只不过目前主要的形式,还是以神经网络为代表的机器学习模型作为重要发展方向。 总结 人工智能是一项更加宽泛的技术,除了机器学习和自然语言处理之外,还有包括计算机视觉,语音识别,数据处理等领域; 而机器学习是人工智能的一种实现方式,深度学习是机器学习的一种方法,神经网络是一种具体的表现形式。 而自然语言处理即是人...
在 Sebastian Ruder 的最新博客《ML and NLP Research Highlights of 2021》中,他介绍了自己认为最具有启发意义的论文和研究领域。 文章涵盖了 15 个研究热点,具体如下: 通用预训练模型 大规模多任务学习 Transformer 架构替代方案 提示( prompting) 高效的方法 基准测试 条件图像生成 与自然科学结合的机器学习 程序...
与自然科学结合的机器学习 2021 年,机器学习在推动自然科学方面取得了多项突破。在气象学方面,机器学习与降水预报的结合大大提高了预测的准确性,使得模型优于最先进的物理预测模型。在生物学方面,AlphaFold 2.0 使得在不知道类似结构的情况下,也能以前所未有的准确率预测蛋白质的结构。在数学方面,ML 被证明能够引导...
以数据为驱动的经验方法在 NLP 中被广泛使用的原因主要包括:符号和逻辑方法在取得三十年的霸权后未能产生可扩展的 NLP 系统,从而导致 NLP 中所谓的经验方法(EMNLP)兴起,这些方法可以用数据驱动、基于语料库、统计和机器学习来统称。 这种向经验主义转变的背后动机非常简单:在我们对语言是如何工作、以及语言如何与日常...
机器学习(ML) 机器学习是人工智能的一种实现方式,它使用算法来解析数据,从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的程序解决问题方式不同,机器学习依赖于大量的数据和算法来训练模型,使模型能够自动地、准确地完成任务。机器学习可以分为三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。 自然语言处理(NLP) 自...
机器学习(ML)与自然语言处理(NLP)属于完全不同的两个层次。机器学习(ML)是自然语言处理(NLP)领域的主流方法,但并不局限于自然语言处理(NLP)领域。机器学习(ML)还可应用于股市预测(Stock marketanalysis)、信用卡欺诈监测(Detecting credit card fraud)、机器视觉(Computer vision)、DNA测序分类(Classifying DNA ...
自然语言处理(NLP)是一种人工智能的应用领域,它涉及计算机对人类语言的理解、生成和处理。NLP使用深度学习和机器学习等技术来实现自动翻译、语音识别、情感分析、文本分类等任务。 总的来说,AI是一个更广泛的概念,ML是AI的一个分支,DL是ML的一个分支,NN是DL的基础,RNN和CNN是不同类型的NN,NLP是AI的一个应用领...
【NLP保姆级教学】自然语言处理从理论到实战、入门到起飞!人工智能深度学习基础入门必看!【ML机器学习|DL深度学习|CV计算机视觉|NLP自然语言处理】共计64条视频,包括:1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术、2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索、3. P
本文认知基于的文献积累,是从最近10年以来Google学术搜索获得的最高引用结果开始,同时还跟踪引用和反向引用。搜索包括每个组中的至少一个关键字:机器学习(Machine Learning, Transformer, CNN, Neural Network, Recurrent, GRU, Deep Learning, Recursive, LSTM, ML)和NLP(Natural Language, NLP, NLU, NLG)。