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具體是這樣的，某位網(wǎng)友入職后摸魚了一個(gè)月，看著同事們各個(gè)都在忙碌，就自己在發(fā)呆、扣手。這位網(wǎng)友的內(nèi)心可能多少覺得有些不自在，或是覺得自己這一個(gè)月得不到提升，毫無(wú)價(jià)值。于是，就有了想要辭職的念頭...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)今天已經(jīng)變得非常流行，但仍然缺乏對(duì)它們的了解。一方面，我們已經(jīng)看到很多人無(wú)法識(shí)別各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其解決的問題，更不用說(shuō)區(qū)分它們中的每一個(gè)了。其次，在某種程度上更糟糕的是，當(dāng)人們?cè)谡務(wù)撊魏紊窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)不加區(qū)分地使用深度學(xué)習(xí)這個(gè)詞而沒有打破差異。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，有必要將具有特征的空間壓縮為向量。一個(gè)例子是文本嵌入，它是幾乎所有 NLP 模型創(chuàng)建過(guò)程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這種類型的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)非總是可能的——例如，原因可能是擬合或推理率低。

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

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(cái)務(wù)文件、醫(yī)療記錄等）中提取信息，它支持自動(dòng)數(shù)據(jù)查詢以獲得新的見解。傳統(tǒng)上，命名實(shí)體識(shí)別已被廣泛用于識(shí)別文本中的實(shí)體并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以進(jìn)行高級(jí)查詢和過(guò)濾。

數(shù)據(jù)工程師和分析師對(duì)大量數(shù)據(jù)運(yùn)行交互式臨時(shí)分析的需求繼續(xù)呈爆炸性增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)越來(lái)越多地使用聯(lián)合SQL 查詢引擎 PrestoDB 為各種用例運(yùn)行此類分析，跨越廣泛的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)庫(kù)就地，而無(wú)需移動(dòng)數(shù)據(jù)。

本篇文章是我們學(xué)習(xí)Python及其在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的應(yīng)用系列中的最后一個(gè)模塊了，在上一個(gè)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(gè)是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊，所以在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，你一定會(huì)接觸到它們。同時(shí)，還會(huì)簡(jiǎn)要概述 scikit-learn 庫(kù)，因?yàn)樗荘ython中最完整的機(jī)器學(xué)習(xí)（不包括深度學(xué)習(xí)）庫(kù)。

在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時(shí)處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來(lái)越重要。這種類型的架構(gòu)，其中事件正在構(gòu)建數(shù)據(jù)處理的中心，也稱為響應(yīng)式流架構(gòu)。在下文中，我將展示如何借助工作流技術(shù)解決一些相關(guān)挑戰(zhàn)。

這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴(kuò)展、可靠且高效的基礎(chǔ)設(shè)施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。