图源:unsplash我们的生活中有许多地方会用到概要。看书的时候,书背后的简要使我们大概了解其内容;新闻软件往往会有关于文章内容的标题;而概要对于影评来说也是特别重要的。随着自然语言处理和机器学习等技术的出现,我们为何不用它们来生成概要而无需介入人力呢?在你决定为了即将到来的考试概括教材之前,先来了解一些重要的概念吧。文本摘要有两类,抽取式和生成式。抽取式摘要抽取式摘要可被定义为精心挑选出所有重
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2020-12-21 11:50:16
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图源:unsplash“互联网上有很多数据”,这么说太保守了。事实上,2020年,“数字宇宙”预计将拥有40万亿字节或40泽字节(zettabytes)的信息,一个泽字节拥有的数据足以填满大约五分之一曼哈顿大小的数据中心。可供分析的信息如此之多,将收集数据的任务留给AI就显得合情合理了。网络机器人能以令人难以置信的速度抓取网页,提取所需的相关信息。不过,尽管许多数据科学家和营销人员以一种完全合乎伦
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2020-12-21 11:49:25
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图源:unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法,生成多种模型。例如,垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决,包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的,但难点在于,如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型,但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作,因此,知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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本章将介绍函数,极限,无穷大和无穷小,连续性与导数,偏导数,方向导数,梯度等高等数学基本概念. 这些概念贯穿本书的各个章节,也是理解人工智能算法的基础数学知识. 梯度下降算法是机器学习领域的重要算法,是应用最广泛的优化算法之一. 在本章综合实例中将重点介绍梯度下降法及其应用实例,并通过Python语 ...
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2020-12-21 11:08:12
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重磅干货,第一时间送达1AboutCS224N「CS224n:深度自然语言处理课程」(NaturalLanguageProcessingwithDeepLearning),由斯坦福大学出品,让你在了解丰富的自然语言处理基础理论的同时,学会将运用神经网络到实际问题中。主讲人为斯坦福大学人工智能实验室主任,著名计算机科学家ChristopherManning教授,1月份课程阅读材料已公布。本课程自20
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2020-12-21 10:59:09
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原文连接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/81891467在算法岗的面试中,除了数据结构和算法的编程题外,机器学习/深度学习的编程题也常常用来考察候选人的基础能力。不能讲了一大堆天花乱坠的算法,连个简单的算法都不能独立实现。非极大值抑制(NMS)NMS用来去掉重复的框。输入前面得到的框,对于每一类,按照score进行降序排序,最大的那个一定保留,然后和其他的框计算IOU。
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2020-12-19 13:29:37
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几年前,中国互联网公司只有百度在积极地投资人工智能,李彦宏到处摇旗呐喊,主动地做起了人工智能在中国的步道师。今天,人工智能市场热闹了起来,百度不再孤独。 阿里巴巴高调地启动了NASA计划,马云说要为20年之后服务于20亿人的新实体经济储备核心科技,重点是人工智能。腾讯布局人工智能虽然比较保守,但当绝 ...
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2020-12-19 12:51:17
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一、前言在手机相机功能日益强大的今天,相对于相机硬件的差异,图像处理算法逐渐显示出更加重要的地位。现在的消费者也开始由看重硬件能力慢慢转向对算法能力的重视。用户在拍照发朋友圈之前往往需要根据场景逐个调整画面参数,这一过程费时费力,对于小白用户又很难调节到最佳状态。有没有一种方式可以精细化区分场景,实现一键式智能拍照修图呢?华为机器学习服务近期推出的场景识别支持102种细分场景的识别,对于生活旅行常
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2020-12-19 11:48:32
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Anaconda是一个开源的工具,目前拥有超过六百万的用户。Anaconda致力于提供最便捷的方式来使用Python进行数据科学计算和机器学习。目前,Anaconda拥有超过250+的数据科学工具包,conda工具包可用于Windows,MacOS和Linux三种平台的虚拟环境管理系统。Anaconda支持当前比较流行的一些人工智能的库,比如Sklearn,TensorFlow,Scipy。
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2020-12-18 12:18:28
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本文来自读者yiweiwang的原创投稿,经授权发布。phray.zhang@gmail.com(email/邮件,whatsapp,linkedin)微博:cloudsdockerCV(ComputerVision)最近在研究CV的一些开源库(OpenCV),有一个体会就是在此领域,除了一些非常学术的机器学习,深度学习等概念外,其实还有一些很有趣的现实的应用场景。比如之前很流行的微软的https
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2020-12-18 12:18:10
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