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停留在“玩具”层面的机器学习,该如何深入?

Drew Breuning,就职于美国大数据分析平台PlaceIQ。该公司是基于地理位置的大数据分析翘楚,2016年获阿里巴巴的投资。 机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多个领域,它是人工智能的核心,观其本质,察其影响,一起来看Drew Breunig眼中的机器学习。 时不时我们就会听到一些流行术语,如基因组编辑技术(CRISPR)、虚拟现实(VR)和机器学习(Machine Learning)等。由于曝光过于频繁,人们很容易就会失去兴趣。 基因编辑技术可能会改变我们的生活,但是了解其工作原理并不能给你带来实质性的帮助。虚拟现实将会吞噬传统媒体,但是硬件要求跟不上,意味着真正投入日常使用还有待时日。 科技界的弄潮儿都在关注? 别忽略了机器学习。 没错,机器学习能帮助我们开发出奇妙的的应用,但这不应该是我们去关注它的原

从短句到长文,计算机如何学习阅读理解

(从左至右:崔磊、韦福如、周明、杨南) 在电影《她(HER)》中有这样一幕:主人公是一位信件撰写人,人工智能操作系统萨曼莎在得到他的允许后阅读他的邮件资料,总结出需要保留和删除的邮件,帮助他修改信件草稿中的错字,并且与他探讨她喜爱的信件片段。与此同时,萨曼莎通过阅读主人公的海量信息来了解他,也通过阅读互联网上的海量数据来了解世界。阅读这项人类的基本能力,在众多科幻作品中也成了人工智能的入门标配。 尽管人工智能的热点此起彼伏,但毫无疑问的是,自然语言处理始终是实现智能、自然人机交互愿景里一块重要的技术基石。而机器阅读理解则可以被视为是自然语言处理领域皇冠上的明珠,也是目前该领域的研究焦点之一。 做机器阅读理解研究的学者想必对由斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD(Stanford Question Answering Datase

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