最近新上了一門numpy課程，作為一個python第三方庫，numpy可謂是一代傳奇，小編剛好借此機會介紹一下numpy，讓各位小伙伴了解一下這這一個傳奇的工具。

NLP 技術(shù)最有用的應(yīng)用之一是從非結(jié)構(gòu)化文本（合同、財務(wù)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。

深度學(xué)習(xí)獲得了很多關(guān)注，因為它特別擅長某種對實際應(yīng)用非常有用的學(xué)習(xí)類型。運行一些簡單的例子是開始學(xué)習(xí)這項技術(shù)的好方法。設(shè)置開發(fā)環(huán)境是第一步。有多種方法可以為深度學(xué)習(xí)設(shè)置環(huán)境。你可以在 Windows、Mac OS 或 Linux 上執(zhí)行此操作。我強烈建議在 Mac OS 或 Linux 上進行開發(fā)，因為這個領(lǐng)域的大多數(shù)人都使用 Linux 或 Mac OS。

本篇文章是我們學(xué)習(xí)Python及其在機器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的應(yīng)用系列中的最后一個模塊了，在上一個模塊中，我們學(xué)習(xí)Keras，討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。下面，我們將要學(xué)習(xí) Numpy 和 TensorFlow，這兩個是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊，所以在使用機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)（不包括深度學(xué)習(xí)）庫。

本篇文章是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí)（ML）和 人工智能（AI） 中的應(yīng)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(luò)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(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)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?，F(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？

異常值是數(shù)據(jù)集的重要組成部分。它們可以保存有關(guān)您數(shù)據(jù)的有用信息。異常值可以為您正在研究的數(shù)據(jù)提供有用的見解，并且它們可以對統(tǒng)計結(jié)果產(chǎn)生影響。這可能會幫助您發(fā)現(xiàn)不一致之處并檢測統(tǒng)計過程中的任何錯誤。因此，了解如何在數(shù)據(jù)集中查找異常值將有助于您更好地理解數(shù)據(jù)。

OpenCV 是一個用于（實時）圖像處理的庫，該模塊簡要介紹了 OpenCV 并演示了其對象檢測功能。這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí)和 AI 中的應(yīng)用系列中的第五個模塊。在上一個模塊中，我們認識了許多ML和AI中相關(guān)的Python庫，下面就一起來深入研究一下這些庫的使用，我們先開始學(xué)習(xí)OpenCV的使用。

這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列的第四個模塊。在前面三個模塊文章的學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)對Python相關(guān)基礎(chǔ)知識有了了解?，F(xiàn)在，我們可以開始學(xué)習(xí)Python中哪一些庫可以用來處理AI和ML任務(wù)。