成功使用机器学习技术的3个技巧-低调大师

成功使用机器学习技术的3个技巧

2018-03-16 607

机器学习、自然语言处理(NLP)和认知搜索技术正以高速率被采用，这并不稀奇。随着组织努力创造价值，增强客户体验，遵守严格的规定并使自己与竞争对手区分开来时，他们对知识型员工提出了非同寻常的要求。通常，他们需要的数据和知识是孤立的，分割的和断裂的。很难在正确的时间显示正确的信息并发现数据中的复杂模式。

一个精心设计的NLP、机器学习和搜索技术的结合，使这些组织能够以前所未有的方式迎接挑战并利用企业数据。这种技术有效地推动了一种新的信息获取方式，它比以往任何时候都更快、更准确、更有思想。成功通过后，企业将获得真正的信息驱动，从而优化每个员工和客户体验。这一转变正在迅速成为新的竞争优势，因为它重新定义了专业人士、企业和行业的运作方式——但企业如何成功采用这些技术？

1.结合用户目标

为了推动这些类型的技术的采用，实现必须与每个用户的个人需求保

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显著超越流行长短时记忆网络，阿里提出DFSMN语音识别声学模型

在语音顶会ICASSP，阿里巴巴语音交互智能团队的poster论文提出一种改进的前馈序列记忆神经网络结构，称之为深层前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。研究人员进一步将深层前馈序列记忆神经网络和低帧率（LFR）技术相结合，构建LFR-DFSMN语音识别声学模型。该模型在大词汇量的英文识别和中文识别任务上都可以取得相比于目前最流行的基于长短时记忆单元的双向循环神经网络（BLSTM）的识别系统显著的性能提升。而且LFR-DFSMN在训练速度，模型参数量，解码速度，而且模型的延时上相比于BLSTM都具有明显的优势。研究背景近年来, 深度神经网络成为了大词汇量连续语音识别系统中的主流声学模型。由于语音信号具有很强的长时相关性，因而目前普遍流行的是使用具有长时相关建模的能力的循环神经网络（RNN），例如LSTM以及其变形结构。循环神经网络虽

2018-03-16

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Deeplearning.ai 课程开课以来，一直受到大家的关注，也有众多读者积极的参与到学习中。Mahmoud Badry 完成的笔记主要分为五部分，分别对应神经网络与深度学习基础、提升 DNN 性能的技巧与方法等、结构化机器学习项目、卷积神经网络和序列模型五门课程。值得注意的是，该项目完成的笔记十分详细，基本上五门课程的知识点全都覆盖到了。例如第一项课程以每周不同主题为序记录了从神经网络简介到 Goodfellow 采访等基本知识点。由于前四课很多知识点都已经介绍过，因此本文我们着重介绍第五课的笔记概要，读者可自行查阅 GitHub 阅读完整的笔记。第五课序列模型简介本课程将讲授如何构建自然语言、音频和其他序列数据的模型。在深度学习的帮助下，序列算法比两年前效果更好，用于大量有趣的应用，如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻

2018-03-19

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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