Question answering: definizione Il question answering è una particolare specificazione di un problema molto più grande: ossia la capacità di comprendere il linguaggio naturale. Quest’ultima rappresenta un’enorme sfida per tutti gli appassionati di AI e Machine Learning, principalmente perché è molto complesso riuscire a formalizzare la semantica in una formula matematica. La capacità …
Autrice: Joyce Xu Traduttrice: Sabrina Sala Negli ultimi anni, molto del progresso ottenuto nell’utilizzo del deep learning (apprendimento profondo) per la visione artificiale può essere ricondotto a un gruppo ristretto di architetture di reti neurali. Lasciando da parte la matematica, i codici e i dettagli dell’implementazione, in questo articolo intendiamo analizzare come questi modelli …
Question answering: definizione Il question answering è una particolare specificazione di un problema molto più grande: ossia la capacità di comprendere il linguaggio naturale. Quest’ultima rappresenta un’enorme sfida per tutti gli appassionati di AI e Machine Learning, principalmente perché è molto complesso riuscire a formalizzare la semantica in una formula matematica. La capacità …
C’era una volta il Seq2Seq Il paper “Attention is all you need” è stato l’inizio di tutto quello che attualmente si utilizza per modellare linguaggio e timeseries. Questo passo innovativo non sarebbe stato possibile senza lo sviluppo dell’architettura principale che viene chiama Sequence-to-Sequence (o Seq2Seq). Quest’ultima è una rete neurale che trasforma una data sequenza …
Autrice: Joyce Xu Traduttrice: Sabrina Sala Negli ultimi anni, molto del progresso ottenuto nell’utilizzo del deep learning (apprendimento profondo) per la visione artificiale può essere ricondotto a un gruppo ristretto di architetture di reti neurali. Lasciando da parte la matematica, i codici e i dettagli dell’implementazione, in questo articolo intendiamo analizzare come questi modelli …
