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)
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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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。 ...
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