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敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【构建用户画像篇】
在业务中如何运用NLP技术构建客户画像。 在许多企业中,每天业务人员和客户的沟通都会产生大量记录,这些记录可能包括了客服的沟通数据(通话记录、通话小结),也可能包括了各式各样的报告数据(陪访报告、征信报告等)(见图1)。 前者可能口语会多一些,后者则主要是书面用语。但两者之间有…
BERT预训练模型的演进过程!(附代码)
1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。…
从内存分配策略(堆、栈)的角度分析,函数传递指针真的比传值效率高吗?
要找到区别,那肯定需要下功夫,那就从 Golang 的实现机制中来分析吧。首先,在Golang 中有一个很重要的概念那就是 逃逸分析(Escape analysis),所谓的逃逸分析指由编译器决定内存分配的位置。 最终程序的执行效率和这个两种分配规则是有这重要关联的,而传值和传…
使用 TensorFlow Extended (TFX) 在生产环境中部署机器学习 丨 Google 开发者大会 2018
2018 年 9 月 21 日 丘天豪(Google Brain 软件工程师)带来一场《使用 TensorFlow Extended (TFX) 在生产环境中部署机器学习》的演讲,本文将对演讲做一个回顾。 如上图所示,在实际生产环境中部署机器学习是一件让工程师非常头痛的事情,除…
【多图】第一次参加GDD,带你感受全过程
多图看GDD
吴恩达、Jeff Dean力荐机器学习新基准MLPerf,由谷歌、百度等联手打造
AI 前线导读:AI 基准测试大战已经拉开帷幕。日前,来自学术界与技术业界的多个组织机构——包括谷歌、百度、英特尔、AMD、哈佛大学与斯坦福大学等——联合发布了新型基准测试工具 MLPerf。这款获得 AI 技术大佬吴恩达和谷歌机器学习领头羊 Jeff Dean 力荐的工具专门…
分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— 定时消息与消息重试
- [1. 概述] - [2. 定时消息] - [2.1 延迟级别] - [2.2 Producer 发送定时消息] - [2.3 Broker 存储定时消息] - [2.4 Broker 发送定时消息]
[译] 利用 Keras 深度学习库进行词性标注教程
在本教程中,你将明白怎样使用一个简单的 Keras 模型来训练和评估用于多分类问题的人工神经网络。 在 自然语言处理 中,词性标注是一件众所周知的任务。它指的是将单词按词性分类(也称为词类或词性类别)。这是一种有监督的学习方法。 人工神经网络 已成功应用于词性标注,并且表现卓越…
深度学习之图像超分辨重建技术
计算机视觉工作者们,总是希望能“看清”繁华世界的每个像素点,但是却发现分辨率的极限,是他们绕不过去的坎。今天就来和大家聊一聊分辨率以及超分辨图像重建。 分辨率极限,无论对于图像重建或是图像后处理算法的研究者,都是一项无法回避的技术指标。时间分辨率性能决定了视频输出的帧率,即实时…
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2018-03-31