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机器学习AI算法工程

机器学习,深度学习,大数据 ,公众号:datayx
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知乎高赞:AI算法工程师走下神坛了?
AI算法工程师走下神坛了? 这几年来,圈子内越来越卷的话题持续不下,再加上大厂程序员“被毕业”、“再就业”的新闻层出不穷,贩卖给人们的焦虑也越来越多: 2016年——深度学习的春天是不是要来了?
机器学习AI算法工程
2022-09-27
1.3K0
【建议收藏】NLP全路径学习推荐
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情,总结出以下内容,包含: 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如:逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等;有部分高级机器学习基础更好。例如:集成学习(随机森林、GBDT、XGB、Stacking等)、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如:神经元模型、多层感知机、反向传播
机器学习AI算法工程
2022-06-07
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掌握BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等大厂必备技能!
金三银四很快就到了,铁子们做好跳槽拿高薪的准备了吗? 回想去年的算法岗,可谓是从灰飞烟灭到人间炼狱。之后的趋势都变成了这样:转行的开始转行,换专业的开始换专业。 于是很多人欲转行NLP,原因是NLP技术近几年发展非常快,像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中,这也推动了NLP在产业中的持续落地,以及行业对相关人才的需求。  但是最近有粉丝私信我,NLP很难学,这条路能坚持走吗? 对于这位朋友的问题,我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事N
机器学习AI算法工程
2022-03-04
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基于知识图谱的智能问答方案
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词,由此知识图谱在工业界也出现得越来越多,对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱,也算对其有了一定了解,这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
机器学习AI算法工程
2020-07-14
4.3K0
[python案例]金融知识图谱构建流程
查询与“平安银行”相关信息(所属概念板块、发布公告、属于深股通/沪股通、股东信息)
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2020-04-26
2.1K0
知识图谱中的关系推理
就我的理解而言,虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实,但是由于数据的更新迭代以及不完整性,注定了这个知识图谱的不完整,同样,他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。在论文中,给出了一个非常经典的介绍:
机器学习AI算法工程
2019-10-28
3.7K0
基于知识图谱的问答系统,BERT做命名实体识别和句子相似度
了解知识图谱的基本概念,也做过一些demo的实践,毕竟是做问答方向的,所以就比较关注基于知识图谱的问答。其实构建知识图谱的核心在于命名实体识别和关系抽取,围绕这两个方面也有很多细致的工作,比如如何解决实体的歧义,进行实体消歧;如何进行多关系的抽取等。从最近各大公司举行的比赛,我们也可以看出来,今年的主要工作就在这上面,这也是技术落地的一个重要标志。最近也在捣鼓BERT,想着就将基于KB的QA流程撸一遍,于是就有了这个demo。
机器学习AI算法工程
2019-10-28
3.5K0
医疗知识图谱NLP项目,实体规模4.4万,实体关系规模30万
1、配置要求:要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住,并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入:python build_medicalgraph.py,导入的数据较多,估计需要几个小时。 3、启动问答:python chat_graph.py
机器学习AI算法工程
2019-10-28
2.4K0
罪名法务NLP智能项目,包括罪名知识图谱, 罪名预测,法律资讯问答功能
目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案.本项目将完成两个大方向的工作:
机器学习AI算法工程
2019-10-28
1.7K0
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