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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，它支持自動數據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據以進行高級查詢和過濾。

深度學習獲得了很多關注，因為它特別擅長某種對實際應用非常有用的學習類型。運行一些簡單的例子是開始學習這項技術的好方法。設置開發(fā)環(huán)境是第一步。有多種方法可以為深度學習設置環(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)，因為這個領域的大多數人都使用 Linux 或 Mac OS。

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，討論了神經網絡。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。

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，一個用于處理神經網絡的高級 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?，F在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？

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

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。這是我們學習 Python 及其在機器學習和 AI 中的應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，我們先開始學習OpenCV的使用。

這是我們學習 Python 及其在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 中的應用系列的第四個模塊。在前面三個模塊文章的學習，我們已經對Python相關基礎知識有了了解。現在，我們可以開始學習Python中哪一些庫可以用來處理AI和ML任務。