自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。...自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。...具体步骤： （1）数据预处理：将百度知道的原始数据通过预处理整合成格式规范的数据导入数据库中，方便后续处理，就形成了训练数据所需的原始数据集。 ...，找出相似度较高的问题作为相似问题集合 （4） 答案抽取：将相似问题集合中的所有答案进行排序，选出最佳答案反馈给用户。...里面的核心技术是分类器的构建，由于还没采用深度学习的办法，目前只采用SVM分类器进行测试，发现还是可行的。而相似问题计算这种，有很多现成的东东。 用JAVA代码实现，测试结果如下： ?
使用从测试车辆收集的数据，在多个城市场景中实施并测试了我们的方法。结果表明，所提出的基于深度学习的方法可以生成高精度的地图。...● 相关工作与介绍 深度学习是自动驾驶的催化剂，在车道线以及障碍物的检测都十分出色，有时在激光雷达的融合下能够缓解深度和二位图像的精度问题，这有助于汽车安全驾驶，让汽车更智能的遵守交通规则。...然而自动驾驶仅仅基于深度学习和相机的方法是注定失败的，因为相机的主要缺陷是受环境的亮度影响较大，那么这个弱点就需要将相机的数据与更加精确的传感器数据来融合弥补，那就是高精地图。...仅仅依赖点云的强度将会导致更多的噪声数据，因此本文提出了基于深度学习的自动完成高精地图标注和生成的方法，并且与其他方法结合，以提高标注的准确性和鲁棒性，文章的主要贡献可以概括为一系列算法和流程，旨在为城市自动驾驶自动生成和标记高精地图...●总结 在这篇论文中，我们提出了一个自动建立和标注自动驾驶汽车高精地图的流程方案。流程中依赖于深度学习网络的结果，这些网络被训练来检测可驾驶区域和车道。
由于最近一段时间在看机器学习的书，所以在想能不能拿这个案例来实践一下。...Python环境，这里我使用的是Mac电脑所以默认带的Python环境，但如果要用到Python3需要自己升级，另外要安装pip工具： 安装scikit-learn，一个简单的机器学习框架，以及依赖的科学计算软件包...numpy和算法库scipy： 图片处理库OpenCV和imutils： 对视频文件进行分帧处理的ffmpeg： 安装airtest框架（网易的一个跨平台的UI自动化框架）： 安装poco框架（...网易的一个跨平台的UI自动化框架）： 注意：需要将Android手机开发者选项中的触摸反馈开关打开，这样就可以准确识别出点击应用icon的时刻。...词袋生成 词袋生成，是基于描述子数据的基础上，生成一系列的向量数据，最常见就是首先通过K-Means实现对描述子数据的聚类分析，一般会分成100个聚类、得到每个聚类的中心数据，就生成了100个词袋，根据每个描述子到这些聚类中心的距离
深度强化学习已成功地应用于各种计算机游戏中。但在实际应用中，特别是在机器人自动导航的连续控制中，仍然很少使用。在这段视频中，我们介绍了在未知环境下机器人学习自主导航的一种方法。...机器人的输入仅仅是二维激光扫描仪和RGBD摄像机的融合数据以及目标的方向，而地图则是未知的。输出量是机器人的动作(速度，线性，角度)。...导航器(小型GA3s)在快速、并行、自主的仿真环境中进行预训练，然后部署到真实的机器人上。为了避免过拟合，我们只使用一个小的网络，并在激光数据中加入随机高斯噪声。...与其他方法相比，RGBD相机的传感器数据融合使得机器人能够在真实的三维避障环境中进行导航，并且不需要环境干预。
二、自动化网络流量分析 传统基于机器学习的网络流量分析严重依赖人工，在实践中，获得特征、模型和参数的最优组合通常是一个迭代的过程，这个过程有一些弊端。...为了避免这些问题，本节介绍一种适用于不同网络流量分析任务的自动化的方法[1]，通过对网络流量进行统一表示，并结合自动机器学习（AutoML）方法，实现在不同网络流量分析问题上的简单快速的自动化迭代和部署...数据表示的每个位置都应该对应于所有数据包包头的相同部分，也就是说，即使协议和报文长度不同，特定的特征总是在数据包中具有相同的偏移量，对齐后的数据都能让模型基于这样的前提来学习特征表示。...为了将整个过程标准化，在nPrint的基础上结合AutoML工具，提出nPrintML，如图3所示，实现了机器学习流程的自动化。...本文介绍了一种自动网络流量分析的新思路，通过将数据包进行统一表示，并将其转化为适合表示学习和模型训练的格式，然后结合现有的自动机器学习，最终将整个网络流量分析过程完全自动化。
而新的机器学习方法对数据的假设更少、更灵活，比如神经网络模型——它们通常将时间序列预测视作序列建模问题，最近已成功应用于时间序列分析相关的问题（如 [1] 和[2]所示）。...然而，为时间序列预测构建机器学习应用是一项费力且对专业知识要求较高的工作。...为提供易于使用的时间序列预测工具套件，我们将自动化机器学习(AutoML)应用于时间序列预测，并对特征生成、模型选择和超参数调优等流程进行了自动化。...在特征工程部分，搜索引擎从各种特征生成工具（如featuretools）自动生成的特征集中选择最佳特征子集。 在建模部分，搜索引擎可搜索各种超参数，如每层的节点数量、学习率等。...首先用必要的参数初始化一个 TimeSequencePredictor对象，然后调用TimeSequencePredictor.fit，以分布式的方式对历史数据自动地进行机器学习训练，在训练结束后得到一个
机器学习是当前领先的 AI 范式，到目前为止取得了非常可观的成就，当前机器学习也是一个非常时髦的话题。...在这次发布会上， 火山引擎机器学习系统负责人项亮也首次向外界分享了火山引擎推荐系统的技术演进和应用实践。项亮在分享中提到，搭建整个推荐系统是非常消耗资源的事情。...4 月 14 日晚间 19:30-21:00，火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术，技术负责人项亮开深度分享机器学习平台架构与实践，与广大开发者互动。...《火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践》 项亮｜ 火山引擎机器学习系统负责人 本次分享将围绕数据加速、模型分布式训练框架建设、大规模异构集群调度、模型开发过程标准化等 AI 工程化实践，全面介绍如何以开发者的极致体验为核心...欢迎关注智能汽车、自动驾驶的小伙伴们加入社群，与行业大咖交流、切磋，不错过智能汽车行业发展&技术进展。
阿波罗社区已经为自动驾驶汽车构建了基于机器学习的自动校准系统。到2018年8月，该系统已经过两千多小时的测试，进行了大约一万公里（6213英里）的道路测试，并且已被证明是有效的。...该系统是自动化和智能化的，因此适用于大规模自动驾驶车辆部署。 为什么要引入阿波罗自动校准系统？ 以下是当前系统面临的主要问题： 手动校准非常耗时且容易出错：自动驾驶车辆的性能和安全性取决于其控制模块。...该模块包括需要车辆动力学作为输入的控制算法，然后发送命令来操纵车辆。实时执行此校准很困难，这就是为什么大多数面向研究的自动驾驶汽车都是逐一进行手动校准的原因。...自动校准系统依赖于阿波罗控制模块，该模块由离线模型和在线学习算法组成。 离线模型： 首先，基于最能反映驾驶时的车辆纵向性能的人体驾驶数据生成校准表。...它执行三个功能： 收集人类驾驶数据 预处理数据并选择输入要素 通过机器学习模型生成校准表 在线学习： 在线算法基于自动驾驶模式中的实时反馈来更新离线表。
(MRC)需要机器回答基于给定上下文的问题，在过去几年里，随着各种深度学习技术的融合，它越来越受到关注。...MRC任务简介： 机器阅读理解(MRC)是一项通过让机器回答基于给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的程度的任务，它有可能彻底改变人类和机器之间的互动方式。...它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。 ?...2.4 Free Answering 与完形填空和多项选择题相比，跨度提取任务在允许机器给出更灵活的答案方面取得了很大的进步，但这还不够，因为在限定的语境范围内给出答案仍然是不现实的。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。
图1 2016 Black HatAttendee Survey(USA) 此外，机器学习（machine learning，以下简称ML）在网络安全领域的应用已经有广泛研究，目前大多用于网络攻防中的“...本文将介绍一种基于机器学习的社会工程模型—自动化鱼叉式网络钓鱼。 一、 鱼叉式网络钓鱼 区别于普通网络钓鱼，鱼叉式网络钓鱼是针对特定目标进行定制的网络钓鱼攻击。...图2 普通网络钓鱼vs鱼叉式网络钓鱼 采用机器学习的方法从社交媒体、新闻报道等资料中，利用重复的文本模式识别攻击目标感兴趣的主题并构造可能回应的句子，极大提高了社工的有效性，使得大规模自动化网络钓鱼活动成为可能...测试结果说明该自动化鱼叉式钓鱼方法极其有效，机器学习使得针对性鱼叉式网络钓鱼更加准确和规模化。但这只是ML模型社会工程应用革命的开端，我们将在未来几年看到该领域的飞速发展。[4] ?...而且伴随着机器学习的再度火热，攻击自动化程度将进一步提高，极大增加了黑客攻击成功的可能性。
本文系数据挖掘实战系列文章，云朵君跟大家分享一个数据挖掘实战，与以往的数据实战不同的是，用自动机器学习方法完成模型构建与调优部分工作，深入理解由此带来的便利与效果。 1....公司破产的定义是根据台湾证券交易所的商业规则而定的。...该建模将尝试使用自动机器学习库pycaret来构建机器学习模型，pycaret是一个用python编写的开源低代码机器学习库，它将机器学习工作流程自动化。如果你想探索这个库并更好地理解它的功能。...（完整数据集：关注@公众号：数据STUDIO，联系云朵君获取） 6 使用Pycaret构建模型 本次模型构建使用的是自动机器学习框架pycaret，如果你还没有安装，可使用下述命令安装即可。...pip install -U --ignore-installed --pre pycaret 在pycaret中自动完成训练及测试数据的切分工作。
TPOT介绍 一般来讲，创建一个机器学习模型需要经历以下几步： 数据预处理 特征工程 模型选择 超参数调整 模型保存 本文介绍一个基于遗传算法的快速模型选择及调参的方法，TPOT：一种基于Python的自动机器学习开发工具...项目源代码位于：https://github.com/EpistasisLab/tpot 下图是一个机器学习模型开发图，其中灰色部分代表TPOT将要做的事情：即通过利用遗传算法，分析数千种可能的组合，为模型...、参数找到最佳的组合，从而自动化机器学习中的模型选择及调参部分。...TPOT会对输入的数据做进一步处理操作，例如二值化、聚类、降维、标准化、正则化、独热编码操作等。 根据模型效果，TPOT会对输入特征做特征选择操作，包括基于树模型、基于方差、基于F-值的百分比。...我们可以打开生成的 tpot_mnist_pipeline.py 文件，如下所示： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble
(MRC)需要机器回答基于给定上下文的问题，在过去几年里，随着各种深度学习技术的融合，它越来越受到关注。...MRC任务简介： 机器阅读理解(MRC)是一项通过让机器回答基于给定上下文的问题来测试机器理解自然语言的程度的任务，它有可能彻底改变人类和机器之间的互动方式。...它要求根据所提供的上下文从考生中选择正确的答案。与完形填空相比，多项选择题的答案不局限于上下文中的单词或实体，因此答案形式更加灵活，但本次任务要求考生提供答案。...多项选择题会为每个问题提供考生的答案，这样即使答案不局限在原来的语境中，也可以很容易地进行评估。由于语言考试中的多项选择题很容易使用，因此构建数据集并不难。...在评估完形填空题和多项选择题时，最常用的衡量标准是准确率（Accuracy）。在跨度提取方面，使用精确匹配(EM)和F1-score来衡量模型的性能。
LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。...其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。...尽管大规模的代码语言模型取得了巨大成功，但最强大的模型还没有向公众提供。这限制了该领域对资源匮乏的公司的研究，并阻止了在资源充足的公司之外使用这些模型。...尽管接受过各种内容的培训，包括新闻文章、互联网论坛和少量（GitHub）软件存储库，但这些语言模型能够以相当快的速度生成源代码。还有一些开源语言模型纯粹是在源代码上训练的。...其次，该团队使用 HumanEval 基准研究了各种规模和训练步骤的模型如何扩展，以及不同的温度如何影响生成质量。
研究人员还表示Medprompt方法是通用的，不仅适用于医学，还可以推广到电气工程、机器学习、法律等专业中。 这项研究在X（原Twitter）一经分享，就引发众多网友关注。...具体来说，研究人员先利用text-embedding-ada-002模型为每个训练样本和测试样本生成向量表示。然后，对于每个测试样本，基于向量相似度，从训练样本中挑选出最相似的k个样本。...在这里，研究人员发现，可以简单地要求GPT-4使用以下提示为训练示例生成思维链： 但研究人员也指出这种自动生成的思维链可能包含错误的推理步骤，于是设置了一个验证标签作为过滤器，可以有效减少错误。...研究人员还在MedQA数据集上进行了消融实验，探索了三个组件对于整体性能的相对贡献。 其中自动生成思维链步骤对性能提升的贡献最大。...而且GPT-4自动生成的思维链比Med-PaLM 2中专家策划的得分更高： 最后，研究人员还探索了Medprompt的跨域泛化能力，取用了MMLU基准中的六个不同的数据集，涵盖了电气工程、机器学习、哲学
修改后的考试有一些问题，比如案例研究，其中描述了一个病人的场景，考生(包括人类和人工智能)被要求运用医学知识和推理来回答多项选择题。...值得一提的是,CloudMedx研究的目的不是提供任何诊断,而是提供工具来阅读大量的结构化和非结构化数据从卫生系统记录生成预测分析,可能有助于临床医生和他们的护理团队在他们的照顾。...为了测试其人工智能，CloudMedx进行了一项小规模研究，邀请一组医生对其医疗住院医生的人工智能进行美国医学考试的修改版本。这个小组包括来自美国顶尖医科大学的医生。...考试有100道题，每道题都有多项选择题。例如，一个典型的问题可能有这样一种场景:病人描述他的症状以及先前的病史、药物和实验室结果。...这是展示医疗保健未来的第一步。这不是人与机器，而是人和机器改善护理。表现最好的是AI医生。
为了实现细粒度的视频文本交互，同时保持较高的检索效率，作者引入了一种用于视频文本预训练的新参数化借口任务，即多项选择题（MCQ），它可以在视频的所有特征级别上适当地连接文本。...BridgeFormer基于“双编码器”框架的主干，通过视频特征的视觉推理，训练其回答文本特征生成的“问题”。...然后以对比学习的形式训练BridgeFormer，借助视频编码器的局部特征，从多项选择（一个Batch中删除所有内容短语）中选择正确答案。...03 方法 本文采用“双编码器”结构进行视频文本预训练，以实现高效检索，并提出了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），带有参数化模块BridgeFormer，以增强视频和文本之间的细粒度语义关联...05 总结 在这项工作中，作者为视频文本预训练引入了一种新的借口任务——多项选择题（MCQ），它加强了局部视频和文本特征之间的细粒度语义关联，同时保持了较高的检索效率。
深度学习自然语言处理 原创 作者：cola 对大型语言模型(LLM)中安全问题的意识日益增强，引发了人们对当前研究工作中的安全性评估的极大兴趣。...从人类的角度来看，多项选择题往往更简单，因为正确的答案包含在选项中，用排除法可以选择更好的一个。...当前与LLMs的常见交互方法是提示工程，这意味着用户输入专门设计的提示文本，以指导LLM生成响应。对LLM的评估也遵循类似的方法，给它们一些测试问题，然后自动或手动判断响应。...另外，根据试题类型，评价通常分为开放式题型和多项选择题型两种，可表示为: 其中 p_O 是开放式问题提示集， p_M 是多项选择题提示集， N 是测试提示数， Y 是正确选项， Judge 是判断函数，...数据集中的每个问题都包含一个相应的开放式问题和多项选择问题，用于直接比较模型性能差异。能力方面的比较测试是为了证明LLM在预训练阶段已经掌握了回答多项选择题的能力。
机器之心专栏 机器之心编辑部 自从 GPT-3 问世，展现出千亿级模型的强大实力以来，NLP 任务面临着规模、样本、Fine-tuning 性能的不可能三角。...图 2 UniMC（一个新的模型表现型） 模型思路 大部分的 NLU 任务都是基于标签的，而生成模型需要将标签给生成出来，这无疑是加重了任务的难度和模型的学习成本。...基于这个思路，我们将 NLU 任务转化为多项选择任务（Multiple-Choice）。即给定文本、问题和选项，输出每个选项的概率，而不需要将选项生成出来。...统一的多项选择格式 如图 3，我们希望把基于标签的 NLU 任务都转换成统一的 MC（Multiple-Choice）格式。我们的理念是，尽可能少添加人工信息。...并且，不同数量的多项选择题可以在一个 batch 中统一处理。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 过拟合与欠拟合 上一篇（机器学习（1）之入门概念），我们介绍了机器学习所解决的问题...，以及哪些种类的机器学习方法。...首先定义几个关于误差的概念，通常情况下，通过训练数据集训练模型后在训练数据上进行的一些误差计算称之为训练误差（training error）,通常我们的目前是降低训练误差（为防止过拟合我们通常加一个正则化项...通俗而言，模型容量就是指其拟合各种函数的能力。容量低的模型不能或者很难拟合训练数据集；容量很高可能会因为学习了一下干扰特征而出现过拟合。...多项式函数拟合的任务是假设给定数据由M次多项式函数生成，选择最有可能产生这些数据的M次多项式。如图所示的10个点数据，用0---9次多项式进行拟合，图中画出了需要用多项式函数曲线拟合的数据。 ?
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