2018年AI和ML（NLP、计算机视觉、强化学习）技术总结和2019年趋势（上）-低调大师

2018年AI和ML（NLP、计算机视觉、强化学习）技术总结和2019年趋势（上）

2019-01-13 685

1、简介：

过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士最幸福的时光。因为这些技术已经发展成为主流，并且正在影响着数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能规划和预算，以确保在这场比赛中保持优势。

数据科学从业人员也是如此，这个领域正在发生很多事情，你必须要跑的足够的快才能跟上时代步伐。回顾历史，展望未来一直是我们寻找方向的最佳方法。

这也是我为什么想从数据科学从业者的角度退一步看一下人工智能的一些关键领域的发展，它们突破了什么？2018年发生了什么？2019年会发生什么？

我将在本文中介绍自然语言处理（NLP）、计算机视觉、工具库、强化学习、走向合乎正道的人工智能

2、自然语言处理（NLP）

让机器分析单词和句子似乎是一个梦想，就算我们人类有时候也很难掌握语言的细微差别，但2018年确实是NLP的分水岭。

我们看到了一个又一个显著的突破：

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基于Android平台实现人脸识别

前言在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。如果想详细看本篇文章的视频详解，以及更多系统进阶视频。可以加技术群；701740775免费领取。麻烦备注一下csdn领取人脸识别进阶视频 1.人脸追踪的应用场景人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。 ...

2019-01-14

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在阿里巴巴智能服务事业部的X蜂会上，小蜜北京团队的高级算法专家李永彬（水德）分享了小蜜智能对话开发平台的构建，围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。以下为演讲具体内容。平台由来为什么要做一个平台？我觉得还是从一个具体的任务型对话的例子说起，在我们日常工作中，一个很高频的场景就是要约一个会议，看一下我们内部的办公助理是怎么来实现约会议的：我说“帮我约一个会议”，然后它问“你是哪一天开会？”，跟它说是“后天下午三点”，接下来它又会问“你跟谁一起开会啊？”，我会把我想约的人告诉它，这个时候它在后台发起一次服务调用，因为它要去后台拿到所有参会者的日程安排，看一下在我说的这个时间有没有共同的空闲时间，如果没有的话它会给我推荐几个时间段，我看了

2019-01-15

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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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