想象一下,ChatGPT、智能翻译、智能客服等都是NLP的杰作。NLP的发展空间非常广阔,尤其是在智能家居、智能音响和教育领域,自动批改作业、情感分析等都有巨大的潜力。 📸 计算机视觉(CV)则专注于让计算机能够“看懂”图像和视频。人脸识别、自动驾驶等都是CV的典型应用。CV的技术已经相对成熟,但仍然有大量的研究空间,...
人工智能正在日益渗透到所有的技术领域，而深度学习(DL)是目前人工智能中最活跃的分支。最近几年，DL 取得了许多重要进展，其中一些因为事件跟大众关系密切而引人瞩目，而有的虽然低调但意义重大。深度学习在计算机视觉 CV、自然语言处理 NLP、语音识别 Audio 这三大领域方向中都取得了显著的成果。CV领域应用 深度学习因...
大型语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,通过对大量文本数据的学习,LLM能够模拟人类的语言理解和生成能力。与传统的NLP模型相比,LLM能够更好地理解和生成自然文本,同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。LLM的应用场景包括对话生成、文本摘要、智能客服等。六、总结深度学习、CV、NLP、ML和LLM是相互...
cv跟nlp都要用到cnn吧,不过现在深度学习岗位不是很多吧?还是先夯实下机器学习的基础,到时候再搞cnn手到擒来的事,就业的话转数据挖掘也应该没啥问题的。 来自iPhone客户端12楼2017-07-29 15:43 收起回复 慏悦 初级粉丝 1 zaiding 来自Android客户端13楼2017-08-01 00:24 回复 xhdbfujd 初级粉丝 1 ...
对比学习方法(CV) 对比学习要做什么? 有监督训练的典型问题,就是标注数据是有限的。 目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。 所以对比学习的出现,是图像领域为了解决“在没有更大标注数据集的...
深度学习作为人工智能的核心技术之一,近年来在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域取得了显著进展。NLP和CV作为深度学习的两个重要应用方向,不仅在学术研究中备受关注,也在实际应用中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨深度学习在NLP和CV中的应用,重点分析NLP深度模型的工作原理、关键技术及其在实际应用中的挑战与解决...
目前,市面上的数据标注岗位主要分为两大类:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)。CV(计算机视觉)方向 📸 CV方向的数据标注岗位主要服务于自动驾驶领域,如滴滴、毫末、轻舟智航等车企。这个方向的数据标注工作通常包括“2D拉框”和“3D拉框”,主要是为智能驾驶业务提供图像数据质检和标注支持。由于这个方向的工作需...
多模态处理:NLP与CV如何协同? 🤔 在多模态处理领域,目前主要有两种主流方法: 1️⃣ 第一种是以LLavA为代表的,通过clip等工具将图像转换为embedding,然后投影到文本embedding的维度,将其视为文本token,再利用大语言模型(LLM)来处理图像。 2️⃣ 第二种是以Gemini和AnyGPT为代表的(采用Decode-only架构处理...
一、什么是CV与NLP 计算机视觉(CV) 计算机视觉是让计算机“看”的技术,它使得机器能够理解和处理图像或视频中的信息。其应用包括人脸检测、物体识别、图像分类等。 自然语言处理(NLP) 自然语言处理是让计算机“听”和“理解”的技术,它使得机器能够与人类语言进行交互。应用包括语音识别、文本生成、情感分析等。
在CV领域,CNN被广泛应用于图像分类、目标检测和识别等任务。而在NLP领域,CNN则与RNN、LSTM等模型结合使用,处理和分析长文本数据。这种跨领域的融合为AI带来了更广阔的应用前景。例如,在智能客服领域,结合CV和NLP技术的模型可以更准确地理解用户的问题和需求,提供更个性化的服务。在医疗诊断中,通过分析医学影像和相关...