0:01 各位朋友 大家 好 我 是 jason 豆 博士 最近 有 同学 问 我 说 想 对 呃 计算机 视觉 有 更 多 的 了解 这 我 就要 来 展开 给 大家 讲 一 讲 到底 机器 学习 计算机 视觉 自然 元 处理 这 三个 呃 学科 或者说 三个 方向 都 有 什么 区别 和 联系 机器 学习 是 machinelearning 计算机 视觉 叫 computervisionand 自然 元 处理 呢 叫做 naturallanguageprocessing 很多 AI 的 人工智能 初學者 都 會 感覺 這幾個 會 感到 比較 困惑, 覺得 他們 又 會講 一些 相同 的 東西, 但是 又 是 不同 的 內容。 我覺 得 這個 東西要 怎麼 來 理解 呢? 就是 这些 都 是 属于 人工智能 的 范畴 机器 学习 呢 更 偏 是 方法 就是 specifically 讲 吧 我们 知道 机器 学习 包括 监督 学习 非 监督 学习 以及 增强 学习 supervisedlearning, unsupervisedlearning, reinforcementetc 然后 呢 这个 computervision 和 naturallanguageprocessing 就是 计算机 视觉 和 自然语言 处理 呢 分别 是 两个 应用 或者说 是 两个 问题 的 集合 计算机 视觉 专门 就是 针对 如何 处理 图像 图片 和 视频 的 问题 而 自然 源 处理 就 讲 专门 如何 处理 文本 的 问题 通常 呢 我们 现在 主流 的 普温西 计算机 视觉 还是 还是 自然语言 处理 用 的 都 是 积极 学习 的 方法 所以 说 啊 所以 说 呢 我们 在 这些 课上 也 会 学到 积极 学习 方法 但是 呢 他们 这 两个 学科 本身 都 是 problemdriving 的 都 是 问题 driving 的 比如说 我们 自然语言 处理 里面 有 比较 精简 的 问题 比如说 NameAnti - Recognition 所谓 的 命名 实体 识别 OrlikeRelationExtraction 关系 抽取 OrlikeMachineTranslation 机器翻译 这些 都 是 一些 具体 的 自然语言 处理 的 问题 然后 我们 有 了 这个 问题 以后 我们 可以 用 一些 机器 学习 的 方法 来 解决 比如说 什么 HaydenMarkovmodel 银码 模型 或者 什么 conditionalrandomfield 条件 随 机场 或者 我们 这个 neuralnetwork 模型 或者 reinforcementlearning 增强 学习 的 模型 包括 视觉 也 是 这样 视觉 里面 比较 经典 的 有 这个 facerecognition 人脸识别 的 问题 或者 这个 什么 radiogeneration 生成 生成 的 问题 然后 呢 这些 都 是 有 不同 的 基础 模型 对应 解决 但 他 呢 也 可以 可能 基于 一些 规则 的 方法 或者 一些 不是 基于 继续 学习 的 别 其他 算法 而 我们 做 machinelearning 研究 的 研究 什么 呢 machinelearning 的 研究 呢 很多 核心 呃 就是 很 就是 所谓 的 优化 和 模型 啊 经常 呢 我们 是 提出 一个 新 的 模型 然后 我们 说 然后 我们 说 这个 这个 模型 可以 在 呃 模型 啊 用 视觉 的 数据 集 或者 nlp 或者 用 这个 文本 的 数据 来 验证 我们 提出 新 的 模型 的 效果 或者 我们 提出 一个 新 的 优化 方法 来 进入 下滑 所以 本质 呢 是 一个 mathologydriving 的 导明 如果 你 要 做 一些 theoretical 理论 方面 research 呢 就 变成 一个 theoreticaldriving 的 research 我们 先 提出 方法 然后 在 不同 的 视觉 或者 nlp 的 领域 中 应用 来 来 验证 这个 新 的 方法 的 啊 这个 优点 啊 反 相反 我们 在 这个 问题 专门 抖命 不 说 cv 和 nlp 中 呢 说 我们 先有 问题 然后 尝试 不同 的 方法 尝试 哪 种 方法 好 然后 可以 这个 可以 发出 新 的 论文 或 做 新 的 research 所以 说 这 几个 方向 有 不同 有 联系 但是 思路 是 不 一样 的 这 是 我 在读 博士 开始 的 时候 才 学习 到 的 所以 来 分享 给 大家 大家 有 什么 更 多 关于 AIresearch 问题 欢迎 点赞 留言 评论 以及 我们 私下 交流 谢谢.