Свързани публикации 'naturallanguageprocessing'


Как да прочета 12 000 страници за една седмица (Какво научих в училище 2/3)
Добре, всъщност не прочетох толкова много. Имах доста солидна купчина четения всяка седмица, но 12 000 страници биха били като четене на цялата Библия два пъти дневно в продължение на една седмица (почивка на седмия ден). Не мога да чета толкова бързо, но взех курс по компютърно-подпомогнат анализ на текст! Взехме напредъка в обработката на естествен език от компютърните науки и ги използвахме, за да анализираме политически документи. Чрез магията на алгоритмите, можем да вземем..
Пет хипотези защо проектите за изкуствен интелект и машинно обучение се провалят
Има многобройни „статии“ и публикувани статии относно това защо проектите за AI/Machine Learning/Natural Language Processing никога не стигат до „производство“ или не успяват да осигурят предложената стойност (Gartner прогнозира, че до 2022 г. 85 процента от AI проектите ще доставят грешни резултати поради пристрастия в данните, алгоритмите или екипите, отговорни за тяхното управление). Следват няколко хипотези за това защо проектите за изкуствен интелект се провалят и някои наблюдения..
Мем срещу машина
Част 1: През 2017 г През 2017 г. имах този уебсайт, наречен Slowmeme. Използваше „AI“ за генериране на мемове и те бяха доста добри. Това беше през 2017 г., толкова много преди генераторите на мемета да използват онези досадни двойки и тройки . Бях на ръба на технологията за генериране на мемове. Всичко беше страхотно и бизнесът с мемове процъфтяваше. Докато не се наложи да дръпна щепсела. Тази поредица от четири части проследява моето пътуване обратно към върха на играта за..
НЛП : Какво представляват векторите на думите ?
Много специална бележка към Google: Това не е видео, знам. Но определено ще ви хареса! 😄 Мислили ли сте някога да добавите две думи, за да получите още една? Това обаче е втора природа за мен по време на ученическите ми дни, да получа някакво облекчение от скучните лекции 😛. В онези дни това, което наистина правехме, беше — присвоявахме номер на всяка буква и след това извършвахме операции върху съответните букви. Въпреки че смислените резултати са малко, ние бяхме щастливи, че..
Пътна карта за науката за данни 2023–2024 г
Науката за данни включва използване на познания в областта, умения за програмиране, математика и статистика за извличане на значими прозрения от данните. Той обхваща прилагането на алгоритми за машинно обучение към различни типове данни като текст, изображения, видео и аудио, което води до разработването на системи с изкуствен интелект, способни да изпълняват човешки задачи. В резултат на това тези системи генерират ценни бизнес прозрения, които анализаторите и бизнес потребителите..
Крах на отделни изследователи?
Преди да започна основната статия, позволете ми да дам малко контекст: OpenAI наскоро говори за пускането на своя GPT 3 модел. За тези от вас, които не са наясно с GPT моделите, те са невероятно добри в генерирането на текст – по-добре от много хора, които може би познавате. Въпреки че обикновено не е известен с музикалния си талант, Илън Мъск издава дебютен албум в четвъртък, който съчетава най-отличителните звуци от неговата музика с набора от техники и техники, които го направиха..
Овладяване на отговорите на въпроси с Transformers
Въведение Отговорът на въпроси (QA) е мястото, където силата на езиковите модели отговаря на предизвикателството за извличане на ценна информация от децентрализирани, несвързани източници. В днешната богата на информация ера способността за бързо извличане на точни отговори от изключително много колекции от текст и източници стана по-важна от всякога. Този урок ще ви даде възможност да придобиете знания и умения, за да изградите първите стъпки на вашата QA структура. До края на този..