Synced 深度研学社 每周干货，每周五为大家推荐机器学习的入门教程、技术分析、以及资源分享。不多不少，每周进步一点点~
【入门资料】机器学习进化论
by Catherine Dong
简介：
即将在 Facebook 就任机器学习工程师的 Catherine Dong，在 Tech Crunch 上梳理了商业机器学习应用的发展过程。曾经以数据处理、建模、决策监督三部曲为主要构架的商业机器学习系统，正逐渐向端到端的机器学习平台演化，Facebook、Google、Uber、Amazon、Azure 自己的内部机器学习平台证实了这一点。
链接：https://techcrunch.com/2017/08/08/the-evolution-of-machine-learning/?ncid=rss&utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+techcrunch%2Ffacebook+%28TechCrunch+%C2%BB+facebook%29
【技术分析】教程：Deep Learning with R on Azure with Keras and CNTK
by Le Zhang, Graham Williams
简介：
微软的数据科学家们，近日发布了一篇如何用 Keras 和 CNTK 在 Azure 上实现 R 的深度学习的教程。主要内容包括如何对基于 Ubuntu 的 Azure 数据科学虚拟机（DSVM）进行加速，以及设定 Keras 和 CNTK 的运行环境。具体教程见文章内容。
链接: http://blog.revolutionanalytics.com/2017/08/keras-and-cntk.html
【资源分享】Cornell 会话分析工具集
by CornellNLP
简介：
康奈尔大学的自然语言处理研究组在 Github 上分享了他们的会话分析工具集，主要包含语义协调 (Linguistice Coordination) 和问题分类学 (Question Typology) 两部分。其中，「语义协调」是一种基于特定词组，度量个体或群体间的相对势力的方法；「问题分类学」则是从问题中提取重复出现的 surface motifs，并通过它们潜在的修辞作用进行分类。
链接：https://github.com/CornellNLP/Cornell-Conversational-Analysis-Toolkit
【今日彩蛋】震惊！这才是真正的「语义画风迁移」！
