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數據預處理，特徵工程，良好特徵的特點

本文包含3個部分：特徵工程,從原始數據到特徵。良好特徵的特點。如何了解數據。

本報告分為以下4個部分：1. 什麼是機器閱讀理解？2. 閱讀理解技術的進步。3. 閱讀理解的更多挑戰。4. 百度閱讀理解技術的研究工作

CMU 與谷歌大腦提出的全新XLNet 在 20 個任務上超過了 BERT 的表現，並在 18 個任務上取得了當前最佳效果！而更令人激動的是，目前 XLNet 已經開放了訓練代碼和大型預訓練模型。

PBA 的輸出結果足以與之前 CIFAR 和 SVHN 數據集上的最佳成績匹敵，但前者的計算量只有千分之一，從而使研究者和從業者使用單顆工作站 GPU 就能有效地學習新的增強策略。

谷歌大腦團隊發布了一項新研究：只靠神經網路架構搜索出的網路，不訓練，不調參，就能直接執行任務。這樣的網路叫做WANN，權重不可知神經網路。

兩大人工智慧專家尤瓦爾·赫拉利和李飛飛展開了一場時長90分鐘的對話，對話的目的是討論人工智慧對人類未來的影響。

不少同學也開始考慮轉型AI產品經理，需要具備什麼能力才能成功轉型呢?希望同學通過這篇文章對AI有全局的了解。

兩年人工智慧行業在國內外得到了爆發試的增長，各大巨頭紛紛布局成立了自己的人工智慧實驗室和研究院，但是我們不得不承認，目前人工智慧的重視方向主要集中在技術型人才方面，在人工智慧產品方面的人才還沒有得到進一步的重視。

來自伯克利的研究人員們提出了PBA(Population Based Augmentation)的方法來獲取更為有效的數據增強策略，並在實現同樣效果下實現了1000x的加速。

2019年4月18日，陸奇博士在清華的非公開演講視頻《AI的本質與創業創新》獨家上線知乎，這也是陸奇首次在中國系統化地輸出自己對AI產業的洞察和實戰經驗。陸奇在講座中帶領創業者站在歷史的高度重新認識AI，並給出AI時代個人發展的方向性建議。