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~
【入门教程】在线机器学习课程分全分析
by David Venturi
简介：这是一篇对现有的在线机器学习课程的全面分析，作者 David Venturi 从教学方式与结构、内容设计、专项领域等几大方面对不同的在线课程进行评估，并列出每一项的前三。虽然绕了这么一大圈最后的赢家似乎还是 Andrew Ng 的课程…… 但是文中推荐的其它课程各有特色，也值得考虑。
【技术分析】谷歌开源深度学习街景文字识别模型：让地图随世界实时更新
by Julian Ibarz
简介：在最近的一篇论文《Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery》中，谷歌的研究者讨论了使用深度神经网络在多个国家收集到的街景图中读取街道名的任务。谷歌的算法在「French Street Name Signs（FSNS）」数据集中达到了 84.2% 的准确率，表现大大超过了此前表现最好的系统。更重要的是，新系统除了可以读取街道名称，还可以自动读取图片中的商户名，以及其他信息。谷歌近日已将这一模型开源。
原文链接：https://research.googleblog.com/2017/05/updating-google-maps-with-deep-learning.html
GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr
【资源分享】Node.js 机器学习/自然语言处理/情感分析工具包
by Thomas Holloway
简介：Thomas Holloway 在 GitHub 分享了他的自然语言处理与机器学习工具包 Salient，这一工具可以完成包括情绪分析、语音标记、语言建模、词库建模等等任务，可以用于分类等许多常见的文本处理任务。并且这一切都是使用 node.js 实现的。
