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理工男，算法工程师，主攻CV；机器学习，技术分享，每周更新
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机器学习有潜力帮助解决企业和整个世界范围内的各种问题。通常，要开发机器学习模型并将该模型部署到可以在操作上使用的状态，需要对编程有深入的了解，并且需要充分了解其背后的算法。这将机器学习的使用限制在一小部分人中，因此也限制了可以解决的问题数量。这为非数据科学
在任务间迁移知识是人类与生具有的能力。通过完成某个任务所获得的知识，同样可用于解决其他相关的任务。传统机器学习和深度学习算法通常在设计上是独立工作的，这些算法训练用于解决特定的问题。一旦特征空间的分布发生变化，就需要从头开始重新构建模型。本文全面介绍了迁移
由于深度学习模型结构复杂，在NLP领域中迁移学习不够成熟，不知道如何进行迁移、迁移模型的哪个结构部分、源数据集合与目标数据集合之间需要满足怎样的关系。本文以CNN文本分类任务为例进行描述，总结一下迁移学习在NLP领域文本分类任务中的一些经验。
最近，在自然语言处理领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。就此，我将最近看的一些相关论文进行总结，选取了几个代表性模型和大家一起学习分享。具体来说，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，
Angel是一个基于参数服务器理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。Angel由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。它将高维度的大模型
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