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在 bert發音產品中有2篇Facebook貼文,粉絲數超過44萬的網紅李開復 Kai-Fu Lee,也在其Facebook貼文中提到, 2020人工智慧的預測~ 本文來自量子位微信公眾號 QbitAI ………………………………………………………… 吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習 2020,AI的研究會有哪些突破? 2020,AI的應用又會有什麼變化? 吳恩達DeepLearn...

  • bert發音 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最讚貼文

    2020-01-02 07:26:24
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    2020人工智慧的預測~

    本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
    …………………………………………………………
    吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習

    2020,AI的研究會有哪些突破?

    2020,AI的應用又會有什麼變化?

    吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物,分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語,以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。

    一起來看看吧~

    ▌吳恩達:保持學習和好奇心

    在這份「新年寄語篇」的開頭,吳恩達作為發起人開場,總體是一些關於學習新知識的碎碎念。

    吳恩達說,他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。

    比如10年前的那個冬天,他的學習主題是教育學,雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路,但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。

    而去年,當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中,吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。

    而這個冬天,吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學,還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺,爺爺用親身經歷告訴他:

    長壽的秘方,就是保持好奇心。

    照這個規律,吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。

    最後,吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。

    ▌李開復:AI將在更多行業落地

    李開復的新年寄語主題,是AI無處不在。他說:

    人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中,我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。

    但是,從整體經濟的角度來看,只有一小部分企業開始使用AI,這表明AI還有巨大的增長空間。

    我相信,在人類技術進步的歷史上,AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中,人工智慧將滲透到我們的生活和工作中,從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。

    我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。

    我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司,從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司,以將藥物發現時間縮短三到四倍。

    在教育方面,我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音,幫助學生提升成績,用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來,並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。

    我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。

    ▌LeCun:自監督學習帶來AI革命

    深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題,是Learning From Observation。

    讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。

    “格”的是開車這件小事。LeCun提到,人類學開車只要幾十個小時,但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時,強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時,這裡面一定有什麼問題。

    人類可以高效學習,是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動,但是在剛出生的幾個月裡,他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然,大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構,並預測一些無法直接觀察到的事物,比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。

    因此,AI的前進方向,就是自監督學習(self-supervised learning),它和監督學習類似,但是並不會訓練系統去把資料分類,而是我們隱藏一些部分,讓後讓機器預測丟失的部分,比如把視頻的一些幀抹掉,然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。

    最近,這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞,它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。

    希望在2020年,自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎?

    其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”,但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀,我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近,或許我們很快就會發現這樣一個模型。

    這樣,我們就能用很少的視頻訓練樣本,來實現非常好的性能預測、動作預測,而這在以前是不可能的。

    當這個想法實現的時候,2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。

    ▌周志華:方法創新,方針明確

    南京大學周志華教授對2020年有三個希望:

    1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間,其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。

    2、希望AI可以涉足更多領域,為人們的日常生活帶來更多積極的變化。

    3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。

    ▌Anima Anandkumar:模擬的力量

    Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監,也是加州理工的電腦教授。

    Anandkumar教授提到,在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大,並且能類比各種複雜的情況,在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。

    她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料,用深度學習進行地震預測的研究;英偉達也推出了模擬平臺Isaac。

    她希望,2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值,並在新的一年產生更為重大的AI進步。

    ▌Oren Etzioni:工具創造平等

    Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。

    他認為,AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性,但在應用上,AI還可以為社會提供更多幫助,比如為行動不便的人提供無障礙技術,解決教育、流浪者、人口販賣的問題,AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響,但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。

    因此,他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益,讓世界更公平。

    ▌Chelsea Finn:泛化的機器人

    Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。

    她認為,目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績,但在泛化方面做得還不夠,無法用一個機器人來完成多個任務。

    比如,識別ImageNet上的圖片需要一個模型,但如果機器人需要與環境交互,那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。

    因此,她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破,會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰,機器人會比現在的更加智慧,而不僅僅是停留在實驗室裡。

    ▌David Patterson:快速訓練與推理

    David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授,RISC-V國際開源實驗室負責人,也是ACM和IEEE的Fellow。

    他說,過去一年,阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器,而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。

    他認為,投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。

    並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片,來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。

    ▌Dawn Song:要對資料負責

    Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一,1996年本科畢業於清華大學,現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授,也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。

    她認為,人們對敏感性資料的收集正在迅速增加,幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時,企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。

    在她看來,這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中,她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。

    這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為,2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰,要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務,聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。

    ▌Richard Socher:資訊海洋已經沸騰

    Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年,自己創辦的公司被Salesforce收購後,加入Salesforce,現在是Salesforce的首席科學家。

    他認為,如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。

    比如,在你沒有讀過一個冗長的文檔之前,你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且,想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。

    在他看來,自動提取摘要可以解決這些問題,2020年,這一技術將會迎來重大發展,改變我們消費資訊的方式。

    不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊,而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力,創造一個更美好的世界。

    原文傳送門:
    https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher

  • bert發音 在 Lil' Ashes (小塵埃) Facebook 的最佳貼文

    2014-01-08 08:14:20
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    謝謝小彤你的支持~~~~~~~~~/0\!!!!!!!

    <<<<>>>>
    <<與眾筆彤>>
    賴映彤2013十大選

    1.DaftPunk - Random Access Memory
    當最主流、最成功的舞曲都是Dubstep或者像韓國Bigband、歐美大牌DJ 如 David Guetta 的類型時,這對法國電子音樂組合為我們帶來了一張有復古味道、又有時代感的跳舞大碟。這張大碟其中一個出色的地方是合成器與真樂器的融合恰到好處。動聽的旋律加上70、80年代的Funk、House Beat, 每一首歌都讓人感到很有生命力。再加上Vocoder的運用, 為歌曲加入了一些未來的元素。再看看封面,除了"Cool"之外,實在想不到其他更好的形容詞。這張碟是我在2013年聽得最多的一張專輯,亦是我今年的最愛!
    推介歌曲:全碟

    2.Calvin Harris - 18 Months
    上年說過David Guetta 是其中一隻年度十大,今年有這一張Calvin Harris 的舞曲大碟。這位年輕的蘇格蘭DJ、炙手可熱的唱片監製, 花了十八個月,打造了這張Dance Pop的專輯。其中一個成功的原因,除了是因為巨星好友們撐場外, 容易入腦,傳唱度高的旋律也是致勝的原因。有些人說舞曲最重要是編曲和音樂製作,但是我相信所有流行曲的靈魂都一樣,都要有一個動聽的旋律。
    推介歌曲:Bounce , Feel So Close

    3.George Duke - Dreamweaver
    記得這個暑假的一個晚上,當我正造歌造得如火如荼,突然收到一個朋友發短訊給我:「George Duke去世了!」一個不可多得的鍵盤大師就這樣離我們而去。2012他太太的去世為他帶來好一陣子的打擊。或者是化思念傷心為力量,因此George不久便繼續創作音樂,為世人帶來他最後一隻大碟。喜歡買DVD或者上網看他的表演。不論是Funk, Soul, RnB 還是Jazz,他都會彈得出神入化。George 的音樂將會永遠流傳並影響後世的音樂人。
    推介歌曲:Missing You ,You Never Know

    4.Ellen & The Ripples Band - Riding on Faith
    15歲出道,彈得一首好結他,獨立發展後走到台灣跑校園騷,又為天王天后擔任演唱會吉他手;盧凱彤給我的感覺,除了「型」, 實在沒有更好的形容詞。演唱會我正忙著造碟去不了(很可惜T_T),幸好有這張廣東EP加Ellen在台北Live演出的錄音,稍為安慰一下自己。
    推介歌曲:囂張,燈下黑

    5.何韻詩 - Recollections
    改編歌曲向來也有一定的難度,既要避開原曲的影子,又要做出不比原曲失禮的編曲,實在不容易。而這張Recollections,全碟除了《月移花影動》是全新作品外,全都是梅姐的經典歌曲。最令我感到驚喜的,是大部份歌曲都是由我很欣賞的音樂人馮翰銘和何秉舜主理。特別喜歡《蔓珠莎華》和《夕陽之歌》。Alex Fung 迷幻,New Age的蔓珠莎華,出奇地和這首演歌很配合,而《夕陽之歌》正好是一個reharmonize的優秀作品。不同的和弦,為同一個旋律帶來另一種感覺:更現代,更有希望的感覺。Recollections確實是2013年廣東音樂不能錯過的大碟之一。
    推介歌曲:蔓珠莎華,夕陽之歌,愛我便說愛我吧,壞女孩

    6.容祖兒 - 小日子
    從這張大碟,我聽到了不一樣的容祖兒。 其中一個原因是馮翰銘的音樂與Joey擦出了火花。 編曲精彩不在話下,碟中運用了不少弦樂,為歌曲帶來一份優雅的感覺。Fergus 的 《蟲之家》很搶耳,很清新,很Groovy,非常適合在陽光下駕車在公路上聽。
    推介歌曲:七不思議,蟲之家,小日子,近在咫尺

    7.野佬Yellow!- Our Memories Are...
    野仔變野佬,音樂路向走成熟一點的路線,不過亦不失Band率性的感覺。
    推介歌曲:差利先生,回憶總是黃色的,上面話OK

    8.平原習作 - Our 1st Works
    4個本地創作單位所推出的合輯。坦白說全碟的整體分數不是我2013 CD List 中最高的, 但是聽到是由一群香港本地年輕人所造的音樂,我又很想給力支持一下。畢竟大家也是活在這個世代,為著音樂理想努力的香港人。我們自己也不支持自己,那又會有誰來支持我們?
    推介歌曲:Don't Think Too Much

    9.Supper Moment - 世界變了樣
    潮流是會循環的。曾經在80年代紅極一時的香港Bandsound,再次在香港變得熾熱。短短這幾年,我們看到越來越多Bandshows,獨立樂隊和流行樂隊在樂壇變得熱鬧。Mr., RubberBand, Dear Jane, 野佬, RedNoon,ToNick,KillerSoap, Peri M, Chochukmo,Kolor, 還有近年越戰越勇的Supper Moment。熱血音樂,加上搖滾監製Adrian Chan的經驗和引導,Ah Bert 的Keyboard,我們聽到的是一張在自家Band 房製作出來的EP;為理想拼搏,踏實做好音樂。八十年代我們有天王巨星,今天我們有一群愛音樂,為香港貢獻音樂養分的團隊。
    推介歌曲:全碟

    10.C AllStar - Cantopopsibility
    每年暑假我和C 團隊都有一份很重要的功課。今年對我來說比較特別, 因為這份功課很實驗性,也很有挑戰性。一張探討廣東歌可能性的專輯, 顧名思義就是要製作一些似曾相識又帶點驚喜的時代曲。《騷動》和《六神合體》其實早已在四年前已經寫下了, 可惜當時的編曲未如理想, 加上其他因素,便一直擱置下來。到了今個暑假,我再為這兩首作品重新編曲, 很開心監製,四子和我都覺得很配合。坦白說,我很慶幸遇上簡,因為他是一個很喜歡「創新」和「試驗」的監製(大家聽聽《差詞》應該會明白一二); 很多時他出的題目我都要花一些時間想想如何實行。例如King 處男作 《混沌》要New Age 的編曲,《音樂殖民地》要走Trance的風格,《老調兒》要「小調得來摩登」等。我整個暑假過著每天造歌,睡覺和錄音的生活;十分充實。新碟發佈前一晚還有久違了的興奮!比對起4年前的專輯,我聽到了自己和C 團隊的進步。這張專輯對我來說是我入行數年的一個小總結。以後的路還很長,我和C 團隊會繼續努力做更多打動人心的廣東歌。
    推介歌曲:音樂殖民地,騷動,差詞,薄情歌》,六神合體

    作者: 賴映彤,又名小彤,自小發音樂夢,大學三年級有幸夢想成真,在私人國唱片公司任職音樂部打雜。一直為C AllStar 作曲,編曲,彈session,錄音,寫譜,排練,樂器採購,搬運器材...故有C AllStar 第五人之稱。

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