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    有监督训练不可用

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  • OpenAI最新研究:通过无监督学习提高语言理解能力

    我们的系统分为两个阶段:首先,我们通过无监督的方式在大数据集上训练一个迁移学习模型,训练过程中使用语言模型的训练结果作为信号,然后我们在更小的有监督数据集上对这个模型进行微调,以帮助它解决特定的任务。这个方法的开发是在我们前一个sentiment neuron(情绪神经元)的工作之后进行的,在se...

    文章 技术小能手 2018-06-12 1295浏览量

  • 【无监督学习最新研究】简单的「图像旋转」预测,为图像特征学习提供强大监督信号

    在过去的几年中,深度卷积神经网络(ConvNets)已经改变了计算机视觉的领域,这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而,为了成功地学习这些特征,它们通常需要大量手动标记的数据,这既昂贵又不可实行。因此,无监督语义特征学习,即在不需要手动注释工作的情况下进行学习,对于现今成功获取...

    文章 技术小能手 2018-03-27 1854浏览量

  • ACL论文分享:修改生成对抗网络,训练半监督问答模型|分享总结

    雷锋网AI科技评论按:虽然ACL 2017早已落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下面是雷锋网在ACL现场记录的Zhilin Yang的报告。Zhilin Yang 是卡耐基·梅隆大学计算机学院语言技术研究院的一名博士生,William W. Cohen和Ruslan Salakutdino...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1327浏览量

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  • Facebook最新对抗学习研究:无需平行语料库完成无监督机器翻译

    Facebook试图将机器翻译的成功扩展到低资源语言对,研究了在没有任何平行数据的情况下,实现无监督的机器翻译。他们提出的模型有效地学习了在不使用任何标记数据的情况下进行翻译。 论文下载链接:https://arxiv.org/pdf/1711.00043.pdf 相信大家都知道,最近在机器翻译领...

    文章 技术小能手 2017-11-06 1157浏览量

  • OpenAI最新成果:无监督情绪神经元(水军面临失业威胁……)

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) OpenAI公布了一项最新成果:一个无监督的系统,很好的学会了表征感情。尽管这个系统目前只用亚马逊商品的顾客评价做了训练,能预测评价文本中的下一个字。 这项研究还发现一个独特的“情感神经元”,包含几乎所有的情感信号。 而且OpenAI这个模型可以用来生...

    文章 行者武松 2018-01-16 720浏览量

  • SAS首席科学家:如何选择机器学习算法?

    面对各种各样的机器学习算法——“我应该用哪一个?”,是一名初学者经常遇到的问题。问题的答案,取决于许多因素,包括: 数据的大小,质量和性质 可用的计算时间 任务的紧迫性 你想对数据做什么 即便是经验丰富的数据科学家,也无法在尝试各种算法之前,判断出哪种算法的效果最好。在这里,我并不是忽悠大家要一步...

    文章 知与谁同 2017-07-04 1129浏览量

  • 谷歌开发全新监督学习模型区分讲话者声音,准确率达92.4%

    雷锋网消息,将含有多人语音的音频流分割为与每个人相关联的同类片段的过程,是语音识别系统的重要部分。通过解决“谁在讲话”的问题,区分讲话者的能力可以应用于许多重要场景,例如理解医疗对话和视频字幕等。 这个过程对人类来说相当容易,但对于计算机而言则完全不同,它需要先进的机器学习算法来训练它们以便挑...

    文章 雷锋网 2018-11-13 109浏览量

  • SAS首席科学家:如何选择机器学习算法?

    本文面向的是入门到中级的数据科学家,或对利用机器学习算法来解决问题感兴趣的数据分析师。 面对各种各样的机器学习算法——“我应该用哪一个?”,是一名初学者经常遇到的问题。问题的答案,取决于许多因素,包括: 数据的大小,质量和性质 可用的计算时间 任务的紧迫性 你想对数据做什么 即...

    文章 玄学酱 2017-08-02 936浏览量

  • NLP领域中更有效的迁移学习方法

           在深度学习领域,迁移学习(transfer learning)是应用比较广的方法之一。该方法允许我们构建模型时候不光能够借鉴一些其它科研人员的设计的模型,还可以借用类似结构的模型参数,有些类似于站在巨人的肩膀上进行深入开发。本文将讲述如何在NLP领域中更高效地应用迁移学习。     ...

    文章 【方向】 2018-10-02 2765浏览量

  • Spark大数据处理系列之Machine Learning

    本文是《Spark大数据处理》系列的第四篇,其他三篇:Spark介绍、 Saprk SQL和 Spark Streaming 。 最近几年,机器学习、预测分析和数据科学主题得到了广泛的关注。Spark的机器学习库(Spark MLlib),包括各种机器学习算法:协同过滤算法、聚类算法、分类算法和其...

    文章 沉默术士 2017-07-03 1691浏览量

  • 《R语言机器学习:实用案例分析》——2.3节算法家族

    本节书摘来自华章社区《R语言机器学习:实用案例分析》一书中的第2章,第2.3节算法家族,作者[印度] 拉格哈夫·巴利(Raghav Bali)迪潘简·撒卡尔(Dipanjan Sarkar),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.3 算法家族在机器学习领域中有大量的算法,并且每年...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1414浏览量

  • 如何在运维场景中构建一个优秀精准的异常检查系统

    在实际的运维场景中,构建一个异常检测系统往往需要两个角色共同参与:领域专家和算法开发人员。领域专家也就是我们的运维人员,他们对KPI曲线的行为很熟悉,可以通过观察KPI曲线并结合自己的领域知识,判断KPI曲线是否出现异常;算法开发人员负责构建异常检测系统,他们熟悉异常检测器(算法),但是实际中有各...

    文章 ixianbai 2017-08-30 1434浏览量

  • 初学者如何选择合适的机器学习算法(附算法速查表)

    本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者,以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法,初学者通常会问自己一个典型的问题:「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案,比如: 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫...

    文章 行者武松 2017-06-01 1166浏览量

  • 在人工智能工程化里,前端能做什么?

    作者 | 柏愚、北岛 注:本文所说的人工智能特指机器学习,不涉及人工智能的其它形态。 随着人脸识别、搜索推荐、自动驾驶等方方面面的人工智能应用逐渐向人们靠近,人工智能与人类社会生活的融合程度也在逐渐提升,伴随着技术的发展以及算力的增强,可预见将来人工智能能做的事情将会越来越多,我们的生活与人工智...

    文章 开发者小助手 2021-01-22 22浏览量

  • 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(一)

    语言理解对计算机来说是一个巨大的挑战。幼儿可以理解的微妙的细微差别仍然会使最强大的机器混淆。尽管深度学习等技术可以检测和复制复杂的语言模式,但机器学习模型仍然缺乏对我们的语言真正含义的基本概念性理解。 但在2018年确实产生了许多具有里程碑意义的研究突破,这些突破推动了自然语言处理、理解和生成领域...

    文章 【方向】 2019-01-27 3241浏览量

  • “数据为王”是真的吗?谷歌轻抚着100倍的数据量点了点头

    雷锋网 AI 科技评论按:过去十年里,研究人员在计算视觉领域取得了巨大的成功,而这其中,深度学习模型在机器感知任务中的应用功不可没。此外,2012 年以来,由于深度学习模型的复杂程度不断提高,计算能力大涨和可用标记数据的增多,此类系统的再现能力也有了较大进步。 不过在这三个辅助条件中,可用数据...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 709浏览量

  • 《白话深度学习与TensorFlow》——3.3 其他特点

    3.3 其他特点 TensorFlow有很多的特点,当然这些特点不见得都是独一无二的。1 .多环境与集群支持首先,TensorFlow支持在PC的CPU环境、GPU环境甚至是安卓环境中运行。它不仅可以支持在单个计算单元(一颗CPU的多核心或一颗GPU的多核心)上进行运算,也支持一台机器上多个CPU...

    文章 华章计算机 2017-09-04 1842浏览量

  • 机器学习在商业领域大有作为,但还需要跨过数据和政策的难关

    基于数据分析的机器学习(ML)正在重写企业处理数据的规则。机器学习和分析的研究已经在数据科学家的帮助下将大量数据形式转化成分析规则。现在,机器学习已经进入商业世界。但是,大多数公司并没有真正了解机器学习如何给他们的商业方式带来变化——或者如何改变组织在这个过程中的形态。公司希望通过机器学习进行流程...

    文章 玄学酱 2017-10-24 515浏览量

  • 主动学习入门篇:如何能够显著地减少标注代价

    作者|侯超群(初类)编辑|橙子君出品|阿里巴巴新零售淘系技术 前言: 在大数据和算力的助力下,深度学习掀起了一波浪潮,在许多领域取得了显著的成绩。以监督学习为主的深度学习方法,往往期望能够拥有大量的标注样本进行训练,模型能够学到更多有价值的知识(如下左图展示了3组常见的图像分类数据集,拥有上万的标...

    文章 淘系技术 2020-09-24 1299浏览量

  • 一张地图带你玩转机器学习

    [ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受:所学的知识零散、不系统,缺乏整体感,这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结,整理出它们之间的关系,以及每种算法的核心点,各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图,以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。 下...

    文章 技术小能手 2018-07-22 2568浏览量

  • 机器学习到底是什么?

    关于机器学习最简单的定义来自于Berkeley所表述的:机器学习是AI的一个分支,它探索了让计算机根据经验提高效率的方法。 为了更深刻的理解这一定义,接下来我们将对其进行拆分分析。 AI的分支:人工智能是一种能够使得计算机及其系统能够成功完成通常需要人类智能行为才能完成的任务的研究和开发。机器学习...

    文章 【方向】 2018-07-23 5165浏览量

  • 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(四)

    可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(一) 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(二) 可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(三) 11.对序列建模的通用卷积和递归网络的实证评估作者:SHAOJIE BAI,J。ZICO KOLTER,VLADLEN KOLTUN 论文摘要 对于大多数...

    文章 【方向】 2019-01-30 1521浏览量

  • 机器学习算法选用指南

    在从事数据科学工作的时候,经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题。虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法,但要做出最合适的选择依然非常困难。 在这篇文章中,我将对一些基本概念给出简要的介绍,对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。在文章的最后,我将对这些算法进行总结。 ...

    文章 【方向】 2017-11-17 3851浏览量

  • 机器学习项目失败的9个原因,你中招了吗?

    本文总结了数据科学项目失败的最常见原因,希望能够帮助你避免陷阱。 1.问错了问题 如果你问了错问题,你将会得到错误的答案。比如金融业中的欺诈识别问题,这个问题最初可能是“这个特定的交易是否存在欺诈”。为了确定这一问题,你将需要一个包含欺诈和非欺诈交易示例的数据集。这个数据集可以在一组专门负责侦测欺...

    文章 【方向】 2018-08-08 1897浏览量

  • 一文看懂自动驾驶中应用的机器学习算法

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案,电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率,也有一些潜在的应用,比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网),评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnugg...

    文章 行者武松 2018-01-22 915浏览量

  • 人工智能在深度学习领域的前世今生

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者兰彻, 文章详细介绍了1)人工智能发展的七个重要阶段;2)深度学习在人工智能的发展;3)最后也提出作者对于深度学习挑战和未来发展的看法。 这两年人工智能热闹非凡,不仅科技巨头发力AI取得技术与产品的突破,还有众多初创企业获得风险资本的青睐,几乎每周都可以看到相...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1322浏览量

  • 干货 | 三年拿到斯坦福CS博士的创业者李纪为:AI如何赋能金融

    人工智能和金融,法律、医学等传统领域密切联系,金融科技正以前所未有的速度改变大众认知,这不仅驱动了传统金融业转型升级,也催生了诸多新金融业态。本次清华大数据“技术·前沿”系列讲座,我们荣幸地邀请到了香侬科技CEO李纪为博士,他从金融数据的获取、金融数据非结构到结构化、金融实体的用户画像等方面为大家...

    文章 技术小能手 2018-10-30 1696浏览量

  • Ian Goodfellow和Papernot半年三篇博文,对机器学习的安全隐私来了个大起底

    雷锋网 AI 科技评论按:随着人工智能研究的不断发展,由机器学习模型在背后提供支持的功能越来越多地开始商业化,最终用户的生活里机器学习能造成的影响也越来越大。这时候,机器学习的安全和隐私问题也就越来越明显,谁都不想被自动驾驶的车辆伤害,谁也都不希望自己的语音助手泄露自己的私人信息。 安全与隐私...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 834浏览量

  • 香港科技大学杨强教授专注研究的这项新兴技术,可能能造就最初的真正“智能”

    迁移学习,简单的说,就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。这个概念目前在机器学习中其实比较少见,但其实它的潜力可以相当巨大。杨强教授在刚刚结束的CCF-GAIR上的演讲中曾提到一个愿景——利用迁移学习,即使是自身没有条件获得大量训练数据的小公司也可以按照自己的需要应...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1072浏览量

  • 机器学习算法在自动驾驶领域的应用大盘点!

    将汽车内外传感器的数据进行融合,借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类,都要用到机器学习。本文中,我们讲解了不同的自动驾驶算法。 自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战,如今,各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU(电子控制单元)已经整合了传感器数据处理,如何充分利用机器学习完...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1496浏览量

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