Hadoop是一个新兴的生态系统，其成功的很大一部分是来自它提供的分布式数据解决方案，即我们所说的SQL-on-Hadoop。那么，Hadoop与AI结合能带来什么呢？

　　MapR 是第一个提供分布式深度学习的 Hadoop 供应商。本周 MapR 发布了一个名为快速入门解决方案（QSS）的新解决方案，专注于深度学习应用。

　　MapR 首席应用架构师 Ted Dunning 解释说：“追求AI /深度学习的最佳方法是部署一个可扩展的融合数据平台，支持最新的深入学习技术，并以几乎无限规模的基础企业数据结构。几乎所有的机器学习软件都是独立于Hadoop和Spark开发的，这需要像MapR这样的平台，能够支持Hadoop / Spark工作负载以及传统的文件系统API。”

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　　医疗机器学习面临的最大限制是缺乏对健康数据的访问

　　随着机器学习技术的快速发展，供应商对这种人工智能的潜力感到兴奋，预测哪些患者最需要早期干预的临床事件。然而，由于缺乏必要的健康数据来了解积极影响患者护理所需的复杂模式，这些医疗突破受到阻碍。

　　在医疗保健方面，令人遗憾的是，大部分数据被困在孤岛仓库中，未能被开发。波士顿儿童医院首席创新官 John Brownstein 说，“许多其他行业在提升自动化和数字化工具的个性化方面远远超过我们。”

　　链接：https://www.healthdatamanagement.com/news/lack-of-access-to-health-data-said-to-limit-potential-of-machine-learning

　　全球人工智能（AI）市场2017-2021年：复合年增长率约 51%

　　Research&Market公司已经宣布将其《2017-2021年全球人工智能（AI）市场》报告加入发行。其分析师预测，2017-2021年期间，全球人工智能市场的复合年增长率为50.51％。报告列举了这一时段AI领域的主要竞争者。

　　阻碍这一市场增长的主要因素之一是AI技术拓展所面临的挑战。基于AI的技术，如深度学习，需要大量的数据作为知识库来解释实时数据并做出决策。获取这些数据本身是一个困难的过程，有时甚至可能是不道德的。

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　　谷歌 TPU 之后，苹果也研发 AI 专用芯片Apple Neural Engine

　　苹果正在研发专门针对AI相关任务的处理器。该芯片在内部被称为Apple Neural Engine，将改善公司设备处理那些需要人类智能的任务（如面部识别和语音识别）的方式。

　　虽然Siri让苹果在语音识别方面早早受益，但竞争对手谷歌等在其产品线上部署AI更快更积极。苹果分析师兼风险投资公司Loup Ventures的联合创始人Gene Munster说：“增加现实和自驾车的核心是人工智能，苹果公司未来的两个领域需要AI。 ”

　　链接：https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-26/apple-said-to-plan-dedicated-chip-to-power-ai-on-devices

　　用深度学习创造更有效的购物体验

　　零售正在进行人工智能革命。AI，数据科学和深度学习的重大进步为在线购物者和销售人员提供了有效的购物体验工具。例如，在Instacart，这些技术允许他们预测客户在特定商店位置挑选商品的顺序，提高购物者效率，大量节省用户的购物时间，以及如何使用机器学习方法实现按需交货。

　　链接：https://re-work.co/blog/video-presentation-jeremy-stanley-instacart-deep-learning-retail

　　谷歌启动聚焦AI 新型风投计划

　　谷歌已经推出了一项专注于人工智能的新型风险投资计划。该计划将由谷歌副总裁 Anna Patterson 领导。据报道，atv直播，该项目将与谷歌的风投部门 GV 共同投资，直播，投资大小将从100万美元到1000万美元不等。

　　链接：https://techcrunch.com/2017/05/26/google-has-repo