自從Vaswani 等人發(fā)表開創(chuàng)性論文“ Attention Is All You Need ”以來，transformer 模型已經(jīng)成為 NLP 技術中的最新技術。從 NER、文本分類、問答或文本生成等應用，這項驚人技術的應用是無限的。

NLP 技術最有用的應用之一是從非結構化文本（合同、財務文件、醫(yī)療記錄等）中提取信息，它支持自動數(shù)據(jù)查詢以獲得新的見解。傳統(tǒng)上，命名實體識別已被廣泛用于識別文本中的實體并存儲數(shù)據(jù)以進行高級查詢和過濾。

數(shù)據(jù)工程師和分析師對大量數(shù)據(jù)運行交互式臨時分析的需求繼續(xù)呈爆炸性增長。數(shù)據(jù)平臺團隊越來越多地使用聯(lián)合SQL 查詢引擎 PrestoDB 為各種用例運行此類分析，跨越廣泛的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)庫就地，而無需移動數(shù)據(jù)。

本篇文章是我們學習Python及其在機器學習（ML）和人工智能（AI）的應用系列中的最后一個模塊了，在上一個模塊中，我們學習Keras，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡。下面，我們將要學習 Numpy 和 TensorFlow，這兩個是學習機器學習的構建塊，所以在使用機器學習的時候，你一定會接觸到它們。同時，還會簡要概述 scikit-learn 庫，因為它是Python中最完整的機器學習（不包括深度學習）庫。

在現(xiàn)代 IT 架構中，實時處理連續(xù)的業(yè)務數(shù)據(jù)和事件流變得越來越重要。這種類型的架構，其中事件正在構建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱為響應式流架構。在下文中，我將展示如何借助工作流技術解決一些相關挑戰(zhàn)。

這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴展、可靠且高效的基礎設施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。

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本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習（ML）和 人工智能（AI） 中的應用系列的第七個模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進行文本分析。接下來，我們將要討論的是Keras，一個用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡的高級 Python 庫。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問題。

本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習和 AI 中的應用系列的第六個模塊。在上一個模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進行圖像識別。現(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？

計算機視覺是人工智能的一個子集，專注于教機器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。