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AI人工智能和ML語言的技術概述與未來趨勢

KitorinZero / 661人閱讀

摘要：介紹過去幾年一直是人工智能愛好者和機器學習專業人士的夢想之旅。各國現在都有專門的人工智能部門和預算，以確保他們在這場比賽中保持相關性。對于沒有經驗的人來說，它代表通用語言模型的微調。的不少專家聲稱的發布標志著進入了新時代。

介紹

過去幾年一直是人工智能愛好者和機器學習專業人士的夢想之旅。這些技術已經從一個概念發展成為將會席卷未來的潮流，并且正在影響著今天的數百萬人的生活。各國現在都有專門的人工智能部門和預算，以確保他們在這場比賽中保持相關性。

數據科學專業人員也是如此。幾年前 - 如果你知道一些工具和技術，那么你會覺得舒服。但是現在不是這樣了！在這個領域發生了太多的事情，并且有太多的事情要跟上腳步- 有時會非常令人難以置信。

這就是為什么我想從數據科學從業者的角度退一步來看一下人工智能的一些關鍵領域的發展。這些發展都是什么？2018年領域內發生了什么，2019年將會發生什么？

PS：與任何預測一樣，這些都是我的看法。這些是基于我試圖把這些點連接起來。如果你有不同的觀點 - 我很樂意聽到它。請告訴我你認為2019年可能會發生什么變化。

我們將在本文中介紹的領域

自然語言處理（NLP）

計算機視覺

工具和庫

強化學習

永遠的人工智能 - 邁向道德的人工智能

1.自然語言處理（NLP）

讓機器解析單詞和句子似乎一直只是一個夢想。語言中有太多的細微差別和方面甚至有時候人類都難以掌握。但2018年確實是NLP的分水嶺。

我們看到了一個又一個顯著的突破 - ULMFiT，ELMO，OpenAI的Transformer和Google的BERT等等。將轉移學習（將預先訓練好的模型應用于數據的藝術）成功應用于NLP任務，為潛在的NLP打開了無限的應用大門。我們與Sebastian Ruder的博客進一步堅定了我們的信念，那就是他的領域在最近的時間里走了多遠。作為補充說明，他的博客是所有NLP愛好者必聽的。

讓我們更詳細地看一下這些關鍵的發展。

ULMFiT

由Sebastian Ruder和fast.ai的Jeremy Howard所設計，ULMFiT是第一個在2018年啟動NLP轉移學習黨的框架。對于沒有經驗的人來說，它代表通用語言模型的微調。Jeremy和Sebastian在ULMFiT中真正地使用了Universal這個詞 - 該框架幾乎可以應用于任何NLP任務！

關于ULMFiT的最佳部分以及我們即將看到的后續框架是什么？你不需要從頭開始訓練模型！這些研究人員做了很多的努力 - 將他們的學習成果應用到你自己的項目中去。ULMFiT在六個文本分類任務中的表現優于最先進的方法。

ELMO

想要猜猜ELMo代表什么嗎？它是語言模型嵌入的縮寫。很有創意，不是么？除了它的名字類似于著名的芝麻街角色。ELMo在一發布的時候就引起了ML社區的注意。

ELMo使用語言模型來獲取每個單詞的嵌入，同時還考慮單詞與句子或段落的上下文關系。語境是NLP的一個重要方面，以前大多數人并沒有抓住這一點。ELMo使用雙向LSTM來創建嵌入。

與ULMFiT一樣，ELMO顯著提高了各種NLP任務的性能，如情緒分析和問題回答。

Google的BERT

不少專家聲稱BERT的發布標志著NLP進入了新時代。繼ULMFiT和ELMo之后，BERT憑借其性能讓它的競爭對手們大吃一驚。正如原文所述，“BERT在概念上簡單且經驗強大”。

BERT在11個（是的，11個！）NLP任務中獲得了最優秀的結果。看看他們的結果對陣的基準：

SQuAD v1.1排行榜（2018年10月8日）

測試EM

測試F1

第一名合奏團 - BERT

87.4

93.2

第二名合奏團 - nlnet

86.0

91.7

第一名單身模型 - BERT

85.1

91.8

第二名單身模特 - nlnet

83.5

90.1

有興趣開始學習么？你可以使用PyTorch實現或Google自己的TensorFlow代碼嘗試在你自己的計算機上復制結果。

我很確定你們很像知道BERT在這一點上代表什么。

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