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    多任务学习会出现哪些问题

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  • 自然语言处理多任务学习目标

    更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 在之前的博文中，我讨论了如何利用相关任务提高多任务学习（MTL）模型的性能。在此之前，我们需要了解一下到底什么是多任务学习。 多任务学习是和单任务学习相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是...

    文章 【方向】 2017-10-03 3966浏览量

  • PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路

    在云栖计算之旅第5期—大数据与人工智能大会上，来自阿里云大数据事业部的九丰分享了《PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路》。他主要介绍了在集团中使用机器学习解决大数据问题时如何通过编程模型的演进逐步解决业务上的痛点。其中，他只要分享了MapReduce、MPI、Parameter Server编...

    文章 场景研读 2017-06-20 8665浏览量

  • 什么是机器学习？有哪些分类？到底有什么用？终于有人讲明白了

    导读：在业界，近些年来机器学习在人机对弈、语音识别、图像识别等场景下取得了蓬勃发展，引发了人们对人工智能改造未来社会的无限热情和期待。但在学界，却有不少科学家指出了机器学习的发展局限。加拿大滑铁卢大学教授Shai Ben-David探索的就是这样一个机器学习的本质问题：我们能不能判定人工智能的可学...

    文章 初商 2019-09-21 1986浏览量

  • 基于新标注模式的实体和关系联合抽取方法 | 每周一起读

    Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme 实体和关系的联合抽取问题作为信息抽取的关键任务，其实现方法可以简单分为两类：一类是串联抽取方法。另一类是联合抽取方法。 串联抽取方法将该问题分解...

    文章 青衫无名 2017-08-01 2723浏览量

  • 带你读《终身机器学习（原书第2版）》之一：引言

    智能科学与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章终身机器学习（原书第2版）Lifelong Machine Learning,Second Edition ［美］　陈志源（Zhiyuan Chen）刘　兵（Bing Liu）　著 陈　健　译 第1章 引　　言 机器学习（ML）已经成为促进数据分析和...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-14 646浏览量

  • Multi Task Learning在工业界如何更胜一筹

    摘要：本文主要介绍多任务学习和单任务学习的对比优势以及在工业界的一些使用。如何从单任务学习转变为多任务学习？怎样使AUC和预估的准确率达到最佳？如何对实时性要求较高的在线应用更加友好？本文将以淘宝实例为大家进行分享多任务学习实现电商应用中的个性化服务搜索和推荐。 数十款阿里云产品限时折扣中，...

    文章 聒小小噪 2018-03-26 5699浏览量

  • 带你读《终身机器学习（原书第2版）》之二：相关学习范式

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 相关学习范式 如上一章所述，终身学习（LL）有几个关键特征：持续的学习过程，明确的知识保留和积累，以及使用以前学习的知识来帮助学习新任务。此外，终身学习还应能够发现并逐步学习新任务，以及在实际应用中学习额外的知识并持续改进模型。有几种机器学习（ML）范式都具有...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-14 451浏览量

  • 物联网和机器学习促进企业业务发展的5种方式

    物联网和机器学习是当今商业领域最具颠覆性的两项技术。另外，这两种创新都能给任何公司带来显著的好处。它们一起可以彻底改变企业业务。物联网设备和机器学习的结合是一个自然的过程。机器学习需要大量相关数据才能发挥最大作用，而物联网可以提供这些数据。随着这两种技术的应用迅速普及，企业应该开始将它们结合起来使...

    文章 机器智能技术 2021-02-19 104浏览量

  • 带你读《终身机器学习（原书第2版）》之三：终身监督学习

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 终身监督学习本章介绍终身监督学习（Lifelong Supervised Learning,LSL）的现有技术。首先，我们使用一个例子说明为什么跨任务信息共享是有用的，以及这种信息共享如何用于LSL。这个例子涉及产品评论情感分类，其任务是构建一个分类器，以便对...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-14 817浏览量

  • 网易云音乐基于 Flink + Kafka 的实时数仓建设实践

    简介：本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战： 背景 Flink + Kafka 平台化设计 Kafka 在实时数仓中的应用 问题 & 改进 直播回放：https://developer.ali...

    文章 阿里云实时计算Flink 2020-11-02 5878浏览量

  • 从游戏AI到自动驾驶，一文看懂强化学习的概念及应用

    作者：肖智清来源：大数据（ID：hzdashuju） 导读：本文介绍人工智能领域中强化学习的基础知识，阐述强化学习的学习方法。 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我...

    文章 初商 2019-09-21 764浏览量

  • 机器学习温和指南

    【编者按】机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面，更多的初学者开始进入了这个领域。在这篇文章中，机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO; Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1246浏览量

  • 圣诞节吃饺子时，怎么给女票解释啥是AI？

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 上回的美图头像神器，大家有推荐给女票嘛？ 把好看的照骗玩了一圈之后，可能她心里想问，感觉还挺好玩的，但是什么是AI啊。 今晚带她出门吃圣诞大餐的时候，到你装的时候到了。 下面给大家一些可能出现的问题和参考答案；P 除了美图换漫画风格的头像，AI出现在哪...

    文章 行者武松 2018-01-01 690浏览量

  • 致程序员：生产力飙升的温馨小贴士

    云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ “专注于高效而不是忙碌。”忙碌和高效可不是一回事儿，虽然人们常常搞混他们俩。 对程序员来说尤其是这样，程序员很容易看起来很忙，或自己感觉很忙，但实际上并没有完成太多的工作，花了太多时间的工作却没...

    文章 云栖号资讯小编 2020-06-24 250浏览量

  • 核调度的各类使用场景

    简介 原文链接：https://lwn.net/Articles/799454/ 本文记录了2019年的 Linux Plumbers 会议上针对核调度(core scheduling)的一些讨论，涉及实现、使用场景、优劣势，以及一些未来可能的改进方向。 译文 一些内核的新特性会非常受社区欢迎，另...

    文章 Michael Wang 2019-12-03 38浏览量

  • SQL Server DBA工作内容详解

    在Microsoft SQL Server 2008系统中，数据库管理员(Database Administration，简称为DBA)是最重要的角色。DBA的工作目标就是确保Microsoft SQL Server 2008系统正常高效地运行。DBA的工作也是最繁忙的工作，无论是性能调整，还是灾...

    文章 丁浪 2012-03-14 631浏览量

  • 深度揭秘：机器学习对软件开发带来哪些影响？

    机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？失业？裁员？现有的软件开发将变得面目全非？ 自20世纪70年代以来，我们尽可能的构建了足够多的软件。我们有高级语言，低级语言，脚...

    文章 【方向】 2019-04-05 1534浏览量

  • 论文Express | 自然语言十项全能：转化为问答的多任务学习

    NLP领域的十项全能算法来了。 Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！ 以下是论文精华内容： 深度学习提升了许多单个自然语言处理任务的性能。但是，一般的NLP模型集中于单个度量、数据集和任务，因此不...

    文章 技术小能手 2018-06-26 1727浏览量

  • 2018年深度学习的主要进步

    在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。 在学术层面，机器学习领域已经变得非常重要了，以至于每20分钟就会出现一篇新的科学文章。 在本文中，我将介绍201...

    文章 【方向】 2018-12-30 1788浏览量

  • 问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务——例如，这种技术还无法取代人类的创造力。 2014年，Ian Goodfellow提出了生成式对抗网络（G...

    文章 行者武松 2018-01-01 646浏览量

  • 带你读《强化学习：原理与Python实现》之一：初识强化学习

    智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章强化学习：原理与Python实现 肖智清　著 第1章 初识强化学习强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-07 2686浏览量

  • 压力不是来自于任务本身，而是任务在大脑中的堵塞，带来的焦虑和心理的抵触（转）

      　　引：为什么工程师的效率有那么明显的波峰波谷？为什么会有负面情绪？负面情绪与工作效率有什么关系？ 团队 Leader 应该怎样保证整体的效率输出与大家的成长？为什么醉心于技术的同学做项目总是虎头蛇尾？ 　　对工程师来说经常会有明显的效率差异，有时一天能搞定好几个模块，顺带加了好几个新的技能点...

    文章 developerguy 2015-01-25 843浏览量

  • AAAI 2020 阿里精选论文抢先看

    Deep Match to Rank Model for Personalized Click-Through Rate Prediction 推荐系统中CTR预估的重要性不言而喻，其中个性化是提升CTR模型效果的关键。本文介绍一种全新的排序模型DMR，主要的思想是融合Match中的协同过滤思想，...

    文章 Shuonan 2020-02-17 1441浏览量

  • 为什么深度学习没有取代传统的计算机视觉？

    这篇文章是受到论坛中经常出现的问题所创作的： 深度学习是否可以取代传统的计算机视觉？ 这明显是一个很好的问题，深度学习（DL）已经彻底改变了计算机视觉（CV）和人工智能。许多曾经看起来不可能解决的问题都解决了，机器获得比人类更好的结果。图像分类可能就是最好的例子。 但深度学习仍然只是解决计算机视觉...

    文章 【方向】 2018-03-15 5816浏览量

  • 饿了么大数据计算引擎实践与应用

    饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右，主要负责离线&实时Infra和平台工具开发。其中6人的离线团队需要维护大数据集群规模如下： Hadoop集群规模1300+ HDFS存量数据40+PB，Read 3.5 PB+/天，Write 500TB+/天 14W MR Job/天，...

    文章 技术小能手 2018-05-29 8771浏览量

  • 老生常谈：什么样的(机器学习)结果才有推广(泛化)价值

    人工智能是研究一种可以直接处理重要应用的方法，比如试图改进语音识别或医学成像的生产系统。但是，大多数研究，即使是在计算机视觉等应用领域，都是在高度简化的真实世界的代理上完成的。目标识别基准的进展：从像MNIST，NORB和Caltech101这样的数据集开始到现在像ImageNet和Pascal ...

    文章 【方向】 2018-05-10 1343浏览量

  • 阿里和浙大的“AI 训练师助手”是这样炼成的

    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”，关注我，随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 不久前，人力资源社会保障部发布了一种炙手可热的新职业：AI 训练师。没想到，浙江大学与阿里安全的人工智能训练师马上创造出一个 “AI 训练师助手”，高效打造 AI 深度模型，...

    文章 机器智能技术 2020-04-07 297浏览量

  • 《机器学习系统设计：Python语言实现》一1.2　设计原理

    .本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计：Python语言实现》一书中的第1章，第1.2节，作者 [美] 戴维·朱利安（David Julian），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.2　设计原理 我们经常拿系统设计和其他事物的设计进行类比，例如建筑设计。在一定程度上，这种...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2084浏览量

  • 伯克利AI研究所：新型元学习法MAML的前世今生。

    雷锋网 AI科技评论按：伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法（MAML）。它不会对模型的形式做任何假设，也没有为元学习引入额外的参数，极易应用于许多领域，包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单，并且优于已知的很多方法。 雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论将其编译如下： ...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1226浏览量

  • 阿里感悟(十四)-如何带新员工

    引言 在阿里，每一位新员工进来之后都会有一位导师，导师一般都是团队中非常优秀的员工。有些部门可能不叫导师了，而是叫师兄，可能更亲切，但是我觉得导师更贴切。 导师指导新员工的过程，我觉得应该是一个PDCA的过程，即计划，执行，检查和总结。 第一。定计划 对于新员工一定要给帮主他们制定学习和工作计...

    文章 青衫无名 2017-05-22 1364浏览量

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