ml-mipt advanced Лекция 01: Введение в NLP, векторные представления слов, word2vec | Осень 2021

YOUTUBE · 30.11.2025 06:44

Ключевые темы и таймкоды

Введение

0:09

В этом семестре будет рассмотрен глубокий обучение, диплер и другие темы.
Будут рассмотрены задачи машинного перевода, архитектуры трансформеров и эрель.

Обучение и работа

3:11

В этом семестре будут доступны задачи с автопроверкой и ручной проверкой.
Будет рассмотрен вопрос о том, как можно обучать сертики и оптимизировать их работу.

Работа с компьютером и поиск работы

5:47

В этом семестре будет проведен митор, который будет оценивать количество сданных домашек.
Будет предложено присоединиться к курсу и задавать вопросы, предлагать дополнительные темы.

Организация и аудитория

9:06

В этом семестре будут проводиться онлайн пары для тех, кому удобнее.
Будет обсуждаться вопрос о разработке дополнительных курсов и использовании облачных сервисов для обучения.

Введение

10:38

Автор рассказывает о курсе, который он создал, вдохновленный другими курсами и работами в области нейросетей и машинного обучения.
Курс доступен для всех желающих, и автор рекомендует сначала пройти базовый курс.

Работа с векторными представлениями слов

13:05

Автор объясняет, что слова являются более сложной структурой, чем просто вектора, и обсуждает проблемы, связанные с векторным представлением слов.
Он предлагает использовать стеминг (разбиение слова на морфемы) для решения этой проблемы.

Исторические аспекты работы с векторными представлениями слов

20:34

Автор рассказывает о том, как люди доходили до идеи стеминга и как она сейчас используется в различных библиотеках и программах.
Он также упоминает, что стеминг может быть использован для обучения компьютерному лингвисту.

Примеры векторов слов

21:00

Пример вектора слова "платье" показывает, что оно близко к словам "свободный" и "е".
Векторы слов могут быть использованы для определения близости слов в контексте.

Проблемы с контекстами слов

24:00

Сложности возникают при определении контекста слов, так как язык постоянно меняется.
Субъективность лингвистов может приводить к ошибкам в определении контекста слов.

Решение проблемы с контекстами слов

27:00

Решение проблемы заключается в использовании контекстов слов для определения их близости в тексте.
Векторное представление слов может быть использовано для определения их близости и взаимного влияния в контексте.

Матричное разложение и контекст

29:49

В видео обсуждается матричное разложение и его применение для контекстного представления слов.
Матричное разложение позволяет снизить размерность пространства и выделить наиболее информативные признаки.

Нейронные сети и контекст

31:07

Нейронные сети могут быть использованы для построения контекстного представления слов, основанного на матричном разложении.
Однако, возникают проблемы с оптимизацией функции потерь и свободой действий.

Обучение нейронных сетей на основе контекстного представления

36:45

Можно использовать нейронные сети для обучения на основе контекстного представления слов.
Архитектура модели может быть выбрана в зависимости от структуры данных и свойств, которые нужно учитывать.

Введение в векторное представление

39:04

В видео обсуждается идея векторного представления данных, которая была предложена в 2013 году Томасом Миколовым и его командой.
Идея заключается в том, что можно построить хорошее векторное представление для сложных данных, если есть внутренняя связь в данных.

Обучение информативных представлений

42:03

Глубокое обучение способно явным и неявным образом учить информативное представление на основе данных.
Обучение происходит в маломерном латентном пространстве, где появляются кучности, соответствующие различным свойствам данных.

Глобальный и локальный контекст

46:18

Глобальный контекст - это контекст, основанный на всем корпусе текстов, локальный контекст - контекст, основанный на одном предложении или слове.
Обучение может происходить на основе глобального или локального контекста, в зависимости от задачи.

Глобальный контекст и локальный контекст

48:18

Глобальный контекст используется для снижения размерности и получения векторов на основе всего текста.
Локальный контекст используется для работы с отдельными словами и предложениями.

Починка моделей с дисбалансом классов

51:36

В видео обсуждаются проблемы, связанные с дисбалансом классов, и способы их решения.
Предлагаются подходы к минимизации дисбаланса классов, такие как негативный сэмплинг и позитивный сэмплинг.

Введение в машинное обучение

52:57

В видео рассказывается о том, как машинное обучение может помочь в решении различных задач, таких как распознавание лиц, анализ текста и другие.
Машинное обучение основано на обучении алгоритмов на большом количестве данных, что позволяет им самостоятельно находить закономерности и делать выводы.

Обучение нейронных сетей

54:00

В видео объясняется, как нейронные сети обучаются на основе примеров и корректируют свои веса, чтобы лучше предсказывать результаты.
Обучение нейронных сетей может быть сложным процессом, требующим большого количества данных и времени.

Обучение на основе примеров

55:00

В видео рассказывается о том, как нейронные сети обучаются на основе примеров, которые им предоставляются.
Обучение на основе примеров позволяет нейронным сетям лучше предсказывать результаты и находить закономерности в данных.

Обучение на основе ошибок

56:00

В видео объясняется, что нейронные сети также могут обучаться на основе ошибок, которые они совершают.
Обучение на основе ошибок позволяет нейронным сетям исправлять свои ошибки и улучшать свои результаты.

Обучение на основе градиентного спуска

57:00

В видео рассказывается о том, как нейронные сети могут обучаться на основе градиентного спуска, который позволяет им корректировать свои веса.
Градиентный спуск является одним из основных методов обучения нейронных сетей.

Обучение на основе матриц

57:55

В видео объясняется, что нейронные сети могут обучаться на основе матриц, которые представляют собой векторное представление слов.
Обучение на основе матриц позволяет нейронным сетям находить закономерности в данных и предсказывать результаты.