NLP

生成式人工智能正在席卷世界, 对我们创造的内容有潜在的深远影响. 学习人工智能图像生成的基础知识，并通过本教程生成复杂的艺术渲染.

想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? 在这个问我任何问题风格的教程, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, 自然语言处理, 以及人工智能话题.

倾听就是一切——尤其是当它涉及到有效的营销和产品设计时. 使用Python中的情感分析和主题建模从社交媒体数据中获得关键的市场洞察.

口语不适于计算. 这就是自然语言处理的用武之地. 学习主题建模如何帮助计算机理解人类语言.

预训练模型正在深度学习领域掀起波澜. 使用大量的预训练数据集, 这些NLP模型为应用程序开发人员带来了前所未有的人工智能技术.

数据收集和准备减慢了传统NLP项目的速度. 然而, 迁移学习和BERT可以减少所需的数据量，并改变公司执行NLP项目的方式.

自然语言处理(NLP)已成为人工智能领域研究的热点之一. 这种兴趣是由近年来推向市场的应用程序驱动的.

在本文中, Toptal深度学习开发人员马克西米利安霍普夫向您介绍Google的自然语言API和Google AutoML自然语言.

至少可以这么说，手动收集有关用户生成数据的信息非常耗时. 这就是为什么越来越多的组织转向自动情绪分析方法——但基本模型并不总是能解决问题. 在本文中, 自由职业数据科学家鲁道夫Eremyan概述了一些情感分析的陷阱，以及如何解决这些问题.

深度学习已经在许多领域证明了它的力量, 从在复杂的棋盘游戏中击败人类到合成音乐. 它也被广泛应用于自然语言处理.

在本文中, Toptal自由软件工程师王尚伦(Sean Wang)展示了使用不同的技术构建文本分类程序是多么容易，以及它们相互之间的表现如何.