观点 | 机器学习=「新瓶装旧酒」的数据统计？No！ 3
最近，关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传，认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝，暗讽机器学习只是重新包装过的统计学，本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗？本文对这种看法提出了异议，认为机器学习 ≠ 数据统计，深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献，而人工智能应该得到其应得的赞赏。 随着深度学习的热度开始消退，这个梗最近开始在社交媒体上广为流传，引起...
屠榜CV还不是这篇论文的终极目标，它更大的目标其实是…… 17
当 BERT 模型出来之后，Transformer 架构基本成为 NLP 任务的底色。诸如 Roberta、XLNet、ELECTRA、GPT3 等刷榜各类 NLP 任务的模型，无一不是基于 Transformer 框架。 无疑，Transformer 开启了 NLP 的统治时代，或者说，Transformer 已经成为 NLP 的 Back-bone Networks （基石网络）。 但是，隔壁...
25个机器学习面试题，期待你来解答 6
机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。在本文中，作者给出了 25 个非常有意思的机器学习面试问题，这些问题都没有给出明确的答案，但都有一定的提示。读者也可以在留言中尝试。 许多数据科学家主要是从一个数据从业者的角度来研究机器学习（ML）。因此，关于机器学习，我们应该尽可能多地把注意力放在新的程序包、框架、技术等...
杂谈机器学习的几个应用场景 6
在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。 从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路渗透在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹...
源自斯坦福CS229，机器学习备忘录在集结 12
在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识，有需要的小伙伴可自行下载哦～ 项目地址：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning 据项目介绍，该 repository 旨在总结斯坦福 CS...
如何写好一篇出色的研究论文，看看别人的经验？ 2
Step1：挑选一个主题 选择一个你感兴趣的话题。这样写起来容易多了，你的努力会在你的工作中展现出来。试着专注于你的主题中的一个特定领域，但也要小心不要选择一个有太多途径和资源的话题。从挑选话题开始，然后缩小范围。 Step2：查找信息 在使用搜索引擎和其他互联网资源时要小心。最可靠的网站有.edu、.org、.gov的域名，它们是你应该使用的域名。你还可以使用联机公共访问目录(OPAC)在图书...
入门必备|中文课程！台大李宏毅机器学习公开课2019版上线 6
来自 |机器之心作者 |思源，泽南台大教授李宏毅的机器学习课程经常被认为是中文开放课程中的首选。李教授的授课风格风趣幽默，通俗易懂，其课程内容中不仅有机器学习、深度学习的基础知识，也会介绍 ML 领域里的各种最新技术。近日，2019 版的课程资料与视频终于上线了！课程资料链接：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html课程视频（Bil...
撑起百万亿参数模型想象力！英伟达发布新一代SuperPOD超算，AI算力新巅峰！ 14
周一，黄教主又很淡定的在自家厨房里开完了GTC发布会。 众所周知，NLP领域的模型一个比一个大，自从百亿参数的Google T5出来后，大部分AI研究者只能望着手里的蹩脚算力兴叹。如今动辄就是千亿、万亿参数模型，目前比较流行的V100主机显然已经无法满足需求。而本周刚落幕的GTC发布会，则为如今的万亿模型想象力的时代提供了一份极其重要的保障，不仅使得造万亿模型都成为了可能，甚至打开了通往十万亿乃至...
从前馈到反馈：解析循环神经网络（RNN）及其tricks 2
好像已经有两周没有更新啦。最后这几天都不敢打开订阅号后台了，怕一打开发现掉了几百个粉丝的话就难过死了T_T。然而小夕发现你们并没有离开，感动的差点哭出来，都感觉再不认真写一篇文章就太对不起大家的等待啦。 而这两周，经历的事情蛮多的。为了凑下一季的房租，接了个私活，要死要活的做完了QAQ。而且还发现了一个特别好的学习平台，闭关修炼了一周，改天跟你们分享一下～下面开始正文啦，不要太激动哦。 为什么需要...
逻辑回归与朴素贝叶斯的战争 10
0 一起走过的 首先，小夕带领大家回顾一下文章《逻辑回归》、《Sigmoid与Softmax》、《朴素贝叶斯》中的几点内容，这几点内容也是本文的前置知识： 1. 逻辑回归模型的表达式(假设函数)：，其中。 2. 逻辑回归模型本质上是二类分类问题中其中一个类别的后验概率。 3. 用于二类分类的sigmoid函数只是用于多类分类的softmax函数的一个特例。 4. 朴素贝叶斯模型本质上计算并...
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