在今年年初，微软发布了一个多任务自然语言理解模型，它在通用语言理解评估基准 GLUE 上取得了当时最好的效果：11 项 NLP 基准任务中有 9 项超过了 BERT。至此，各种 NLP 预训练方法都被提了出来，GLUE 基准也出现越来越多的新...

来源商业新知网，原文标题：NeurIPS18最佳论文NeuralODE，现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT

技术的不断进步使得数据和信息的产生速度今非昔比，并且呈现出继续增长的趋势。此外，目前对解释、分析和使用这些数据的技术人员需求也很高，这在未来几年内会呈指数增长。这些新角色涵盖了从战略、运营到管理的所有方面。...

◆学习一个模型,使用的数据是没有被标记过的,自己默默地在学习隐含的特征,寻找模型与规律

监督学习可以看作是原先的预测模型，有基础的训练数据，再将需要预测的数据进行输入，得到预测的结果（不管是连续的还是离散的）

聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相...

六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）

近年来，因为拥挤人群计数在视频监控、公共安全方面的应用广泛，引起了不少学者的关注。

在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。...

来源：UC Santa Barbara 计算机科学系助理教授王威廉微博。因 CVPR 2019 论文评审并非 open review，得分以及排名无法确认。