Публикации по теме 'nlp'
2022 NLU: итоги года
Был ли 2022 год годом, когда ИИ стал очевиден, когда Google LaMDA стала разумной машиной, или это был год растущего ажиотажа и отчаяния из-за постоянных неудач в демонстрации полезного прогресса в области ИИ?
Поскольку 2022 год подходит к концу, давайте рассмотрим прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) и, в частности, фундаментального компонента ИИ, называемого пониманием естественного языка (NLU), или машинным чтением понимание . Немного…
Варианты использования обработки естественного языка
1. Освойте обработку естественного языка в 2022 году с лучшими ресурсами
Как уже упоминалось ранее, глубокое обучение — это подобласть машинного обучения. Он гораздо более обобщен, поскольку дает обобщенные прогнозы по сравнению с традиционным машинным обучением благодаря внедрению искусственных нейронных сетей или ИНС. Практика НЛП с глубоким обучением — важный шаг к карьере в области искусственного интеллекта и науки о данных. В настоящее время почти каждое реальное приложение ИИ..
Текст в вектор | Обработка естественного языка в JavaScript
Обработка естественного языка
Текст в вектор | Обработка естественного языка в JavaScript
Обработка естественного языка — это метод или область машинного обучения, в которой мы пытаемся найти смысл или найти закономерность в текстовых данных.
Самый простой пример — обзоры продуктов, и мы также будем использовать образцы данных обзоров для упражнений.
как мы знаем, методы машинного обучения (математики) применяются только к числовым данным, поэтому мы также преобразуем наши..
Практические соображения для НЛП в реальном мире
Применение машинного обучения к естественному языку — уникальная сложная задача. Если компьютерное зрение можно рассматривать как открытие окна в физический мир, то область обработки естественного языка (NLP) открывает окно в сознание говорящего. Можно также возразить, что это не столько окно, сколько абстрактный код, который слушатель должен расшифровать.
Мы знаем, что можно выучить язык; в конце концов, дети учатся говорить так же, как учатся видеть. Большинство младенцев во..
Расширенное тематическое моделирование с использованием Listly
Находя закономерности в хаотичных данных, люди терпят неудачу и обычно плохо работают. К счастью, у нас есть машины, которые учатся и помогают нам в этом хаосе. То же самое происходит с тематическим моделированием в науке о данных, где мы пытаемся найти закономерности и темы в разных областях, чтобы получить представление и лучше понять данные.
Тематическое моделирование похоже на поиск сокровищ в куче слов! Это удивительная техника, которая раскрывает скрытые темы в текстах, открывая..
Всеобъемлющий обзор методов глубокого обучения Обработка естественного языка — Жасмин…
Эй Эй Эй….! Языковая обработка — это сложная задача, в буквальном смысле. Но наш приятель по ИИ убивает всеми достижениями НЛП. В последние несколько месяцев я сосредоточился на изучении ИИ и его приложений, но писать об этом для журналов было проблемой другого рода.
Абстрактный
В исследованиях НЛП все больше внимания уделяется неконтролируемым или полуконтролируемым методам обучения. Эти методы обучения способны учиться на данных, которые не были аннотированы вручную необходимыми..
Введение в полууправляемое обучение и состязательное обучение
Каждому алгоритму машинного обучения нужны данные, на которых можно учиться. Но даже с огромным количеством данных в мире, включая тексты, изображения, временные ряды и многое другое, на самом деле помечена лишь небольшая часть, будь то алгоритмически или вручную.
В большинстве случаев нам нужны размеченные данные для контролируемого машинного обучения. В частности, мы используем его для прогнозирования метки каждой точки данных с моделью. Поскольку данные говорят нам, какой должна быть..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..