人工智能翻译模板

我的人工智能学习之路-NLP方向（开篇）

对于人工智能的研究，我主要关注自然语言处理方向。基于这个大方向，我将我的学习环境组织成一个系统。根据总分原则，文章开头首先对机器学习、深度学习和NLP相关知识进行了概括介绍。在以后的博客中，我会在改进的同时学习。同时，我也会写下自己参加各种算法比赛的心得，做到理论与实践相结合。希望自己在这条道路上越走越深，克服一切困难，砥砺前行。

接下来，开启我的人工智能之旅吧！

什么是机器学习，什么是深度学习

以下人工智能和机器学习的定义来自《机器学习百面》

2018年开始，人工智能、机器学习、深度学习、神经网络等关键词成为人们下班后的话题，也将成为软件工程师的必备技能。

人工智能泛指机器拥有人类智能的技术。这项技术的目的是让机器像人类一样感知、思考、做事和解决问题。人工智能是一个广泛的技术领域，包括自然语言理解、计算机视觉、机器人、逻辑和规划。

机器学习

机器学习是指计算机通过观察环境和与环境交互，在学习和自我更新方面取得的进步。总之，机器学习可以揭示数据背后的真正含义。大多数机器学习算法可以分为两个步骤，训练和测试，这两个步骤可以重叠。

训练包括监督学习和无监督学习两种。其中，监督学习侧重于对事物未知性能的预测，一般包括分类问题和回归问题；无监督学习倾向于分析事物本身的特征，常用的技术包括数据降维和聚类问题。

机器学习环境和所需工具

习惯用Python做机器学习任务，同时利用里面强大的库资源参加算法竞赛。

深度学习 10 大机器学习算法

深度学习本身是传统神经网络算法的延伸。一般来说，深度学习适合解决数据量大、数据相对标准化的问题，但决策函数高度非线性。深度学习应用非常成功的常见领域包括图像识别、语音识别、文本生成和自然语言理解。神经网络模型的发展大致经历了四个不同的阶段：

深度学习中的函数类型

大多数神经网络包含四种类型的函数：组合函数、激活函数、误差函数和目标函数。

深度学习中的常见概念 NLP（自然语言处理）

广义上讲，“自然语言处理”（Natural Language Processing，简称NLP）包括了用计算机对自然语言进行的所有操作，从*简单的通过统计词频来比较不同写作风格，到*复杂的完整到“理解”一个人说的话，至少能够有效地回应这个人的话。

自然语言处理是使用计算机通过可计算的方法转换、传输、存储、分析和处理各级自然语言单元（字符、单词、句子、文本等）的科学。它是一门与语言学、计算机科学、数学、心理学、信息论和声学相关的跨学科学科。

在文字处理技术方面，词是自然语言中*小的有意义的构成单位，是自然语言处理中*基本的研究内容，是其他研究的进步和基础。

文字处理的主要内容包括三个主要内容：分词、词性标注、词义消歧。常用的分词方法包括前向*大匹配和反向*大匹配，以及基于词格的统计方法。困扰分词的主要问题是歧义解决和新词识别。由于语言本身的复杂性，这两个问题目前都没有得到根本的解决。

常用的词性标注方法是基于隐马尔可夫模型的词性标注方法。常用的词性标注方法包括基于字典知识库的方法人工智能翻译模板，以及一些常用的基于统计的分类方法人工智能翻译模板，包括贝叶斯方法和*大熵模型。分词和词性标注是所有自然语言应用的基础，广泛应用于机器翻译、信息检索等各个领域。

基于数理统计语言模型的数学基础分词及统计分布规律