Globoko učenje za analizo slik in besedil
published: July 5, 2018, recorded: May 2018, views: 737
Slides
Related content
Report a problem or upload files
If you have found a problem with this lecture or would like to send us extra material, articles, exercises, etc., please use our ticket system to describe your request and upload the data.Enter your e-mail into the 'Cc' field, and we will keep you updated with your request's status.
Description
Razlog za veliko zanimanje javnosti za področje umetne inteligence so znanstveno-tehnološki preboji na področju strojnega učenja, ki se imenuje globoko učenje (angl. deep learning). Predstavili bomo idejo globokega učenja, njegove prednosti pri analizi predvsem slikovnih, zvočnih in besedilnih podatkov ter tudi nekatere omejitve in etične dileme. Delovanje analitičnih metod, ki uporabljajo strojno učenje bomo prikazali na dveh primerih: odkrivanju spolne usmerjenosti iz fotografij in analizi sentimenta na spletu.
Prvi primer temelji na nedavni kontroverzni raziskavi Wanga in Kosinskega (2018), ki pokaže, da lahko globoke nevronske mreže natančneje od ljudi prepoznavajo obrazne vzorce. Drugi primer prikaže analizo velikih zbirk spletnih besedil (forumski komentarji, tviti) za odkrivanje čustvene naklonjenosti.
Link this page
Would you like to put a link to this lecture on your homepage?Go ahead! Copy the HTML snippet !
Write your own review or comment: