神经网络今天已经变得非常流行，但仍然缺乏对它们的了解。一方面，我们已经看到很多人无法识别各种类型的神经网络及其解决的问题，更不用说区分它们中的每一个了。其次，在某种程度上更糟糕的是，当人们在谈论任何神经网络时不加区分地使用深度学习这个词而没有打破差异。

在处理大量数据时，有必要将具有特征的空间压缩为向量。一个例子是文本嵌入，它是几乎所有 NLP 模型创建过程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神经网络处理这种类型的数据远非总是可能的——例如，原因可能是拟合或推理率低。

自从Vaswani 等人发表开创性论文“ Attention Is All You Need ”以来，transformer 模型已经成为 NLP 技术中的最新技术。从 NER、文本分类、问答或文本生成等应用，这项惊人技术的应用是无限的。

NLP 技术最有用的应用之一是从非结构化文本（合同、财务文件、医疗记录等）中提取信息，它支持自动数据查询以获得新的见解。传统上，命名实体识别已被广泛用于识别文本中的实体并存储数据以进行高级查询和过滤。

数据工程师和分析师对大量数据运行交互式临时分析的需求继续呈爆炸性增长。数据平台团队越来越多地使用联合SQL 查询引擎 PrestoDB 为各种用例运行此类分析，跨越广泛的数据湖和数据库就地，而无需移动数据。

本篇文章是我们学习Python及其在机器学习（ML）和人工智能（AI）的应用系列中的最后一个模块了，在上一个模块中，我们学习Keras，讨论了神经网络。下面，我们将要学习 Numpy 和 TensorFlow，这两个是学习机器学习的构建块，所以在使用机器学习的时候，你一定会接触到它们。同时，还会简要概述 scikit-learn 库，因为它是Python中最完整的机器学习（不包括深度学习）库。

在现代 IT 架构中，实时处理连续的业务数据和事件流变得越来越重要。这种类型的架构，其中事件正在构建数据处理的中心，也称为响应式流架构。在下文中，我将展示如何借助工作流技术解决一些相关挑战。

这篇博文探讨了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可扩展、可靠且高效的基础设施，让游戏玩家开心并让游戏公司取得成功。

这篇博文探讨了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可扩展、可靠且高效的基础设施，让游戏玩家开心并让游戏公司取得成功。

本篇文章是我们学习 Python 及其在机器学习（ML）和 人工智能（AI） 中的应用系列的第七个模块。在上一模块中，我们讨论了使用 NLTK 进行文本分析。接下来，我们将要讨论的是Keras，一个用于处理神经网络的高级 Python 库。在本模块中，将演示如何使用 Keras 解决图像分类问题。