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(jī)器學(xué)習(xí)的構(gòu)建塊，所以在使用機(jī)器學(xué)習(xí)的時候，你一定會接觸到它們。同時，還會簡要概述 scikit-learn 庫，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。
在現(xiàn)代 IT 架構(gòu)中，實(shí)時處理連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和事件流變得越來越重要。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。
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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） 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(jìn)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(jī)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(jìn)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？
計算機(jī)視覺是人工智能的一個子集，專注于教機(jī)器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。
OpenCV 是一個用于（實(shí)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(jī)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(rèn)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(jī)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)。
這是我們學(xué)習(xí) Python 及其在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 中的應(yīng)用系列中的第三個模塊。在上一個模塊中，我們了解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和循環(huán)?，F(xiàn)在讓我們更深入地了解生成器和類。
