AI 前线导读：UBC Luanch Pad 提出了一种基于迁移学习的讲话人识别方法，该方法旨在多人对话场景中区分出不同讲话者的音频信息。目前在简单场景下已经取得了较为理想的结果，但是在复杂情况下仍然需要改进。作者同时发布了他们的讲话人识别应用库，可以直接通过 Python 接…

自然语言处理（NLP）是数据科学中最有趣的子领域之一，越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此，许多应用数据科学家（均具有STEM和社会科学背景）依然缺乏NLP（自然语言处理）经验。

在现实生活中，文本信息无处不在。理解并学习文本数据的内在涵义一直是一个非常活跃的研究课题，这就是自然语言处理。对于企业而言，利用文本数据可以对新产品的功能进行验证、改进并扩展。在这样的实际应用中，有三大类自然语言处理任务最为常见： 识别不同的用户/客户群（如预测客户流失量、生…

Keras 框架发明者François Chollet推荐文章的翻译，出于Keras与scikit-learn的相似性，给出的引导教程：通过与scikit-learn的比较来使用Keras。 使用 Keras 创建、评价深度神经网络非常的便捷，不过你需要严格地遵循几个步骤来构建…

此文是本人翻译的处男作，耗时一天，若有翻译错误或不当的地方，欢迎在评论区指正(可能需要科学上网)。 人们每一秒思考都是连续的，而并非从零开始。当你在读这篇文章的时候，你通过先前的词句来理解当前词语的含义。你读到一半不会扔掉前面所有获取到的文章信息而从头开始思考，这说明了你的思维…

为了尊重原意，部分名词不进行翻译。 为了更通俗易懂的解释概念，使用低维度的情况来解释。 预测的事物，即 y = ax + b 中的 y 变量，如房价、动物种类、是否垃圾邮件等。 输入变量，即 y = ax + b 中的 x 变量，x 可以是一个，也可以是多个，用 {x1, x2…