人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。

本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一趋势还会持续下去。

导语：本文详细的解释了机器学习中，经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA，从理论、数据、代码三个层次予以分析。 机器学习，这个名词大家都耳熟能详。虽然这个概念很早就被人提出来了，但是鉴于科技水平

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16 日，百度表示，正在开发全球最准确的计算机视觉系统 Deep Image。这一系统运行在针对深度学习算法优化的超级计算机之上。 百度称，在 Imange Net 对象识别评分中，这一系统的错误率仅为

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它能够模仿人脑的机制来解释数据。近日，Facebook人工智能研究院（FAIR）宣布 开源 了一组深度学习工具，这些工具主要是针对 Torch 机器学习框架的插件，包括

英文原文： awesome-machine-learning 本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库

是微软的杰出科学家，也是微软在机器学习领域的领军人物。加入微软 17 年，一直在机器学习领域埋首耕耘。 Platt 也是 SVM 最快的加速算法 SMO 的提出者。 NIPS 大会是机器学习领域两大重要学习会议之一，另外一个是

新的一周，你可能有计划去学习新的东西或者能够提升你的能力的前端特定的语言或技术。在平常的搜索中，我碰到过很多有趣的信息，应用程序和文档，我把它们整理在下面这个列表。相信你会在这个列表中发现对你很有用的资料。

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如今，学习编程越来越方便了，Raspberry Pi 提供了便宜的硬件，Codeacademy 上有免费的课程。但是，对于儿童来说，这些工具还是太过复杂了。如果你想要从小培养孩子的编程能力，一款名为《机器乌龟》（Robot

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a 里的开源软件数量就已经超过了两万，五花八门的技术层出不穷，到底什么技术才是值得学习的？ 有位朋友说，他想学习一些关于 Android 上的开发技术，兴趣驱使。几个月过去了，他说他已经能做出许多

OpenNLP 是一个机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的 NLP 任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。 Apache OpenNLP 1.6

表格以及互联网流入你的公司的大数据？微软希望帮助你处理所有这些数据，建立 API（应用程序接口）并在云端利用机器学习技术让这些数据真正地为你所用。 而为了达到这一目标，微软在今天的大数据行业大会 (Strata

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 scikit-learn 0

OpenAir 开发者大会上，Airbnb 发布了一个为人而设计的机器学习软件包—— Aerosolve 。 与其他的机器学习库相比，Aerosolve 具有以下特点： 特征呈现基于 thrift

北京时间 12 月 20 日午间消息，谷歌目前在人工智能语音技术方面处于领先，而这样的领先优势很可能得到进一步巩固。谷歌周三发布了 Tacotron 2。这是一种训练神经网络的新方法，可以在几乎没有任何语法专业性的情况下从文本中生成演讲。