全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

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    概率和似然有什么區(qū)別?

    概率和似然都是指可能性，但在統(tǒng)計學中，概率和似然有截然不同的用法。 查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-21 |傳智播客 |概率和似然有什么區(qū)別

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    KNN和k-means聚類有什么不同？

    KNN算法主要是用于解決監(jiān)督學習中的分類問題;其數(shù)據(jù)集是由特征值和目標值組成，使用的數(shù)據(jù)是已經(jīng)標記過的數(shù)據(jù);KNN算法是一種懶惰算法，沒有明顯的前期訓練過程;里面的K值表示把這個樣本點分到哪個類別的參考數(shù)據(jù)點 查看全文>>

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    什么是Bias和Variance？

    Bias 是由于你使用的學習算法過度簡單地擬合結果或者錯誤地擬合結果導致的錯誤。它反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精準度，即算法本身的擬合能力。Bias 可能會導致模型欠擬合，使其難以具有較高的預測準確性，也很難將你的知識從訓練集推廣到測試集。 查看全文>>

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    fasttext和word2vec的區(qū)別?

    首先，要明確它在說的fasttext是什么?我們學的fasttext工具有兩個作用，也就是兩個主要接口，文本分類和訓練詞向量，而我們學習的word2vec是什么，是如何進行詞向量訓練的理論。 查看全文>>

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    BERT, GPT和 ELMo有什么不同點？

    BERT采用的是Transformer架構中的Encoder模塊; GPT采用的是Transformer架構中的Decoder模塊; ELMo采用的雙層雙向LSTM模塊。 查看全文>>

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    BERT的MLM任務中為什么采用了80%, 10%, 10%的策略?

    首先, 如果所有參與訓練的token被100%的[MASK], 那么在fine-tunning的時候所有單詞都是已知的, 不存在[MASK], 那么模型就只能根據(jù)其他token的信息和語序結構來預測當前詞, 而無法利用到這個詞本身的信息, 因為它們從未出現(xiàn)在訓練過程中, 等于模型從未接觸到它們的信息, 等于整個語義空間損失了部分信息. 采用80%的概率下應用[MASK], 既可以讓模型去學著預測這些單詞, 又以20%的概率保留了語義信息展示給模型. 查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-21 |黑馬程序員 |BERT,MLM任務中,了80%,10%,10%,策略

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    若學員已經(jīng)報了人工智能課程，同時也喜歡爬蟲、Python Web開發(fā)如何辦？

    我們推提供中級進修課，可以在中級進行課程，繼續(xù)進行職業(yè)拓展。比如在爬蟲、web方面進行職業(yè)拓展。你可登錄我們的官網(wǎng)進行查看。 查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-16 |傳智播客 |人工智能課程,Python Web開發(fā)

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    傳智播客人工智能課程如何保障學員的消化吸收?

    人工智能AI進階班，課程設置科學合理，適合AI技術初學者。該課程7個階段、6個項目、80%的都是人工智能課程，平衡學習曲線。課程設計環(huán)節(jié)已考慮消化吸收，讓零基礎小白、數(shù)學零基礎的學員、都能順利入行AI;解決AI行業(yè)入門難、學習難、精通難、學習周期長的痛點。 查看全文>>

    人工智能常見問題2020-09-16 |傳智播客 |如何保障學員的消化吸收

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