自然语言处理的常见任务有:文本分类、指代消歧、自动摘要、机器翻译、主题识别等。传统的处理方法是基于规则的,现在更倾向于使用机器学习或深度学习的方法解决。
点击查看云脑科技首席架构师刘亚新受邀参加此次峰会,并在人工智能分论坛上发表以“DXL在信息流广告点击预测中的实践”主题的精彩演讲。
点击查看在我们云脑科技最近的一个项目中,需要对文本中提取的实体进行消歧(WSD, Word Sense Disambiguation),即确定某个实体在当前上下文中是我们期望的一个意义。
点击查看Deep & Cross Network(DCN)是来自于 2017 年 google 和 Stanford 共同完成的一篇工作。它不需要特征工程来获得高阶的交叉特征,且拥有更高的计算效率并且能够提取到更高阶的交叉特征。
点击查看fastText是FAIR(Facebook AIResearch) 在2016年推出的一款文本分类与向量化工具,云脑科技数据系统负责人黄颂详解fastText。
点击查看Airflow 出自 Airbnb,是一款强大的工作流管理平台。在这个平台下 ,可以很快速的构建一个 Data Pipeline。然而,如果想保证 Airflow 在生产环境中较高的可用性,还是需要做一些工作提升系统的容错能力。
点击查看李瀚立,本科毕业于武汉大学数学与统计学院,普渡大学统计硕士,达特茅斯学院计算机硕士。曾就职于 Amazon AWS,IBM Cloud。现为云脑科技算法团队成员。
点击查看本次分享主题为深度神经网络的可视化技术,来自云脑科技的樊向军将为我们带来三个部分的分享:深度学习模型表述的难点与意义,深度神经网络的可视化,和人工智能模型可视化实例。
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