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语义分割概念及应用介绍

近年来,以深度学习为中心的机器学习技术引起了人们的关注。比如自动驾驶汽车已经逐渐成为可能,但在整个深度学习过程,需要算法识别和学习作为原始数据提供的图像,在这一过程中,应用到了语义分割技术。下面让我们来看看语义分割的需求是如何演变的。 早期,计算机视觉的初始应用需求只是识别基本元素,例如边缘(线和曲线)或渐变。然而,仅仅通过全像素语义分割的创造来理解像素级的图像,它将属于同一目标的图像部分聚集在一起,从而扩展了语义分割的应用场景。 识别每个像素或分组像素一起分配类别的过程可以通过以下过程: 图像分类(image classification)——识别图像中存在的内容; 物体识别和检测(object recognition and detection)——识别图像中存在的内容和位置(通过边界框); 语

如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash 你是否有过这样的疑惑:为什么Netflix,Amazon,Google总能推荐到你比较感兴趣的产品?我们有时会对互联网上的产品进行评分,以此体现我们对产品的偏好,同时,推荐系统会利用我们分享的数据,生成推荐结果。主流的推荐系统算法大致分为两类:基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。两者的区别其实从名称上便可看出,但接下来我们将以电影推荐为例进一步阐述二者之间的不同。 协同过滤(Collaborative filters) 协同过滤依赖用户的历史评分数据,为用户推荐自己未曾看过,而与自己相似的用户已经观看过的电影。为了确定两个用户之间是否相似,协同过滤会结合用户所看过的电影以及他们对电影的评分。 Colla

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