計算機研究生方向選擇，推薦系統(tǒng)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理四個應(yīng)用方向，如何選擇？計算機研究生方向選擇系統(tǒng)，信息檢索，數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理等四個方向。在我看來，在這四個專業(yè)方向中，數(shù)據(jù)挖掘和自

計算機研究生方向選擇，推薦系統(tǒng)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理四個應(yīng)用方向，如何選擇？

計算機研究生方向選擇系統(tǒng)，信息檢索，數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理等四個方向。在我看來，在這四個專業(yè)方向中，數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理有著非常廣闊的發(fā)展前景。

近年來，數(shù)據(jù)挖掘已成為大數(shù)據(jù)科技的基礎(chǔ)支撐。它具有非常豐富的專業(yè)內(nèi)涵和非常廣闊的發(fā)展前景。它有著非常廣泛的應(yīng)用范圍和強大的專業(yè)生命力。廣泛應(yīng)用于國防、軍事、經(jīng)濟、科技、應(yīng)急救援等領(lǐng)域。

自然語言處理是計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個重要方向。研究了用自然語言實現(xiàn)人與計算機有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門綜合語言學(xué)、計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫恼Z言。因此，它與語言學(xué)的研究密切相關(guān)，但也存在著重要的區(qū)別。

自然語言處理不是對自然語言的一般研究，而是研究能夠有效實現(xiàn)自然語言交流的計算機系統(tǒng)，特別是軟件系統(tǒng)。因為它也是計算機科學(xué)的一部分，所以在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用和非常廣闊的前景。

這兩個專業(yè)方向都很好，你可以根據(jù)自己的興趣來選擇。

為什么說自然語言處理是人工智能的核心？

具體來說，主要有兩個原因：

語音助手、智能揚聲器、智能機器人、語音搜索我們可以清晰地感受到，語音交互已經(jīng)成為智能時代人機交互的主流方式。

什么是互動？簡而言之，它是建立在對一句話、一件事的理解和兩個人之間的言語交流的基礎(chǔ)上的。在理解方面，不能用簡單的語音識別來處理，而是涉及到“自然語言處理”，即句子切分和上下文理解。這樣，讓人工智能像人類一樣“理解”句子，才能準(zhǔn)確理解用戶給出的指令，從而準(zhǔn)確執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)流暢的語音交互過程。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾說過，人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)問題是“語義分析”。圖靈機器人聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運營官郭佳也表示，人腦是人類擁有無限智慧的理由，是“智慧”的體現(xiàn)。

目前，人工智能更多的是“學(xué)習(xí)”人類。對于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是關(guān)注它能否在與人的互動中真正做到既準(zhǔn)確又自然。為了達(dá)到這個目的，我們需要達(dá)到“理解”，即自然語言的理解。

為什么自然語言處理很難？

這是非常困難的，但它比前20年自然語言處理的進(jìn)步要好得多。最近，因為我們想研究人工智能自然語言處理項目，我們一直在閱讀相關(guān)書籍，從數(shù)學(xué)的奧秘，統(tǒng)計理論，概率論等。！讀了這么多書之后，我發(fā)現(xiàn)很多東西都取決于你的堅實基礎(chǔ)。為什么自然語言處理的頭20年如此困難，或者沒有進(jìn)展？簡單地說，人的習(xí)慣性思維決定了你對事物的理解方式。

在過去的20年里，科學(xué)家對自然語言處理的研究一直局限于或局限于人類學(xué)習(xí)語言的方式。簡而言之，就是用計算機來模仿人腦。當(dāng)時，大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，機器要翻譯或識別語音，就必須讓計算機理解我們的語言，而要做到這一點，就必須讓計算機有能力模仿人類什么樣的智慧，這是人類理解的普遍規(guī)律，我們不應(yīng)該嘲笑他們，因為只有這樣的試錯，才能取得今天的成就。

現(xiàn)在，語音識別和翻譯已經(jīng)做得很好了，但是很多不在我們機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的人仍然錯誤地認(rèn)為語音識別和翻譯是通過理解自然語言的計算機來實現(xiàn)的，而這實際上是通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)來實現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計的進(jìn)步是人類對事物理解的突破。統(tǒng)計語言模型的建立是當(dāng)今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但許多事物都會有其固有的缺陷，無法改變。

數(shù)的關(guān)系，公式的計算，n元模型在語言模型中的定位，為什么馬爾可夫假設(shè)中n的值這么小，涉及的知識太多，我這里不能一一回答。我只想說，純自然語言處理不像以前那么混亂，現(xiàn)在比以前好多了。困難不在于它本身，而在于它涉及太多的知識點。。。。

今年考上研究生，導(dǎo)師讓我在圖像處理算法和深度學(xué)習(xí)算法中選一個方向，請問有什么建議嗎？

選擇深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在傳統(tǒng)的圖像處理方法基本上不如深度學(xué)習(xí)。如果你想了解更多，就要了解更多的機器學(xué)習(xí)理論

自然語言處理與計算機視覺、個人虛擬助手、智能機器人、語音識別等一起，將成為未來國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大趨勢。從投資的角度來看，自然語言處理也是投資最多的領(lǐng)域之一。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，它還可以在金融行業(yè)的分析中發(fā)揮至關(guān)重要的作用，如關(guān)注市場變化的線索、預(yù)測價格趨勢、評估市場風(fēng)險等。然而，要實現(xiàn)人工智能在金融業(yè)的全場落地，首先要做的是自然語言處理技術(shù)。這項技術(shù)是重點和難點。

自然語言處理可以實現(xiàn)計算機與人之間的自然語言交流。它是一門綜合語言學(xué)、計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)的科學(xué)。它是計算機科學(xué)、人工智能和語言學(xué)研究計算機與人類語言相互作用的領(lǐng)域。說白了，人工智能可以理解人。

隨著智能領(lǐng)域分工的日益清晰，各大企業(yè)已經(jīng)從最初的競爭模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹献髂Ｊ?，實現(xiàn)雙贏，自然語言處理技術(shù)也越來越受到大家的青睞。

可以預(yù)見，未來20年，自然語言處理將成為人工智能應(yīng)用的最大突破之一。近年來，知識地圖在搜索領(lǐng)域占有一席之地，在快速推廣中，一是多領(lǐng)域關(guān)聯(lián)，二是知識整合。自然語言處理與知識映射相結(jié)合的趨勢在未來很有可能。

如上所述，人工智能自然語言處理涉及廣泛的技能和技術(shù)領(lǐng)域。可以毫不夸張地說，一個自然語言處理工程師必須是一個全面的人才。他必須掌握人工智能領(lǐng)域的大部分技術(shù)，所以真正從事這一領(lǐng)域的人才很少?，F(xiàn)在城市里從事自然語言處理的大部分人都是非理科類背景的，要么在工作中自學(xué)，要么跟著項目一起爬出來，所以從事自然語言處理的專業(yè)人士，產(chǎn)業(yè)發(fā)展是非?？陀^的。