教程简介: 最近AI对话技术的飞跃式发展,无疑与越来越复杂的深度学习算法有关,而深度学习算法所捕捉到的模式是由各种数据收集机制生成的。因此,本教程的目标是双重的。首先,它旨在让学术界熟悉基于统计学的对话系统算法设计的最新进展,其中包括开放性领域和基于任务的对话范例。本教程的重点是介绍对话系统端到端的学习机制,以及它们与更加常见的模块系统之间的关联。从理论上讲,从数据中学习端到端可以为对话系统提供无缝的、空前的可移植性,有着非常广阔的应用前景。从实践的角度来看,该领域仍然存在大量的研究挑战和机会:在本教程中,我们会分析理论和实践之间的差异,并介绍当前端到端对话学习的主要优势和实践中的局限性。

目录:

  • 理解数据(带注释和不带注释的)收集对AI对话系统的重要性。
  • 介绍最新的关于AI对话系统的数据收集范式。
  • 阐述大规模无结构的对话数据在对话系统预训练方面的可用性。
  • 提供端到端数据驱动在AI对话学习模型的概述。
  • 讨论数据和算法选择之间的重要性。
  • 关于当前(任务导向)AI对话在实际操作中的一个行业视角。

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用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型(如模式识别中的判别模型,人工神经网络法中的权重模型等),再用已建立的模型来预测未知样本,此种方法称为有监督学习。是最常见的机器学习方法。

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。最近来自斯坦福、CMU、Google等25家机构58位学者共同发表了关于联邦学习最新进展与开放问题的综述论文《Advances and Open Problems in Federated Learning》,共105页pdf调研了438篇文献,讲解了最新联邦学习进展,并提出大量开放型问题。

摘要

联邦学习(FL)是一种机器学习设置,在这种设置中,许多客户(例如移动设备或整个组织)在中央服务器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型,同时保持训练数据分散。FL体现了集中数据收集和最小化的原则,可以减轻由于传统的、集中的机器学习和数据科学方法所带来的许多系统隐私风险和成本。在FL研究爆炸性增长的推动下,本文讨论了近年来的进展,并提出了大量的开放问题和挑战。

目录

1 介绍

  • 1.1 跨设备联邦学习设置
  • 1.1.1 联邦学习中模型的生命周期
  • 1.1.2 典型的联邦训练过程
  • 1.2 联邦学习研究
  • 1.3 组织
  1. 放宽核心联邦学习假设:应用到新兴的设置和场景
  • 2.1 完全分散/点对点分布式学习
  • 2.2 跨竖井联邦学习
  • 2.3 分离学习
  1. 提高效率和效果
  • 3.1 联邦学习中的非iid数据
  • 3.2 联邦学习优化算法
  • 3.3 多任务学习、个性化和元学习
  • 3.4 为联邦学习调整ML工作流
  • 3.5 通信与压缩
  • 3.6 适用于更多类型的机器学习问题和模型

4 .保护用户数据的隐私

  • 4.1 深入研究参与者、威胁模型和隐私
  • 4.2 工具与技术
  • 4.3 对外部恶意行为者的保护
  • 4.4 对抗服务器的保护
  • 4.5 用户感知
  1. 对攻击和失败的健壮性
  • 5.1 模型性能的对抗性攻击
  • 5.2 非恶意失效模式
  • 5.3 探索隐私和健壮性之间的张力
  1. 确保公平,消除偏见
  • 6.1 训练数据的偏差
  • 6.2不访问敏感属性的公平性
  • 6.3公平、隐私和健壮性
  • 6.4利用联合来改善模型多样性
  • 6.5联邦公平:新的机遇和挑战

7 结束语

  • 用于联邦学习的软件和数据集
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简介: 特征工程在机器学习、数据挖掘和数据分析中起着关键作用。本文提供了特征工程的一般定义,以及该领域的主要问题、方法和挑战的概述。特征工程在大数据分析中起着关键作用。没有数据,机器学习和数据挖掘算法就无法工作。如果没有表示基础数据对象的功能,大数据分析则几乎不能实现,并且这些算法的结果质量在很大程度上取决于可用特征的质量。数据通常以各种形式存在,如图像、文本、图形、序列和时间序列。表示数据对象的常见方法是使用特征矢量。即使由特征向量表示的数据可能仍然需要新的有效特征。特征工程涉及满足生成和选择基于特征向量的有效数据表示的需求。

本书目录:

  • 1.预览概述
  • 2 文本数据特征工程 
  • 3 视觉数据特征提取学习
  • 4 基于特征的时序分析
  • 5 数据特征流工程
  • 6 序列特征生成与特征工程
  • 7 图与网络特征生成
  • 8 特征选择与评估
  • 9 监督学习中的自动特征工程
  • 10 基于模式的特征生成
  • 11 深度学习特征表示
  • 12 用于社交机器人检测的特征工程
  • 13 用于软件分析的特征生成与工程
  • 14 Twitter应用特征工程

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论文题目: Knowledge-based Conversational Search

摘要:

允许对数字存储信息进行直观和全面访问的对话接口仍然是一个目标。在这篇论文中,分析了对话搜索系统的需求,并提出了一些具体的解决方案来自动化这些系统应该支持的基本组件和任务,从而为对话搜索系统的设计奠定了基础。我们描述了几个相互依赖的研究,这些研究分析了更高级的对话搜索系统的设计需求,该系统能够支持复杂的类人对话交互,并提供对巨大知识库的访问。在前两章的研究中,重点分析了信息搜索对话中常见的结构,从领域独立的话语功能关系和领域特定的隐含语义关系两方面分析了重复模式。结果显示,问题回答是特定信息访问的关键组成部分之一,但它不是会话搜索系统应该支持的对话交互的唯一类型。在第三章的研究中,提出了一种新颖的方法来解决复杂的问题。在最后的研究章节中,将注意力转向了另一种交互模式,称之为对话浏览,在这种模式中,会话系统与问题回答不同,在对话交互过程中起着更积极的作用。结果表明,由于词汇量不匹配问题,该方法可以帮助用户发现仅使用问题回答无法检索的相关条目。

论文作者:

Svitlana Vakulenko是阿姆斯特丹大学博士,研究范围是自然语言处理、对话系统、问答、对话搜索。

论文下载链接: https://svakulenk0.github.io/pdfs/Conversational_Search_in_Structure__PhD_Thesis_Vakulenko_.pdf

ppt下载链接: https://svakulenk0.github.io/pdfs/slides/defence_final.pdf

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题目: Machine Learning in Action

摘要: 这本书向人们介绍了重要的机器学习算法,介绍了使用这些算法的工具和应用程序,让读者了解它们在今天的实践中是如何使用的。大部分的机器学习书籍都是讨论数学,但很少讨论如何编程算法。这本书旨在成为从矩阵中提出的算法到实际运行程序之间的桥梁。有鉴于此,请注意这本书重代码轻数学。

代码下载链接: https://pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取码:vqhg

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论文题目: Neural Reading Comprehension And Beyond

论文摘要: 教机器理解人类语言文件是人工智能中最难以捉摸和长期存在的挑战之一。本文研究的是阅读理解问题:如何建立计算机系统来阅读一篇文章并回答理解问题。一方面,我们认为阅读理解是评估计算机系统对人类语言理解程度的重要任务。另一方面,如果我们能建立一个高性能的阅读理解系统,它们将是问答和对话等应用的关键技术系统。在这篇论文中,我们关注的是神经阅读理解:一类建立在深层神经网络之上的阅读理解模型。与传统的稀疏的、手工设计的基于特征的模型相比,这些端到端的神经模型在学习丰富的语言现象和提高现代阅读理解基准上的性能方面有了很大的提高。在第一部分中,我们将讨论神经的本质阅读理解和目前我们努力建立有效的神经阅读理解模型,更重要的是,了解神经阅读理解模型实际上学到了什么,需要解决语言理解的深度是什么当前任务。我们还总结了这一领域的最新进展,并讨论了未来的发展方向和有待解决的问题。在本论文的第二部分,我们将探讨如何在最近神经阅读理解的成功基础上建立实际的应用。特别是我们开创了两个新的研究方向:1)如何将信息检索技术与神经阅读理解相结合,解决大规模的开放领域问题回答;2)如何从现有的单轮、基于广域的阅读理解模型构建会话式问题回答系统。我们在DRQA和coqa项目中实现了这些想法,并证明了这些方法的有效性。我们相信他们对未来的语言技术有很大的希望。

下载链接: https://stacks.stanford.edu/file/druid:gd576xb1833/thesis-augmented.pdf

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论文摘要:

教机器理解人类语言文档是人工智能中最难以捉摸和长期存在的挑战之一。本文探讨了阅读理解的问题:如何构建计算机系统来阅读文章和回答理解问题。一方面,我们认为阅读理解是评价计算机系统对人类语言理解程度的一项重要任务。另一方面,如果我们能够构建高性能的阅读理解系统,那么它将成为问答和对话系统等应用的关键技术。本文以神经阅读理解为研究对象:一种基于深度神经网络的阅读理解模型。与传统的稀疏的、手工设计的基于特征的模型相比,这些端到端神经模型在学习丰富的语言现象方面更加有效,并且在所有现代阅读理解基准上的表现都有很大的提高。本文由两部分组成。第一部分是对神经阅读理解的本质进行概括,介绍我们在构建有效的神经阅读理解模型方面所做的努力,更重要的是了解神经阅读理解模型实际学到了什么,以及解决当前任务需要什么样的语言理解深度。我们还总结了该领域的最新进展,讨论了该领域的未来发展方向和有待解决的问题。在本文的第二部分,我们探讨了如何在最近神经阅读理解成功的基础上建立实际应用。特别是,我们开创了两个新的研究方向:1)如何将信息检索技术与神经阅读理解相结合,解决大规模开放领域的问题;(2)如何从当前的单圈、跨步阅读理解模式中构建会话问答系统。我们在DrQA和CoQA项目中实现了这些想法,并证明了这些方法的有效性。我们相信他们对推动未来的语言技术有很大帮助。

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人机对话系统能够让机器通过人类语言与人进行交互,是人工智能领域的一项重要工作。因其在虚拟助手和社交聊天机器人等领域的商业价值而广受工业界和学术界的关注。近年来,互联网社交数据快速增长促进了数据驱动的开放领域对话系统研究,尤其是将深度学习技术应用到其中取得了突破性进展。基于深度学习的开放领域对话系统使用海量社交对话数据,通过检索或者生成的方法建立对话模型学习对话模式。将深度学习融入检索式系统中研究提高对话匹配模型的效果,将深度学习融入生成式系统中构建更高质量的生成模型,成为了基于深度学习的开放领域对话系统的主要任务。本文对近几年基于深度学习的开放领域对话系统研究进展进行综述,梳理、比较和分析主要方法,整理其中的关键问题和已有解决方案,总结评测指标,展望未来研究趋势。

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主题: Meta-Learning: from Few-Shot Learning to Rapid Reinforcement Learning

摘要: 近年来,在数据丰富的领域,诸如深度神经网络等高容量模型已经使机器学习技术变得非常强大。然而,数据稀缺的领域已被证明具有挑战性的这种方法,因为高容量函数逼近严重依赖于大数据集的泛化。这可能对从有监督的医学图像处理到强化学习等领域构成重大挑战,在这些领域,真实世界的数据收集(如机器人)构成重大的后勤挑战。元学习或少镜头学习为这个问题提供了一个潜在的解决方案:通过学习从许多以前的任务中跨数据学习,很少镜头元学习算法能够发现任务之间的结构,从而实现新任务的快速学习。本教程的目的是为元学习提供一个统一的视角:向观众讲授现代方法,描述围绕这些技术的概念和理论原则,介绍这些方法以前的应用领域,并讨论了该地区存在的基本问题和挑战。我们希望本教程对那些在其他领域有专长的机器学习研究人员都有用,同时也为元学习研究人员提供了一个新的视角。总而言之,我们的目标是为受众成员提供将元学习应用到他们自己的应用中的能力,并开发新的元学习算法和理论分析,这些驱动是由现有工作的挑战和局限所驱动的。我们将提供一个统一的视角,说明各种元学习算法如何能够从小数据集中学习,概述元学习能够而且不容易应用的应用,并讨论这一子领域的突出挑战和前沿。

邀请嘉宾: Chelsea Finn是Google Brain的研究科学家,也是加州大学伯克利分校的博士后学者。2019年9月,她将以助理教授的身份加入斯坦福大学计算机科学系。芬恩的研究兴趣在于通过学习和互动,使机器人和其他智能体发展出广泛的智能行为。为此,芬恩开发了深度学习算法,用于同时学习机器人操作技能中的视觉感知和控制,用于可伸缩获取非线性回报函数的逆强化方法,以及能够快速实现的元学习算法,在视觉感知和深度强化学习中,很少有镜头适应。芬恩在麻省理工学院获得了EECS学士学位,在加州大学伯克利分校获得了CS博士学位。她的研究成果已通过NSF研究生奖学金、Facebook奖学金、C.V.Ramamoorthy杰出研究奖和麻省理工35岁以下技术评论奖获得认可,她的研究成果已被包括《纽约时报》、《连线》和彭博社在内的多家媒体报道。

Sergey Levine 2009年获得斯坦福大学计算机科学学士和硕士学位,2014年获得斯坦福大学计算机科学博士学位。他于2016年秋季加入加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系。他的工作重点是决策和控制的机器学习,重点是深度学习和强化学习算法。他的工作包括自主机器人和车辆,以及计算机视觉和图形。他的研究工作包括开发将感知和控制相结合的深度神经网络策略的端到端训练算法、反向强化学习的可扩展算法、深度强化学习算法等。

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