数据科学的未来:2024年和2025年的趋势
demi 在 周二, 06/25/2024 - 11:54 提交
人工智能(AI)不可避免地融入我们的环境,已经将现代数据科学趋势推向了一个比现在更具未来感的领域。
自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能的一个重要领域,专注于让计算机理解、分析和生成人类自然语言。其目的是使计算机能够像人类一样处理和理解语言,从而实现人与机器之间更自然和高效的交流。
人工智能(AI)不可避免地融入我们的环境,已经将现代数据科学趋势推向了一个比现在更具未来感的领域。
如何让计算机读懂人类语言?由此,NLP的目标就是开发算法和模型使得计算机可以实现语言的各种处理功能。
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 最热门的领域之一
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
人工智能发展到2022年,技术变革到什么水平了呢?今天,我们来看看2022年10大人工智能技术有哪些?
2021年ML和NLP依然发展迅速,DeepMind科学家最近总结了过去一年的十五项亮点研究方向,快来看看哪个方向适合做你的新坑!
本文列出了当今最常用的 NLP 库,并对其进行简要说明。
多年以来,人们一直对人工智能持怀疑态度。以至于“人工智能”这个词被各种嘲笑,甚至与误导、糊弄、幻想等词语画上了等号。我从很小开始就对自然语言处理非常感兴趣,但我对 AI 聊天机器人的表现一直很失望。然而,在最近几个月里,频繁地与 GPT-3 聊天之后,我确信:我们应该放下对 AI 的成见,承认机器也可以非常智能。
技术的快速发展促使人类语言与技术的结合来得更快,自然语言处理已然成为当下很热门的话题之一。所以,想要进军自然语言处理领域的朋友们,不妨看看这篇文章,把基础打牢。
根据最新的研究结果,训练一个普通的 AI 模型消耗的能源相当于五辆汽车一生排放的碳总量,而 BERT 模型的碳排放量约为 1400 磅二氧化碳,这相当于一个人来回坐飞机横穿美国。为何 AI 模型会如此费电,它们与传统的数据中心计算有何不同?