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12位专家,展望未来5年深度学习发展趋势

2015年已然过去,2016刚刚开始,回头将目光集中于去年的成就上,以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习,它是机器学习中越来越流行的一个分支,看起来它会继续向前发展,并会运用到越来越多的行业和领域中。 在过去的一年中,我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流,我们期待在2016年会晤更多的专家,并向他们学习。 作为Q&A;系列的一部分,我们邀请了一些深度学习方面最为资深的人士,来预测深度学习领域未来5年的可能发展情况。 未来5年我们可能看到深度学习会有怎样的发展? Ilya Sutskever,OpenAI研究总监:我们应该会看到更为深层的模型,与如今的模型相比,这些模型可以从更少的训练样例中学习,在非监督学习方面也会取得实质性进展。我们应该会看到更精准有用的语音和视

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本节书摘来异步社区《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》一书中的第1章,作者:Nitin Hardeniya,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第1章 自然语言处理简介 NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用现在,让我们先从介绍自然语言处理(NLP)开始吧。众所周知,语言是人们日常生活的核心部分,任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略到NLP的风采,并引起学习NLP的兴趣。首先,我们需要来了解一下该领域中的一些令人惊叹的概念,并在工作中实际尝试一些具有挑战性的NLP应用。 在英语环境中,语言处理研究这一领域通常被简称为NLP。对语言有深入研究的人通常被叫作语言学家,而“计算机语言学家”这个专用名词则指的是将计算机科学应用于语言处理领域的人。因此从本质上来说,一个计算机语言学家应该既有足够的语言理解能力,同时还可以用其计算机技能来模拟出语言的不同方面。虽然计算机语言学家主要研究的是语言处理理论,但NLP无疑是对计算机语言学的具体应用。 NLP多数情况下指的是计算机上各种大同小异的语言处理应用...

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