展这种专业化,适用于不同国家的任何公司,市场或地区。 这些都将相同的概念要求应用于具有不同语言,文化,习俗,法律和商业惯例的地方。 他们只需要参与国际商业和经济市场的公司和市场。

排名第一的地区是硅谷-维基百科,实际上它是至少10个城市的集合。 就深度学习而言,其市场份额可能超过90%。

世界上还有其他较小的语言环境,但是这些语言环境基本上都是学术性质的,还是硅谷的公司子公司-维基百科公司。

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