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Slider: http://goo.gl/BEzf10
Speaker: Brad Chang
ImageNet 有大量有label的圖片,可供圖片辨識用
2012 Alexnet 用GPU做了類神經網路,Top-5 Error rate 大幅下降到16.4%
2015 ResNet 3.57%
2015 Google InceptionV3 3.46%
Human 5.1%
ImageNet裡面那些獵豹的label不是我們要的,但我們可以用transfer learning來把電腦學到的經驗轉移到我們需要的領域
經驗是可以保留的,我們只需要 Retrain 最後一層(softmax層),前面幾層的weight可以保留
想要解決的問題:如何篩掉不適當的照片、推薦客戶合適的圖?
作法:準備色情圖片之類不適當的照片並分門別類,作為dataset來retrain並test
幾百張的training圖已可以得到可接受的第一版結果
Slider:
Speaker: 陳縕儂
Intellengence Assistance Architecture
GUI v.s. CUI (Conversational UI)
Bots 兩大發展分支
System Framework
Interaction Example:
FIND_RESTAURANT
FIND_PRICE
FIND_TYPE
Restaurant | Rating | Type |
---|---|---|
R1 | Good | Taiwanese |
R2 | Bad | Thailand |
.. | .. | .. |
Deep Learning for Dialogues
App behavior for understanding
Evolutional roadmap
High-level intention for dialogue planning
Empathy in dialogue system
Conclusion
Q: Language Generation要怎麼做Evaluation,怎樣才算是符合文法?怎樣算是合理的回答?
Q: 目前關於情緒判斷,是否已經到了Production了?
電影字幕作為資料源
PTT 資料源
透過 Django 做爬蟲、機器人的管理
檢索引擎
斷詞器
word2vec
如何評估檢索系統
Ranking Consideration