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大数量情形下多少正确的知识系统互联网,5份

时间:2019-05-14 20:38来源:互联网
自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样,是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景,大部分都是在工作中自

自然语言处理和大部分的机器学习或者人工智能领域的技术一样,是一个涉及到多个技能、技术和领域的综合体。所以自然语言处理工程师会有各种各样的背景,大部分都是在工作中自学或者是跟着项目一起学习的,这其中也不乏很多有科班背景的专业人才,因为技术的发展实在是日新月异,所以时刻要保持着一种强烈的学习欲望,让自己跟上时代和技术发展的步伐。

姓名:苗春雨     学号:16019110036

数据科学概论

随着互联网的飞速发展,大数据(Big Data)的概念和技术成为当下流行的领域。 数据科学(Data Science)这一体系也随着大数据的崛起成为讨论热点。在各大招聘网站上,“数据科学家”也渐渐成为一个热门的工作职位。大专院校也纷纷开设大数据相关专业培养数据科学人才。哈佛商业评论说,数据科学家是二十一世纪最性感的职业。
数据科学是一个混合了数学、计算机科学以及相关行业知识的交叉学科,主要包括统计学、操作系统、程序设计、数据库、机器学习、数据可视化等相关领域的知识。随着数据量的爆发,大数据可以看做数据科学的一个分支。

一些研究者将自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)和自然语言理解(NLU,Natural Language Understanding)区分开,在文章中我们说的NLP是包含两者的,并没有将两者严格分开。

转载自:

操作系统

互联网 1

【嵌牛导读】:学习人工智能该读哪些书可以快速入门呢?我的答案是多读经典书。方向对了即使慢点,总会走向成功的终点。而该读哪些书,我带来了四份书单。

Windows

Microsoft Windows是美国微软公司开发的一套操作系统,它问世于1985年,并逐渐成为家家户户人们最喜爱的操作系统。直至今天,Windows操作系统仍然是家用和办公电脑操作系统的首选。由于病毒和漏洞的层出不穷,Windows的安全性和健壮性一直为人所诟病。

自然语言处理学习路线

【嵌牛鼻子】:人工智能

Mac OS X

Mac OS X是一套运行于苹果Macintosh系列电脑上的操作系统。它基于Unix内核,以简单易用和稳定可靠著称。但曲高和寡,毕竟Mac OS X难以成为主流。

数学基础

【嵌牛提问】:入门人工智能该读哪些书?

Linux

Linux是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和[网络协议。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
Linux最擅长的就是服务器系统。大数据平台无论是Hadoop还是Spark,最好的搭配就是Linux。
Linux强大而丰富的文本工具如grep、sed、awk等可以在不动用编程工具的前提下完成基本的数据处理流程。
互联网,基于Linux内核的发行版本已经有很多了,比较流行的诸如Ubuntu、Redhat、CentOS、Debian等等,目前使用最广泛的是Ubuntu。

数学对于自然语言处理的重要性不言而喻。当然数学的各个分支在自然语言处理的不同阶段也会扮演不同的角色,这里介绍几个重要的分支。代数

【嵌牛正文】:人工智能有多火,相信铺天盖地的新闻已经证实了这一点,不可否认,我们已经迎来了人工智能的又一次高潮。与前几次人工智能的飞跃相比,这一次人工智能突破将软件算法、高并发硬件系统以及大数据有机地结合在一起,进而将人工智能推向了最接近人类智能的制高点。

架构

大数据的概念和技术流行之后,业界推出了很多基于大数据的软件架构,其中最有名的就是Hadoop和Spark。

代数作为计算数学里面很重要的一个分支,在自然语言处理中也有举足轻重的作用。这一部分需要重点关注矩阵处理相关的一些知识,比如矩阵的SVD、QR分解,矩阵逆的求解,正定矩阵、稀疏矩阵等特殊矩阵的一些处理方法和性质等等。

我在招聘网站上搜索人工智能相关的岗位,这些岗位的涉及到的技术领域包含:

Hadoop

Hadoop是一款支持数据分布式存储和数据分布式计算的软件平台,能够在廉价硬件上构建大型集群。Hadoop是Yahoo公司根据谷歌公司发表的MapReduce和Google文件系统(GFS)的论文开源实现而成。
简单来说,Hadoop架构包括两部分,一是HDFS分布式文件系统,二是MapReduce编程模型。前者负责将数据分布式并容错地存储在集群的各个节点,后者负责对数据进行分布式的分发、计算和归纳。
Hadoop上的数据和应用程序被分区成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上运行。
Hadoop一经推出,立刻风靡大数据领域并成为事实上的行业标准,围绕Hadoop的技术生态圈迅速建立起来,主要包括下面几项技术:

  • HBase:Hadoop上的分布式非结构化数据库(NoSQL)。
  • Hive:构建于Hadoop之上的数据仓库,通过一种类SQL语言HiveQL为用户提供数据的归纳、查询和分析等功能。
  • Mahout:机器学习算法软件包。
  • Sqoop:结构化数据如关系数据库与Hadoop之间的数据转换工具。
  • ZooKeeper:是一种为Hadoop设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务,它提供了一项基本服务:分布式锁服务。

对于这一部分的学习,既可以跟着大学的代数书一起学习,也可以跟着网上的各种公开课一起学习,这里既可以从国内的一些开放学习平台上学,也可以从国外的一些开放学习平台上学。

算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、spider开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、贝叶斯方法、概率编程、计算机数学、数据仓库、matlab建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

Spark

Spark是一个开源的计算框架,可以用来替代Hadoop的MapReduce模型。Hadoop的MapReduce在运行过程中将中间数据存放到磁盘中,而Spark使用了内存运算技术,能在数据尚未写入硬盘时即在内存内分析运算。所以Spark的运算速度比Hadoop MapReduce快近100倍,即便是运行程序于硬盘时,Spark也能快上10倍速度。
Spark目前本身不包含分布式文件系统,所以Spark经常借用Hadoop的HDFS来实现分布式存储,而Spark本身负责分布式计算。
Spark的技术生态圈包含下列几项:

  • Spark核心和弹性分布式数据集(RDDs):
    Spark核心是整个项目的基础,提供了分布式任务分配、调度和基本的I/O功能。而其基础的程序抽象则称为弹性分布式数据集(RDDs)和作用其上的算子,RDDs是一个可以并行操作、有容错机制的数据集合。应用程序操纵RDDs的方法类似于操纵本地端的数据集合。
  • Spark SQL:Spark SQL 是一个用来处理结构化数据的Spark组件,可以看作是一个分布式的SQL查询引擎。
  • Spark Streaming:是Spark实时任务处理模块。
  • MLlib:MLlib是Spark上分布式机器学习框架。Spark分布式内存式的架构比Hadoop磁盘式的Mahout快很多倍,扩充性更好。
    MLlib可使用许多常见的机器学习和统计算法,简化大规模机器学习时间。
  • GraphX:是Spark上的分布式图形处理框架。

互联网 2

将上面的岗位涉及到的岗位和技术划分为四大类,就形成了今天的四份书单:

编程语言

Hadoop基于Java语言,而Spark基于Scala语言,同时Spark通过PySpark支持Python语言。无论是Hadoop还是Spark,在其生态圈中都少不了SQL的身影,如Hive中的类SQL语言HQL、Spark-SQL等,再加上在统计分析领域如日中天的R语言,构成了大数据环境下的编程语言生态圈。

概率论

NO.1人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学

Python

随着大数据技术的不断推进,Python已经成为当之无愧的大数据第一编程语言。Python的第三方库numpy、scipy、matplotlib、pandas、keras等覆盖了从科学计算到深度学习的全栈环境,构成了Python语言数据科学的生态圈。在IEEE发布的编程语言流行度排行榜上,Python语言高居第一。

在很多的自然语言处理场景中,我们都是算一个事件发生的概率。这其中既有特定场景的原因,比如要推断一个拼音可能的汉字,因为同音字的存在,我们能计算的只能是这个拼音到各个相同发音的汉字的条件概率。也有对问题的抽象处理,比如词性标注的问题,这个是因为我们没有很好的工具或者说能力去精准地判断各个词的词性,所以就构造了一个概率解决的办法。

互联网 3

R

R语言是统计学家发明的一种语言,也可以说是一种统计软件,主要用于数据统计和数据可视化。R语言强大的第三方软件包涵盖了从统计分析、科学计算、机器学习、数据可视化等数据科学的各个领域,从而和Python一起成为大数据时代最流行的编程语言。

对于概率论的学习,既要学习经典的概率统计理论,也要学习贝叶斯概率统计。相对来说,贝叶斯概率统计可能更重要一些,这个和贝叶斯统计的特性是相关的,因其提供了一种描述先验知识的方法。使得历史的经验使用成为了可能,而历史在现实生活中,也确实是很有用的。比如朴素贝叶斯模型、隐马尔卡模型、最大熵模型,这些我们在自然语言处理中耳熟能详的一些算法,都是贝叶斯模型的一种延伸和实例。信息论

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Java

Hadoop是基于Java语言的,所以在Hadoop下编程就必须学习和使用Java。Java语言是目前编程领域市场份额最多的语言,随着Android的流行和Hadoop的崛起,Java又焕发出新的活力。

信息论作为一种衡量样本纯净度的有效方法。对于刻画两个元素之间的习惯搭配程度非常有效。这个对于我们预测一个语素可能的成分,成分的可能组成非常有价值,所以这一部分知识在自然语言处理中也有非常重要的作用。

《智能的本质》​斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作

SQL

SQL,指结构化查询语言,全称是 Structured Query Language。SQL是访问和处理关系型数据库的标准计算机语言。所有的关系型数据库如Oracle、SQL Server、MySQL等都是使用SQL语言进行数据库的创建、查询、修改等操作。数据科学离不开数据库,关系型数据库仍然是数据存储的主要结构,所以SQL语言也是数据科学领域不可或缺的知识。

同时这部分知识也是很多机器学习算法的核心,比如决策树、随机森林等以信息熵作为决策桩的一些算法。对于这部分知识的学习,更多的是要理解各个熵的计算方法和优缺点,比如信息增益和信息增益率的区别,以及各自在业务场景中的优缺点。

《科学 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命,机器学习教父Tom Mitchell力荐

数据库

据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。在数据库发展的历史上,经历了层次型、网络型到关系型的转变过程。从上世纪七十年代到现在,关系型数据库一统江湖。直到大数据时代,由于非结构化数据的大量涌现,才诞生了非关系型数据库。

数据结构与算法

《人工智能时代》围绕人工智能的历史、发展和应用,展开广泛的讨论和介绍

关系型数据库

关系数据库是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。关系模型是由埃IBM公司科学家Codd于1970年首先提出并发表论文,随后大量的商业性的关系数据库系统开始出现,例如,Oracle、DB2、SQL Server等。开源技术兴起后,又出现了MySQL、PostgreSQL等开源关系数据库系统。关系数据库依赖SQL语言进行数据的管理和操纵。在大数据时代,传统的关系型数据库仍然占据数据存储的相当部分份额。

这部分内容的重要性就不做赘述了。学习了上面的基础知识,只是万里长征开始了第一步,要想用机器实现对自然语言的处理,还是需要实现对应的数据结构和算法。这一部分也算是自然语言处理工程师的一个看家本领。这一部分的内容也是比较多的,这里就做一个简单的介绍和说明。

《人工智能简史》

非关系型数据库

非关系型的数据库,也称为NoSQL(Not only SQL)。随着互联网技术的兴起和飞速发展,传统的关系数据库在应付现代网站如Web 2.0网站,特别是超大规模和高并发的动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题。而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合以及多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据环境下数据存储的应用难题。目前流行的非关系型数据库包括Hadoop中的基于列存储的HBase、文档类型的MogoDB等。深入学习一种非关系型数据库在大数据时代是必不可少的。

首先数据结构部分,需要重点关注链表、树结构和图结构。包括各个结构的构建、操作、优化,以及各个结构在不同场景下的优缺点。当然大部分情况下,可能使用到的数据结构都不是单一的,而是有多种数据结构组合。比如在分词中有非常优秀表现的双数组有限状态机就使用树和链表的结构,但是实现上采用的是链表形式,提升了数据查询和匹配的速度。在熟练掌握各种数据结构之后,就是要设计良好的算法了。

NO.2人工智能深度学习类:深度学习、Tensorflow

数学基础

在数据科学领域,要想站到更高的层次看问题,必要的数学基础是不可少的。因为在数据分析中,几乎所有的数据模型都可以用数学来描述。而其中最重要的就是线性代数和概率统计。

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线性代数

很多的算法中,数据在数学中的表示就是向量或矩阵,对数据进行处理很多时候就是对矩阵进行运算。另外,数据分析中的各种回归算法本身就是线性代数的问题。

伴随着大数据的不断扩张,单机的算法越来越难发挥价值,所以多数场景下都要研发并行的算法。这里面又涉及到一些工具的应用,也就是编程技术的使用。例如基于Hadoop的MapReduce开发和Spark开发都是很好的并行化算法开发工具,但是实现机制却有很大的差别,同时编程的便利程度也不一样。

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概率与统计

在数据的统计与分析过程中,需要统计学的基础知识,例如期望、方差、协方差、假设检验等。很多的数据模型最终转化为一个概率问题,不一定要得到完全确定的结果,只要满足一定的概率就可以了。概率论在数据科学中应用较多的有贝叶斯统计、隐马尔可夫模型等。

当然这里面没有绝对的孰好孰坏,更多的是个人使用的习惯和业务场景的不同而不同。比如两个都有比较成熟的机器学习库,一些常用的机器学习算法都可以调用库函数实现,编程语言上也都可以采用Java,不过Spark场景下使用Scala会更方便一些。因为这一部分是偏实操的,所以我的经验会建议实例学习的方法,也就是跟着具体的项目学习各种算法和数据结构。

《深度学习》AI圣经,深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐!

凸优化

机器学习的算法之所以有效,是因为数据模型对数据的处理最终都会转化为一系列的数学优化问题,而且主要是凸优化问题,例如梯度下降算法等。所以除了线性代数和概率统计之外,我们可能还需要一点微积分的知识。

最好能对学习过的算法和数据结构进行总结回顾,这样可以更好的得到这种方法的精髓。因为基础的元素,包括数据结构和计算规则都是有限的,所以多样的算法更多的是在不同的场景下,对于不同元素的一个排列组合,如果能够融会贯通各个基础元素的原理和使用,不管是对于新知识的学习还是对于新解决方案的构建都是非常有帮助的。

《深度学习精要(基于R语言)》基于R语言实战,使用无监督学习建立自动化的预测和分类模型

数据分析

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析从统计学的角度可分为描述性数据分析、验证性数据分析和探索性数据分析,其中探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征,这和机器学习、数据挖掘形成重叠。其实,统计学习本来就是机器学习的一个分支。
数据分析流程一般可分为数据获取、数据清洗、数据建模、数据可视化等几个主要步骤。

对于工具的选择,建议精通一个,对于其他工具也需要知道,比如精通Java和MapReduce,对于Spark和Python也需要熟悉,这样可以在不同的场景下使用不同的工具,提升开发效率。这一部分实在是太多、太广,这里不能全面地介绍,大家可以根据自己的需求,选择合适的学习资料进行学习。

《TensorFlow技术解析与实战》包揽TensorFlow1.1的新特性 人脸识别 语音识别 图像和语音相结合等热点一应俱全 李航 余凯等人工智能领域专家倾力推荐!

数据获取

近年来流行的网络爬虫就是数据获取的一个重要方式,Python是编写爬虫程序的最佳选择。当然除了互联网数据之外,物联网下大量传感器也是数据获取的主要来源之一。

语言学

《TensorFlow机器学习项目实战》第二代机器学习实战指南,提供深度学习神经网络等项目实战,有效改善项目速度和效率

数据清洗

数据清洗主要对获取的数据进行整理和加工,包括对错误数据的修正、对缺失数据的处理、异常值的检测和处理以及数据标准化等等,最终形成可以应用数据模型的干净有效的数据。

这一部分就更多是语文相关的知识,比如一个句子的组成成分包括:主、谓、宾、定、状、补等。对于各个成分的组织形式也是多种多样。比如对于主、谓、宾,常规的顺序就是:主语→谓语→宾语。当然也会有:宾语→主语→宾语。这些知识的积累有助于我们在模型构建或者解决具体业务的时候,能够事半功倍,因为这些知识一般情况下,如果要被机器学习,都是非常困难的,或者会需要大量的学习素材,或许在现有的框架下,机器很难学习到。如果把这些知识作为先验知识融合到模型中,对于提升模型的准确度都是非常有价值的。

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数据建模和模型评估

这是数据分析过程中最重要的一步。按照业务需求建立不同模型,例如客户流失预警、欺诈检测等等。其中会应用到机器学习的一些算法。最后,由业务专家进行业务解释和结果评价并最终将模型推广应用。

在先期的研究中,基于规则的模型,大部分都是基于语言模型的规则进行研究和处理的。所以这一部分的内容对于自然语言处理也是非常重要的。但是这部分知识的学习就比较杂一些,因为大部分的自然语言处理工程师都是语言学专业出身,所以对于这部分知识的学习,大部分情况都是靠碎片化的积累,当然也可以花一些精力,系统性学习。

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数据可视化

数据分析的结果最好的展示形式是图表,特别是统计图形,能事半功倍地说明数据分析结果的各个方面,正所谓一图胜千言。Python中的matplotlib库和R中的ggplot2软件包是数据可视化编程领域的翘楚。

对于这部分知识的学习,个人建议可以根据具体的业务场景进行学习,比如在项目处理中要进行同义词挖掘,那么就可以跟着“百科”或者“搜索引擎”学习同义词的定义,同义词一般会有什么样的形式,怎么根据句子结构或者语法结构判断两个词是不是同义词等等。

NO.3人工智能机器学习类:Python、机器学习、数据科学。

机器学习和数据挖掘

机器学习本身就是一门交叉学科,它汇集了统计学、线性代数、微积分、凸优化等数学知识以及数据库、算法、编程等计算机知识。数据挖掘的概念在很多场合和机器学习并不加以区分。严格来说,机器学习注重的是算法,而数据挖掘是利用机器学习算法在数据库的数据中发现有价值的信息。Python的sckit-learn、Hadoop的Mahout、Spark的MLlib都集成了流行的机器学习算法,可以直接使用。机器学习的算法主要包括回归、分类、聚类、关联分析、支持向量机、神经网络等等。

深度学习

《Python机器学习实践指南》结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来用Python 做数据分析。

行业知识

一个好的数据分析师需要一定的行业知识。例如,如果做电商的销售数据分析,就必须对销售指标的意义了如指掌;如果做银行的信用卡客户分析,就必须对银行基本的业务有所了解。如果无法理解数据中的业务,也就无法更好地利用数据,也无法解读数据分析最后的结论。

随着深度学习在视觉和自然语言处理领域大获成功,特别是随着AlphaGo的成功,深度学习在自然语言处理中的应用也越来越广泛,大家对于它的期望也越来越高。所以对于这部分知识的学习也几乎成为了一个必备的环节(实际上可能是大部分情况,不用深度学习的模型,也可以解决很多业务)。

《Python机器学习——预测分析核心算法》从算法和Python语言实现的角度,认识机器学习。

结论

综上所述,作为大数据环境下数据科学的从业者、大专院校大数据相关专业的学生,需要学习的知识包括以线性代数、概率统计为主的数学知识,打下良好的理论基础。进而学习大数据架构平台Hadoop和Spark,事实上业界两大Hadoop发行公司Cloudera和Hortonworks都在其Hadoop发行版本中内置了Spark。作为大数据的基础,学习一种关系型数据库如MySQL和一种非关系型数据库如HBase或MogoDB是必不可少的。而对于编程人员和数据分析师来说,学习Python和R语言能专注于数据分析的逻辑,达到事半功倍的效果。最后,作为进阶,学习和掌握机器学习以及深度学习的各种流行算法,以达到数据科学的高层境界。

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《机器学习实践应用》阿里机器学习专家力作,实战经验分享,基于阿里云机器学习平台,针对7个具体的业务场景,搭建了完整的解决方案。

对于这部分知识,现在流行的几种神经网络都是需要学习和关注的,特别是循环神经网络,因为其在处理时序数据上的优势,在自然语言处理领域尤为收到追捧,这里包括单项RNN、双向RNN、LSTM等形式。同时新的学习框架,比如对抗学习、增强学习、对偶学习,也是需要关注的。

《NLTK基础教程——用NLTK和Python库构建机器学习应用》绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。

其中对抗学习和对偶学习都可以显著降低对样本的需求,这个对于自然语言处理的价值是非常大的,因为在自然语言处理中,很重要的一个环节就是样本的标注,很多模型都是严重依赖于样本的好坏,而随着人工成本的上升,数据标注的成本越来越高,所以如果能显著降低标注数据需求,同时提升效果,那将是非常有价值的。

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现在还有一个事物正在如火如荼地进行着,就是知识图谱,知识图谱的强大这里就不再赘述,对于这部分的学习可能更多的是要关注信息的链接、整合和推理的技术。不过这里的每一项技术都是非常大的一个领域,所以还是建议从业务实际需求出发去学习相应的环节和知识,满足自己的需求。自然语言处理现状

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随着知识图谱在搜索领域的大获成功,以及知识图谱的推广如火如荼地进行中,现在的自然语言处理有明显和知识图谱结合的趋势。特别是在特定领域的客服系统构建中,这种趋势就更明显,因为这些系统往往要关联很多领域的知识,而这种知识的整合和表示,很适合用知识图谱来解决。随着知识图谱基础工程技术的完善和进步,对于图谱构建的容易程度也大大提高,所以自然语言处理和知识图谱的结合就越来越成为趋势。

《Microsoft Azure机器学习和预测分析》了解新的微软Azure Machine Learning服务 掌握高效构建和部署预测模型的实用技能。

语义理解仍然是自然语言处理中一个难过的坎。目前各项自然语言处理技术基本已经比较成熟,但是很多技术的效果还达不到商用的水平。特别是在语义理解方面,和商用还有比较大的差距。比如聊天机器人现在还很难做到正常的聊天水平。不过随着各个研究机构和企业的不断努力,进步也是飞速的,比如微软小冰一直在不断的进步。

《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》为数据科学家提供了一些在统计学习领域会用到的工具和技巧。

互联网 9

《机器学习Web应用》eBay公司EU Analytics部门负责人Davide Cervellin作序推荐,全面Python机器学习的图书 学会在Web下构建机器学习系统的权威指南。

对于新的深度学习框架,目前在自然语言处理中的应用还有待进一步加深和提高。比如对抗学习、对偶学习等虽然在图像处理领域得到了比较好的效果,但是在自然语言处理领域的效果就稍微差一些,这里面的原因是多样的,因为没有深入研究,就不敢妄言。

《实用机器学习》使用R语言引导读者掌握机器学习实战 顺利针对新问题 新数据选择和使用机器学习算法。

目前人机对话、问答系统、语言翻译是自然语言处理中的热门领域,各大公司都有了自己的语音助手,这一块也都在投入大量的精力在做。当然这些上层的应用,也都依赖于底层技术和模型的进步,所以对于底层技术的研究应该说一直是热门,在未来一段时间应该也都还是热门。

NO.4人工智能算法策略类:算法、神经网络、自然语言处理、推荐系统、系统算法、图像算法、贝叶斯、概率编程、数学算法等。

之前听一个教授讲过一个故事,他是做parser的,开始的时候很火,后来一段时间因为整个自然语言处理的效果差强人意,所以作为其中一个基础工作的parser就随之受到冷落,曾经有段时间相关的期刊会议会员锐减,但是最近整个行业的升温,这部分工作也随之而受到重视。不过因为他一直坚持在这个领域,所以建树颇丰,最近也成为热门领域和人物。

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所以在最后引用一位大牛曾经说过的话:“任何行业或者领域做到头部都是非常有前途的,即使是打球,玩游戏。”个人经验

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知识结构

《神经网络算法与实现——基于Java语言》完整地演示了使用Java开发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。

要做算法研究,肯定需要一定的知识积累,对于知识积累这部分,我的经验是先学数学理论基础,学的顺序可以是代数→概率论→随机过程。当然这里面每一科都是很大的一个方向,学的时候不必面面俱到,所有都深入理解,但是相对基础的一些概念和这门学科主要讲的是什么问题一定要记住。

《趣学算法》50 多个实例循展示算法的设计、实现、复杂性分析及优化过程 培养算法思维 带您感受算法之美。

在学习了一些基础数学知识之后,就开始实现——编写算法。这里的算法模型,建议跟着具体的业务来学习和实践,比如可以先从识别垃圾邮件这样的demo进行学习实验,这样的例子在网上很容易找到,但是找到以后,一定不要看看就过去,要一步一步改写拿到的demo,同时可以改进里面的参数或者实现方法,看看能不能达到更好的效果。个人觉得学习还是需要下苦功夫一步一步模仿,然后改进,才能深入的掌握相应的内容。对于学习的资料,上学时期的各个教程即可。

《算法谜题》Google、Facebook等一流IT公司算法面试必备,经典算法谜题合集。

工具

《Python算法教程》精通Python基础算法 畅销书Python基础教程作者力作。

工欲善其事必先利其器,所以好的工具往往能事半功倍。在工具的选择上,个人建议,最高优先级的是Python,毕竟其的宣传口语是:人生苦短,请用Python。第二优先级的是Java,基于Java可以和现有的很多框架进行直接交互,比如Hadoop、Spark等等。

互联网 11

对于工具的学习两者还是有很大的差别的,Python是一个脚本语言,所以更多的是跟着“命令”学,也就是要掌握你要实现什么目的来找具体的执行语句或者命令,同时因为Python不同版本、不同包对于同一个功能的函数实现差别也比较大,所以在学习的时候,要多试验,求同存异。

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对于Java就要学习一些基础的数据结构,然后一步一步的去编写自己的逻辑。对于Python当然也可以按照这个思路,Python本身也是一个高级编程语言,所以掌握了基础的数据结构之后,也可以一步一步的实现具体的功能,但是那样好像就失去了slogan的意义。

《编程之法:面试和算法心得》程序员面试宝典 笔试金典 CSDN访问量过千万的博客结构之法算法之道博主July著作。

紧跟时代

《趣题学算法》一本有趣的、易学的、实用的,帮助读者快速入门应用的算法书。

自然语言处理领域也算是一个知识密集型的行业,所以知识的更新迭代非常的快,要时刻关注行业、领域的最新进展。这个方面主要就是看一些论文和关注一些重要的会议,对于论文的获取,Google Scholar、arxiv都是很好的工具和资源(请注意维护知识产权)。会议就更多了KDD、JIST、CCKS等等。

《Java遗传算法编程》遗传算法设计 机器学习人工智能 来自Java专家的声音 用遗传算法解决类似旅行商的经典问题。

《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑,一本书的容量,讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。

NO.5人工智能时间图像和视觉识别类:图像识别、语音识别、自然语言处理、matlab建模工程

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《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》无人驾驶人脸识别基础技术 用OpenCV实现图像处理应用 计算机视觉编程实战手册。

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》介绍了动态场景下的人脸识别方法,该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。

《精通Python自然语言处理》用Python开发令人惊讶的NLP项目 自然语言处理任务 掌握利用Python设计和构建给予NLP的应用的实践

《Python自然语言处理》基于Python编程语言和NLTK,自然语言处理领域的一本实用入门指南。

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《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》机器学习 人工智能 数据分析从业者的技能基础 国际杰出机器学习专家余凯博士 腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐。

《贝叶斯思维:统计建模的Python学习法》Think Stats和Think Python图书作者重磅出击 数据分析师 数据工程师 数据科学家案头常备。

《概率编程实战》人工智能领域的先驱、美国加州大学伯克利分校教授Stuart Russell作序推荐!一本不可思议的Scala概率编程实战书籍!

《自己动手写神经网络》机器学习与人工智能参考书 基于Java语言撰写。

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