序列到序列模型

不用担心 序列到序列模型是关于将模型从一个域转换为另一域的序列的训练模型。 每当您觉得需要生成文本时,都可以轻松使用它。 那么上面的定义是什么意思? 假设我们有一个视频中的帧序列,我们想从这些帧序列中分析视频中正在执行的动作,也可以从这些序列中创建句子(一种序列)。如果是翻译的话,则可以将序列从一种语言转换为所需的语言。字幕生成也是一个很好的例子。 作为折叠基于当前语音识别系统的单独模型(声学,语言,发音模型)的一种方式,该模型在语音识别社区中已变得越来越流行。 因此,简而言之,序列到序列模型可以轻松地用于将不同的模型合并为一个模型。 至少这就是这里的用法。 介绍 我们将比较传统的语音识别系统和上面解释的序列到序列模型。 正如一直在寻找改进的空间一样,此序列到序列模型的改进程度达到13%,根据研究,这是很多改进。 这些改进归因于模型的结构和优化更改。 如前所述, 聆听,参加和咒语是 基于注意力的序列到序列模型,在这里用于与传统系统竞争,也称为自动语音识别模型。 我们需要注意实际上是基于注意力的模型。 注意基本上是一种加快从长序列到序列模型的学习过程的机制,它通过提供从编码器到解码器的输入序列的更丰富的上下文以及在何时进行更丰富的编码时要注意的学习机制来起作用预测输出序列中的每个时间步。 传统语音识别模型包含这三个模型,分别表示为声学模型,发音模型和语言模型。…

好奇心的自动化

每隔一周,我会遇到另一篇文章,该文章声称有新的方式来获得对消费者,市场,员工或公司所关心的任何其他部门的“见解”。 这些见解似乎是所有公司都在寻求理解的谜。 如果我告诉您没有神奇的配方怎么办? 它所需要的只是一个经常被忽视的简单原则:好奇。 在我进一步解释之前,让我分享一些关于我的背景,这些背景与这里的大故事有关。 我进入数据分析领域已有十五年了,很早就成为流行语。 我曾在企业部门,政府部门和非政府组织中工作,并在大学教授教学研究。 在我的整个职业生涯中,我取得了一些重大成就。 我能够发现洞察力,使公司能够解决他们甚至没有意识到的与消费者相关的挑战,帮助组织确定如何通过数据驱动的决策成功地扩展计划,甚至防止大型公司遭受重大诉讼,以及之间。 这些胜利并不是因为我的技术能力方面有一些特殊技能。 我认识的人比我聪明得多,训练有素,经验丰富。 我有一个优势,使我占了上风,与生俱来的好奇心和对探索之旅的沉迷。 对于我处理的数据集(无论是与消费者相关的还是其他方面的)而言,这意味着我毫不犹豫。 我手动进行了手术水平的分析。 我以各种可能的方式对数据进行了细分。 然后,我细分了细分。 我控制了每个可用变量。 然后了解了我的结果变量如何通过回归模型,相关性或重大检验受到影响。…

所以你想在社会部门工作…

社会科学的跨学科性意味着它已经变得多样化和动态。 年轻人越来越多地学习以前在大型学科中罕有的学科。 现在有完善的课程,如发展研究,性别研究,治理与外交,社会政策与公共政策,公共卫生与社会医学,发展经济学,贫困,媒体与社会,农村发展,城市研究等。让学生开设涵盖社会学,政治学,经济学,法律,医学,统计学甚至科学和文学等传统学科的课程。 结果是社会科学家进入了具有从SPSS到解构文学作品的技能的劳动力市场。 作为一名学生,我拥有发展研究的硕士学位和公共卫生的博士学位,因此我参加了从拉丁美洲历史到流行病学,文化研究和医学等课程。 我现在是非营利组织的研究员,致力于性别,健康和多维贫困。 作为我工作的一部分,我经常遇到年轻的社会科学家和研究人员,他们希望将课堂理论转化为实践。 更具体地说,他们有兴趣在非营利部门或社会部门工作,特别是在农村地区。 因此,这里有一篇关于这种情况的文章和一些建议。 1.不要带着浪漫的乡村生活或贫困观念进入田野。 农村地区的乡村生活不是一些古朴的生活方式,而是简单的存在。 这很复杂。 通常,您将与之共事的地区充满种姓和宗教偏见,极差的健康指标和较高的死亡率以及基于性别/种姓的暴力。 这些都是复杂的问题,不会在一天内消失。 因此,对个人或组织在给定背景下和特定时间范围内可以实现的目标具有细微的理解和切合实际的期望,因此可以进入该领域。 不要让延误,抵抗和失败使您沮丧和沮丧。 社会变革是最困难的,需要很长时间。 2.不要让这成为单方面的事情。…

#ForesightAfrica的发布:2018年非洲首要任务

#ForesightAfrica的发布:2018年非洲首要任务 1月17日,星期三,布鲁金斯学会(Brookings Institution)的非洲增长计划(AGI)主办了《展望非洲:2018年非洲首要任务》,以纪念其首份报告的发布。 该活动由一个专家小组组成,讨论该报告以及他们对非洲2018年首要任务的见解。作为非洲妇女和Khana Group(TKG)在非洲开展业务的公司的合伙人,该活动既是有价值,并且与我认为对我们大陆最重要的许多关键主题保持一致。 头等大事的范围广,但也有关键的关键主题和要点。 在小组讨论中,负责非洲事务的秘书长代理特别顾问戴维·梅赫迪·哈曼说,非洲大陆的主要优先事项应是区域一体化,制造业和青年就业。 非洲联盟驻美利坚合众国大使Arikana Chihombori-Quao博士阁下强调必须消除殖民主义的遗产。 非洲公司理事会首席执行官Florizelle Liser女士阐明了吸引投资到自然资源以外领域的重要性。 完整的报告可以在AGI的网站上找到,小组讨论的视频可以在布鲁金斯的YouTube频道上找到。 该报告分为6章,1)释放非洲的内在力量2)可持续的经济发展融资3)扩大增长的收益,4)重新思考非洲的结构转型5)发挥非洲的数字潜力,以及6)重新评估非洲的全球伙伴关系包括Paul Kagame先生,Landry Signe先生和Ngozi Okonjo-Iweala先生在内的9位作者对此报告做出了贡献。 这些不同的主题侧重于整个非洲大陆的可持续和包容性增长。 通过讨论可以清楚地看出,优先事项在整个非洲大陆的不同情况下会有所不同。…

大数据如何影响教育?

经合组织教育研究与创新中心 马克·富斯特·拉贝拉 大数据是指当今社会所产生的大量多样的信息。 生成的数据量是如此之大,以至于很难通过常规手段来捕获,管理和处理它。 随着更好的数据处理形式和存储容量的提高,大数据越来越影响我们的生活。 例如,人们在社交媒体上的互动可以使公司更好地了解消费者的需求,并找到新的方式来接触目标人群。 同样,城市规划人员使用城市交通数据来更好地满足公共交通需求。 大数据正在改变无处不在的决策方式,教育也不例外。 教育系统会产生大量有关我们的学生和学校的信息。 这包括诸如学生的出勤率,学业成绩,他们的表现和社会经济背景以及学校的人口构成和授课时间等数据。 这些信息和其他信息对于教育系统的管理很重要,但是对于分析系统的功能并支持其改进也非常有帮助。 获取数据可以帮助学生定义他们的学习目标和策略。 它可以为家庭提供信息,以帮助他们做出决定并支持他们孩子的教育路径,并提高教师和学校的能力,使其能够更好地适应教学方法以适应学生的具体情况和需求。 它可以帮助研究人员确定最有效的方法和进一步改进数据的新方法,并为决策者提供证据,以设计更好地支持其所在地区和学校的政策。 但是,拥有信息的单一事实不足以利用它。 经合组织的一项案例研究表明,由于过度强调学校之间的比较和竞争,阻碍了波兰一些学校发展和改善的自我评估过程。 由于缺乏评估文化,这些学校把重点放在了学生的考试成绩上。 鉴于学校的质量并不仅仅取决于这些结果,他们的努力无法带来改善。…

社会科学研究正在发生变化

介绍Busara的“ Off the Record” 我们中的许多人都将“研究”视为一种故意的,缓慢移动的机器,需要大量的时间,精力和金钱。 实际上,新的研究工具正在迅速改变这种范式,对传统方法进行补充,以使研究能够快速,灵活地进行,同时提供严格而高质量的数据。 这种变化在在线实验世界中最为明显,无论是MTurk(由Amazon支持的Mechanical Turk),Qualtrics还是其他公司。 这些平台使企业可以访问多样化,按需,可扩展的员工队伍,他们可以选择完成的任务。 工作者可以在方便时完成这些任务,并且收集的数据可提供有关用户行为的有价值,适用和有效的见解。 语音识别,电话感应,注意力测量或SMS消息传递等新的数据收集工具也使我们能够在Busara进行轻巧,低接触的实验。 这些工具比以往任何时候都更便宜,更易获得,并迅速被社会科学研究视为可靠的方法。 实际上,高级研究人员经常要求在研究生甚至进入决策实验室之前就在Mturk上试用新的想法,并且由于能够在数分钟内编写和部署一个想法, 科学发展的速度将比以往更快 。 “不公开记录”将包含与我们在特定情况下每天都会看到的问题相关的一系列发现和见解。 尽管它并不是要作为通用知识,但我们希望它可以为研究人员提供启发,将这些发现转化为普遍知识,或组织采用相似的思维方式来解决自己的内部问题。 这项工作中的一些见解可以帮助我们改变思维方式,或者充其量只能改变我们对人类行为的看法。…

我们谈论大数据是什么意思? –伊恩·穆尔瓦尼(Ian Mulvany)–中

我们谈论大数据是什么意思? 以下有关本文的博客文章提供了大数据的以下定义: “海量数据通常将公共部门组织主动收集的高度结构化的管理数据与连续和自动收集的结构化和非结构化实时数据结合在一起,而实时数据通常由公共和私人实体通过其互联网被动地创建。” 这篇文章的背后是付费专栏,但是博客的布局很明确。 作者似乎最担心的是研究人员如何使用大数据一词,这些研究人员大多来自处理公共部门数据的背景。 我从博客文章中获得的收获是: *公共部门对“大数据”一词的使用有时与该术语在私营部门中的含义有所不同 *实时数据收集*可能*成为公共部门的罪魁祸首 *数字尾气数据只是偶然地与具有回答公共政策问题的任何功能对齐,并且考虑到它是否完全适合此类目的? *使用此数据的伦理尚不清楚 *这种目前的大数据并不代表我们的一生,也不代表所有公民 *仍然存在巨大的潜力,但是必须在了解该资源当前固有的局限性的同时缓和对此潜力的兴奋。 我认为目前这些都是合理的立场,但是大数据的定义使我们无法解释大容量意味着什么。 我要处理的有关大数据的职位主要取决于您对数据的舒适程度,而一个人的大数据是另一人的批处理工作。 数据激增所创造的是,特定研究人员在当时及时突破技术上可能的极限的机会越来越多。 抛开所有有关基础数据中的内容以及它是否可能很好地适合所要研究的问题的问题,我感到非常令人兴奋的是,获得与数据库工作能力的过程您认为今天的数据很大,这将造就一批不惧怕明天也可能对他们有用的研究人员。 通过这种方式,我们创造了一个由技术精湛的研究人员组成的环境,他们可能比今天更能解决棘手的问题。

苏珊·米勒(Susan Miller)告诉我,我可能正在尝试人工智能。

苏珊·米勒(Susan Miller)告诉我,我可能正在尝试人工智能。 我认为专业化是一条漫长的道路,与此同时,跳遍知识体系被证明很有趣! 四月作为数据科学的一个月开始了,它也是有趣的部分! 并不是说预处理就不好玩了-我不喜欢数据清理这个术语,就好像数据不能说明事实一样-但是挖掘可能会不必要地深入。 上周,我问自己一个问题:“我可以做的最少预处理量是多少,才能习惯于使用这些数据作为输入?”(实际上,我说对建模这些数据感到满意,然后我的主管建议例如,该特征提取不是建模。但是它确实需要模型,因此建模吗?)。 我认为这个问题给了我一个悬而未决的高峰,但上周五在UCT举行的Indaba X深度学习大会上,我确实获得了完整的展示。 这次活动的组织规模给我留下了深刻的印象,所有发言人的精力始终如此。 因此,当天的重头戏是Ismail Akhalwaya博士关于量子计算的演讲。 在开始讨论之前,我只想向您展示我在他的IBM网页上找到的报价: “……他的博士研究向他教授了两个重要的学术进步要素:结构化知识的喜悦和敬畏,以及缓慢,渐进和深入的理解并最终扩展该结构的方法。” 我们刚刚说到哪了? 好的量子计算! 从波/光现象到哥本哈根解释,再到光束分裂到纠缠,他经历了深刻的理解。 我非常感谢我读过的格里菲斯的那几章,以及6周的量子力学,对量子行为的眼镜有了更真实的欣赏。 我认为,量子计算机的工程学几乎与理论完全分开,但这就是我们生活的地方–在奇妙的科学追求的交汇处。…