机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者huybery学校|东北大学关于自监督学习，知乎上已经有了一些资源，比如师兄@bingo的两篇介绍[2][3]、@NaiyanWang大佬之前做的survey[4]、还有最新的@Sherlock[5]。本来我的这篇分享是准备叫「Self-SupervisedLearning入门介绍」，可惜在写作的过程中@Sherlock老哥抢先一步，所以只能叫「再
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2020-11-26 14:38:02
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转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 什么是自监督学习？ 自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。 自监督学习的主要方法 自监督学 ...
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2020-11-21 12:30:39
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导语：利用程序反馈图和自监督学习，AI 根据出错消息自动修复代码。 作者：Michihiro Yasunaga 编译：McGL 用于程序修复的机器学习 在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://sta ...
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2020-11-17 12:20:04
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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K-means1、K-means是非监督学习，解决的是聚类问题，k表示聚成k类； KNN 是一种监督学习算法，解决的是分类问题，K表示K个邻居。2、K-means的工作原理 1)选取K个点作为初始类中心点，这些点一般是随机抽取的 2）将每个点分配到最近的类中心点，这样就形成了K个类，然后重新计算每个 ...
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2020-11-04 19:02:16
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算法、算力与数据是构成人工智能的三个基本要素。随着人工智能技术在算法与算力层面达到阶段性基本成熟，人工智能行业掀起一轮落地应用的热潮。从技术层面分析，本轮人工智能落地热潮主要集中于计算机视觉领域和语音交互领域，较为依赖机器学习领域中的深度学习方式。?目前，主流的深度学习方式以有监督学习模式为主。在该模式下，算法训练需要依靠标注数据对学习结果进行反馈，对于数据有着强依赖性需求，这也带动了AI基础数据
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2020-09-18 02:22:02
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数据标注行业里有着这样的一段话：“有多少智能，就有多少人工”。这句话在某种程度上道出了人工智能的本质。?事实上，现阶段提升AI认知世界能力的最有效途径仍然是监督学习，而监督学习下的深度学习算法训练十分依赖于数据标注员进行标注数据。可以说，如果数据标注是人工智能行业的基石，那么数据标注员就是数据标注行业的基石。2020年2月，数据标注员被正式定义为“人工智能训练师”并纳入国家职业分类目录。人工智能训
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2020-09-14 19:19:03
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郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 强大的人工智能（AI）的出现为神经科学定义了新的研究方向。 迄今为止，这项研究主要集中于在诸如图像分类等任务中使用监督学习训练的深度神经网络。 但是，到目前为止，人工智能领域还有另一个领域受到了神经科学家的关注，但可能具 ...
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2020-09-04 17:42:31
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1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
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2020-09-03 16:55:20
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AutoEncoder 这是一种非监督学习方式，主要用于数据的降维或者特征的抽取。 Autoencoder 实际上跟普通的神经网络没有什么本质的区别，分为输入层，隐藏层和输出层。 autoencoder的意义在于学习的（通常是节点数更少的）中间coder层（最中间的那一层），这一层是输入向量的良好表 ...
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2020-08-28 14:36:04
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