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    15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。
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    文本內(nèi)容審核 ,采用人工智能文本檢測(cè)技術(shù)有效識(shí)別涉黃、涉政、廣告、辱罵、違禁品和灌水文本內(nèi)容,提供定制化的文本敏感 內(nèi)容審核 方案。 清晰度檢測(cè) 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測(cè),識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊,廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場(chǎng)景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖
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    領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí),學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型
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