百度飞桨发布了一款 NLP 全流程自动化开发平台，用户只需进行简单拖拉拽，无需编写任何算法与代码，即可实现诸多 NLP 应用落地

百度飞桨发布了一款 NLP 全流程自动化开发平台，用户只需进行简单拖拉拽，无需编写任何算法与代码，即可实现诸多 NLP 应用落地。 其中包括文本分类、文本创作、情感倾向分析、短文本相似度匹配、实体抽取、实体关系抽取、评论观点抽取等任务类型。 近日，该平台已将底层「文心大模型 ERNIE」升级至 3.0，新增了海量中文数据知识储备、小样本快捷训练、任务效果平均提升至90%以上、多场景创作等特性。 针对此项目，开发者们将在本周开放一场公开课，主要讲解 NLP 应用开发的常见问题及解决方案，产业应用落地实现， NLP 项目实战等内容，感兴趣的同学可以参与一下。 ||| #NLP 直播时间： 本周四，晚上 20:00

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【资料】【极客时间】NLP 实战高手课|简介：《【极客时间】NLP 实战高手课》是一项跨学科的学习资源，结合了多方面的知识与技巧。无论是技术、历史，还是个人成长，这本书都提供了深入的分析与独特的见解，适合各类学术爱好者与职业发展人士。|标签：#【极客#【极客时间】NLP#资源|文件大小：NG|链接：

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视觉、语音、文本的高效自监督学习 |导语：人工智能最近的许多突破都是由自我监督学习推动的，它使机器能够在不依赖标记数据的情况下进行学习。但是当前的算法有几个明显的局限性，通常包括专门用于单一模态（例如图像或文本）并且需要大量的计算能力。这与人类学习形成鲜明对比：人们似乎比当前的 AI 学习效率更高，并且还以类似的方式从不同类型的信息中学习，而不是依赖于文本、语音和其他模式的单独学习机制。 今年早些时候，当我们发布 data2vec 时，Meta AI 解决了其中一个限制， data2vec 是第一个以相同方式学习三种不同模式（语音、视觉和文本）的高性能自监督算法。Data2vec 使得将文本理解等方面的研究进展应用于图像分割或语音翻译任务变得更加容易。 今天，我们将分享 data2vec 2.0，这是一种新算法，它的效率大大提高，并且性能优于其前身的强大性能。它实现了与最流行的现有计算机视觉自监督算法相同的精度，但速度提高了 16 倍。

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机器学习/深度学习一切主题 (学习范式/任务/应用/模型/道德/交叉学科/数据集/框架/教程) 的资源列表汇总此列表包含380+条目（2021年12月），这个项目的愿景是： 帮助初学者理解 #机器学习 的各种分支和最新进展； 帮助研究者快速熟悉、了解新的研究方向； 帮助工程师寻找合适的教程和工具以解决实际问题

深度学习在CTR预估业务中的应用

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