2019年AI，數據科學，深度學習和機器學習的主要發展是什麼？您預計2020年會有哪些主要趨勢？
深度學習
人工智能、機器學習、深度學習在2019年的重要發展和2020的趨勢（技術篇）
2019年AI，數據科學，深度學習和機器學習的主要發展是什麼？您預計2020年會有哪些主要趨勢？
「65頁PDF」讓 PM 全面理解深度學習
本文匯總了深度學習相關的重要知識點，通過長圖和 PDF 的方式呈現給大家，歡迎各位 PM 下載。
深度學習，怎麼知道你的訓練數據真的夠了？
在這篇文章中，我們將從回歸分析開始到深度學習等領域，快速而廣泛地回顧目前關於訓練數據多少的經驗和相關的研究結果。
從基於規則到深度學習，NLP 技術進階三部曲
我們將快速介紹NLP中的3種主要技術方法，以及我們如何使用它們來構建出色的機器！
2019年深度學習的十大預測
革命性進展應該分階段發生，我們今天遇到的是實現Interventional level的主要障礙。這並不意味着我們不能取得任何進展，而是在目前的成熟度水平中有許多懸而未決的成果，而這些成果已經準備好進行開發，DL在2019年的進展將主要圍繞這一務實的認識。
BAT專家解讀：如何選出最合適的深度學習框架？
隨着深度學習關注度和勢頭上升，深度學習被越來越多的企業和組織的生產實踐結合起來。這時，無論是對於深度學習相關專業的初學者，還是已經在企業和組織中從事工業場景應用和研發的開發者來說，選擇一個適合自己，適合業務場景需求的深度學習框架顯得尤為重要。
深度長文：中文分詞的十年回顧
本文回顧了中文分詞在2007-2017十年間的技術進展，尤其是自深度學習滲透到自然語言處理以來的主要工作。我們的基本結論是，中文分詞的監督機器學習方法在從非神經網絡方法到神經網絡方法的遷移中尚未展示出明顯的技術優勢。中文分詞的機器學習模型的構建，依然需要平衡考慮已知詞和未登錄詞的識別問題。
人工智能的發展史——3次 AI 浪潮
AI 不是什麼全新的東西，他已經發展了大幾十年了！下面我們介紹一下最具代表性的3個發展階段。