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学习笔记TF059:自然语言处理、智能聊天机器人

自然语言处理,语音处理、文本处理。语音识别(speech recognition),让计算机能够“听懂”人类语音,语音的文字信息“提取”。 日本富国生命保险公司花170万美元安装人工智能系统,客户语言转换文本,分析词正面或负面。智能客服是人工能智能公司研究重点。循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型。 模型选择。每一个矩形是一个向量,箭头表示函数。最下面一行输入向量,最上面一行输出向量,中间一行RNN状态。一对一,没用RNN,如Vanilla模型,固定大小输入到固定大小输出(图像分类)。一对多,序列输出,图片描述,输入一张图片输出一段文字序列,CNN、RNN结合,图像、语言结合。多对一,序列输入,情感分析,输入一段文字,分类积极、消极情感,如淘宝商品评论分类,用LSTM。多对多,异步序列输入、序列输出,机器翻译,如RNN读取英文语句,以法语形式输出。多对多,同步序列输入、序列输出,视频分类,视频每帧打标记。中间RNN状态部分固定,可多次使用,不需对序列长度预先约束。Andrej Karpathy《The Unreasonable Effective...

【机器学习调查】脏数据最棘手,逻辑回归最常用

数据科学社区Kaggle的最新调查显示,机器学习和数据科学研究者在被问到工作中面临的最大障碍时,最常见的回答是“脏数据”,其次是缺乏该领域的人才。此外,他们最常用的方法是“逻辑回归”,而神经网络只排在第4位。 想象一下机器学习研究者的生活,你可能会觉得很令人向往。你会给自动驾驶汽车编程,在科技界的巨头公司工作,而你编写的软件甚至可能导致人类的灭亡。太酷了!但是,正如最近一项针对数据科学家和机器学习研究者的调查所显示的,这些期待需要调整,因为这些职业面临的最大的挑战是一些相当平常的事情:清洗脏数据。 这是来自数据科学社区Kaggle(今年早些时候被谷歌收购)的一项调查。该网站130万会员中,约有16700人回答了问卷调查,当被问及工作中面临的最大障碍时,最常见的回答是“脏数据”(dirty data),其次是缺乏该领域的人才。 “工作中遇

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