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一个应用的自然语言处理(应用的 NLP)正在成为机器学习社区中一个非常热门的话题，而且理由充分。它已经成为人工智能(AI)领域的一个重要分支学科，主要原因可以总结为一句话:我们正淹没在非结构化数据中——文本、文档、文章、博客帖子、电子邮件等等——其中大多数都是用自然语言编写的。NLP 的目标是建立能够理解人类语言并从中获取意义的计算机系统，以改进各种应用。NLP 一直是许多最新研究和应用的核心，深入研究应用 NLP 的最佳地点之一是约翰·斯诺实验室举办的 NLP 峰会 :
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加入 NLP 峰会:为期两周的沉浸式行业聚焦内容。第一周将包括 50 多场独特的会议，其中包括医疗保健中的 NLP 专题讲座。第二周将举办初级到高级认证培训研讨会。您将听到来自 NASA、Vonage、Zillow、Merck、Amazon、Walmart Labs、Booz Allen Hamilton、Morgan Stanley、Salesforce、Roku、Zillow 和其他许多公司的 NLP 空间领导团队的声音！欲了解更多信息，包括确认发言人， 查看 NLP Summit 2021 。需要免费注册才能获得主题演讲、行业领袖的分组会议、演讲者问答、数据马拉松、咖啡聊天等更多内容。 现在免费注册 。
我们如何吸引和留住最优秀和最聪明的人？由 Divyansh Kaushik 和 Caleb Watney 撰写的这篇文章深入探讨了一个基本问题。如何支持国际学生和企业家在我们的经济中继续保持美国作为一个创新动力，并不断吸引高技能移民。
如果您对令人着迷的弱监管和程序化标签方法感兴趣，我们建议您查看“【st16】”在这里，技术负责人兼潜泳人工智能的联合创始人 Braden Hancock 深入探讨了推动潜泳成为他们现在这样的巨头的历史和最先进的方法——从 OSS 领域开始，向服务一些世界上最杰出的财富 500 强企业发展。
现在，让我们面对现实吧。人工智能系统通常是不透明的，奇怪的，难以使用。在 机器学习 领域，尤其如此。因此，如果我们想要制造人们可以理解并更有效地互动的智能系统，解决方案的一个关键部分是一个人们可以聚集在一起、分享想法并相互学习的社区。这就是为什么我们在 Discord 上创建了我们的 人工智能社区——与其他数据专家和爱好者联系和学习。
《我的世界》构成了一个独特的环境，密涅尔的人们一直在努力工作，使用最先进的机器学习击败《我的世界》。如果你还没有， 看看他们的工作 以及如何参与其中——他们的大部分工作都是 OSS。
最近推出的最酷的东西之一是脸书人工智能公司的 Habitat ，旨在帮助研究人员和实践者通过使代理人能够在交互式环境中以比他们的前辈快得多的速度接受训练来解决具体化人工智能的下一个前沿问题。
此外，Github 最近推出了 Copilot ，这是一款由 OpenAI 提供支持的人工智能应用，可将自然语言翻译成代码，自然语言电源 Codex 将在夏季结束前通过 API 与该应用集成。使用 Copilot，开发人员可以在编辑器中获得整行代码的建议，有时甚至是整个函数的建议，尽管它 可能会带来偏见 ，但它对于非偏见应用程序将非常有用。要获得类似于 Copilot 的更直接而可靠的概念验证，请查看卡内基梅隆大学教授 Graham Neubig 的 OSS CoderX 。
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现在开始每月精选！我们根据读者、粉丝和某篇文章的浏览量来挑选这些文章。我们希望你和我们一样喜欢阅读它们。此外，我们开始做一些新的东西！我们将选出我们表现最好的文章，我们的编辑将选择几篇表现不突出的文章，但由于它们的质量，它们进入了本月的名单。
强化学习(RL)一直是过去十年人工智能(AI)中一些最令人印象深刻的成就的核心。从 DeepMind 著名的 AlphaGo 到《星际争霸 2》、《Dota 2》或《《我的世界》》中的里程碑，RL 仍然是深度学习领域发展最快的领域之一。然而，尽管取得了所有的成功，脸书人工智能研究所(FAIR)认为，RL 需要被推向新的水平，为此，他们将注意力转向了一款新游戏:NetHack。
一旦你开始探索人工智能领域和 机器学习 ，你就会意识到有很多东西要学。有各种各样的在线小组和社区，专家们在那里分享他们对人工智能算法、人工智能、人工智能、计算机视觉等问题的见解。这些讨论导致开发新的想法和解决方案，这最终将有助于人工智能社区变得更加强大。这篇文章将着眼于一些可行的技巧，帮助识别良好的在线团体和社区。
两年前，我不得不阅读我的第一篇研究论文。我记得它看起来有多旧，里面的数学是多么令人沮丧。这看起来确实像研究人员在电影中所做的工作。这张纸是 20 世纪 50 年代的，但从那以后就没怎么变过。快进到今天，在去年阅读了几百篇论文，试图跟上计算机视觉的新闻之后，我获得了很多阅读它们的经验。尽管如此，我知道第一次阅读是多么令人难以接受，尤其是第一次阅读你的第一篇研究论文。这就是为什么我想分享我的最佳技巧和实用工具 的原因，我每天使用来简化我的生活，在寻找和阅读有趣的研究论文时更有效率**。**
软件工程实习一个月了，我只想辞职。想象一下。你在全国最大的银行之一的 R&D 分行获得了一份实习工作。您可以接触到端到端的软件开发生命周期以及复杂的安全协议。简单地说，这是计算机科学本科生所能要求的最好的经历之一。我的朋友们声称我应该受到祝福和幸运。然而，我不知道我在做什么。
在本文中，我们将尝试用 Keras 框架实现基本的 CNN 模型。卷积神经网络的好处在于，它通过保留最大限度的信息来减少或最小化图像的维度和参数，从而训练过程变得快速并消耗较少的计算能力。
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为机器学习准备数据的 7 个阶段**
你可能已经知道数据是任何机器学习任务的关键。开始时，我们将数据提取到一个算法中，该算法从数据中找到一些模式和有价值的信息，并将所有学习结果保存在一个模型中。所以机器学习是从数据开始的。然而，在将数据提取到机器学习算法之前，我们需要采取几个步骤来为建模准备数据。
人工智能的世界通常有两种气候，春天和冬天。人工智能有时不可避免地进入了冬天，但往往它变得更加强健和复兴。在人工智能的世界中，冬天和早春的气候与季节相似。进入冰河时代，预示着人类长期预测的失败，以及对一些问题过于肯定。
节点是一个在浏览器外执行 JavaScript 代码的运行时环境。它通常用于构建后端服务，如支持 Web 应用程序、移动应用程序等的 API。在生产环境中，它也是超快的和高度可伸缩的。除此之外，它还可以快速构建，与其他后端服务相比需要更少的代码行，更少的文件，可以处理更多的请求，并提供更快的响应时间。
最近我遇到了反直觉的天魔堂之谜。最初，我对这个答案感到惊讶，并不信服。然而，当我最终明白时，我更加惊讶，这改变了我对概率的直觉。我希望这篇文章能帮助你更好地理解概率统计。
Streamlit 是一个很棒的库，帮助我们用最少的努力创建 python 应用。它不仅简单，而且它的用户界面很漂亮，看起来很专业。我们对这篇文章的想法是创建一个 Instagram 仪表板，上面有一些关于用户资料的描述性统计数据，如最常出现的标签、最喜欢的文章、参与度等。我们需要一个应用程序，将用户名作为输入，并从 Instagram 中抓取其信息，以返回最终的仪表板。
评估过程是建立机器学习模型的最重要的步骤之一。尤其是实时检测加跟踪系统。计算机视觉在跟踪方面的应用在监控、体育分析、自动驾驶汽车等领域越来越受欢迎。因此，在部署之前，评估您的模型将是最具挑战性的任务。今天，让我们来看一组评估您的跟踪系统的指标，让您更好地理解您的模型。
数据科学之旅是一场马拉松，而不是短跑Benjamin Obi Tayo 博士
我在 4 周或一年内看到了大量关于学习数据科学的帖子、书籍或广告。虽然在短时间内学习数据科学的基础知识(黑盒知识)是可能的，但掌握数据科学的理论和实践方面需要更多的时间。也就是说，成为数据科学家的旅程类似于马拉松，而不是短跑。
数据往往介于最先进的计算机视觉机器学习项目和另一项实验之间。不幸的是，没有广泛采用的行业标准来选择最佳和最相关的基准。
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