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深度学习必备手册(上)
深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标是强人工智能,最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。
基于深度学习的智能问答
纵观自动问答系统的技术发展历史,从1950年代因图灵测试而诞生至今,已经有几十年的历史。但真正在产业界得到大家的广泛关注,则得益于2011年Siri和Watson成功所带来的示范效应。自此,自动问答系统较以往任何时候都显得离实际应用更近。这一方面归功于机器学习与自然语言处理技术的长足进步,另一方面得
一文读懂深度学习:从神经元到BERT
自然语言处理领域的殿堂标志 BERT 并非横空出世,背后有它的发展原理。今天,蚂蚁金服财富对话算法团队整理对比了深度学习模型在自然语言处理领域的发展历程。
自然语言理解(Natural Language Understanding)
自然语言理解(Natural Language Understanding,NLU)以语言学为基础,融合逻辑学、心理学和计算机科学等学科,试图解决以下问题:语言究竟是怎样组织起来传输信息的?人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的?换种表达就是,通过语法、语义、语用的分析,获取自然语言的语义表示。
阿里知识图谱首次曝光:每天千万级拦截量,亿级别全量智能审核
借助阿里知识图谱的建设,阿里电商平台管控从过去的“巡检”模式升级为发布端实时逐一检查。在海量的商品发布量的挑战下,最大可能地借助大数据、人工智能阻止坏人、问题商品进入阿里生态。同时面临问题商家实时的对弈、变异和恶意攻击等诸多挑战,知识图谱仍然保持着每天千万级别的拦截量,亿级别的全量智能审核次数,在滥发、侵权、合规、假货、经营范围等多个场景全面与问题卖家正面交锋,实时对弈。
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
我们设计了GPU多机多卡middleware,使得单机版机器学习程序可以通过插入middleware较快的实现基于ASGD或MA的多机多卡训练,此前各自基于open source工具所做的独有修改都可以得以充分保留。
NLP技术的应用及思考
云栖TechDay第33期,阿里巴巴iDST 自然语言处理部总监上乘带来题为“NLP技术的应用及思考”的演讲。本文主要从NLP背景开始谈起,重点介绍了AliNLP平台,接着分享了NLP相关的应用实例,最后对NLP的未来进行了思考。
2019年4月上旬值得一读的10本技术书籍(Python、大数据、深度学习等)!
导语:近日书单,都是精彩,值得一读的10本云计算 + 大数据技术书籍 我们整理出值得一读的十本云计算 + 大数据技术书籍,在文羡春,阅读愉快。
专访iDST NLP负责人——淘宝内容搜索、评价归纳的幕后英雄
司罗在学术研究上的成功以及对人工智能商业化的理解让整个阿里巴巴集团的自然语言处理、搜索和推荐能力提升了一个台阶。
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