NLP vs Computer vision, which is better for learning AI ?
Summary
TLDR本视频脚本讨论了机器学习领域中计算机视觉和自然语言处理(NLP)的区别。建议初学者选择NLP,因为其预处理过程复杂,有助于提高编程技能和数据处理能力。NLP涉及多种问题,如时间序列数据、句子的序列化处理等,这有助于学习者掌握更多的深度学习技术,如LSTM、RNN和注意力机制。此外,NLP的广泛应用也使其成为一个学习机器学习和深度学习的良好起点。
Takeaways
- 🤖 机器学习领域分为多个子领域,如计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统等。
- 🔍 当前市场上的工作机会主要集中在计算机视觉和NLP。
- 🎯 如果对某个领域有特别兴趣,应选择该领域进行深入学习。
- 📚 对于初学者,如果想了解深度学习或机器学习的核心,建议选择NLP,因为它的预处理较为复杂。
- 💻 NLP的预处理阶段可以锻炼编程能力,特别是对Python的掌握。
- 📏 与计算机视觉相比,NLP的数据处理更为复杂,因为文本数据长度和类型各异。
- 📈 NLP不仅处理文本,还能处理时间序列数据,如句子。
- 🧠 学习NLP可以掌握多种模型,如CNN、LSTM、注意力机制等,这些在计算机视觉中也有应用。
- 🌐 NLP提供了更广泛的机器学习和深度学习问题解决范围。
- 🛠️ 学习NLP有助于深入理解Python编程和数据预处理。
- 🔑 选择NLP可以为将来学习计算机视觉等其他领域打下坚实的基础。
Q & A
机器学习社区主要分为哪些领域?
-机器学习社区主要分为计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、序列数据等领域。
在选择学习计算机视觉或自然语言处理时,应该考虑什么因素?
-如果对某个领域有特别兴趣,可以根据自己的兴趣选择。如果想了解深度学习或机器学习的核心,建议选择NLP,因为NLP的预处理部分较为复杂,有助于学习编程和数据处理。
为什么建议初学者选择NLP来学习?
-NLP的预处理部分较为困难,可以帮助初学者在Python编程和数据处理方面得到很好的练习,因为字符串长度和类型可能不同,需要进行诸如分词、定时和标记化等处理。
计算机视觉在预处理方面有什么特点?
-计算机视觉中,图像通常都是固定形状,如正方形,因此预处理要求相对较少。
NLP中的序列数据有什么特殊之处?
-NLP中的序列数据可以是时间序列数据,句子可以按照时间序列的方式处理,这有助于学习者了解如何处理不同长度的数据。
NLP中通常使用哪些模型来处理序列数据?
-NLP中常用的模型包括LSTM(长短期记忆网络)、RNN(循环神经网络)和注意力机制等,这些模型不仅在NLP中使用,在计算机视觉中也有应用。
为什么说NLP有助于处理更广泛的问题?
-NLP不仅可以处理文本数据,还可以处理时间序列数据,这使得它能够解决更广泛的问题,如股票市场分析或其他需要模式识别的领域。
学习NLP后,是否还可以学习计算机视觉?
-是的,学习NLP后,可以继续学习计算机视觉。NLP的学习可以帮助打下坚实的编程和数据处理基础,这对于学习计算机视觉也是有益的。
在NLP中,时间序列数据的处理有哪些应用场景?
-时间序列数据的处理在NLP中可以应用于文本生成、语言模型训练等场景,在其他领域如股票市场分析、气象预测等也有广泛应用。
为什么说NLP在机器学习和深度学习中的应用更广泛?
-NLP不仅可以处理文本数据,还可以处理时间序列数据,这使得它在机器学习和深度学习中的应用更加多样化,能够解决更多类型的问题。
在NLP的学习过程中,可以学到哪些编程技能?
-在NLP的学习过程中,可以学习到Python编程、数据处理、模型创建等技能,这些都是处理NLP任务时不可或缺的。
Outlines
🤖 机器学习领域的选择:NLP vs 计算机视觉
本段讨论了机器学习领域中计算机视觉和自然语言处理(NLP)的对比。提到了当前市场上多数工作机会主要集中在这两个领域。如果个人对某一领域有特别兴趣,可以选择该领域。但如果目标是深入学习深度学习和机器学习的核心,建议选择NLP,因为NLP的预处理阶段较为复杂,有助于初学者提高编程能力,尤其是Python。此外,NLP处理的字符串长度和类型各异,涉及限制、时间序列和分词等概念,有助于学习数据预处理。NLP不仅限于文本,还可以处理时间序列数据,如句子。通过学习NLP,可以掌握CNN以外的模型,如LSTM、RNN和注意力机制,这些在计算机视觉中也有应用,但最初起源于NLP。因此,NLP提供了更广泛的问题解决范围,有助于学习者在机器学习和深度学习领域获得更全面的技能。
Mindmap
Keywords
💡机器学习
💡计算机视觉
💡自然语言处理
💡数据预处理
💡Python
💡序列数据
💡卷积神经网络(CNN)
💡长短期记忆网络(LSTM)
💡注意力机制
💡时间序列
Highlights
机器学习社区被划分为不同的领域,如计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统等。
目前市场上的大多数工作机会主要集中在计算机视觉和NLP领域。
如果对某一领域有特别兴趣,可以选择该领域;如果想深入学习深度学习或机器学习的核心,建议选择NLP。
NLP的预处理部分较为困难,有助于学习编程和数据处理。
NLP可以帮助初学者在Python编程和数据处理方面打下良好基础。
字符串的不同长度和类型是NLP中需要处理的挑战之一。
NLP中的时序和分词等处理步骤对于初学者来说是一个宝贵的学习机会。
与计算机视觉相比,NLP需要更多的预处理工作,因为图像通常都是规整的正方形。
NLP不仅包括文本数据,还可以处理时间序列数据。
NLP领域可以学习到除CNN之外的更多模型,如LSTM、RNN和注意力机制等。
尽管注意力机制在计算机视觉中也有应用,但它最初是在NLP中发展起来的。
NLP提供了更广泛的问题解决范围,可以应用机器学习和深度学习技术。
建议在选择计算机视觉和NLP时优先考虑NLP,因为它有助于深入学习。
通过NLP,可以更好地练习Python编程,特别是在预处理步骤中。
NLP中的时序数据处理对于分析其他时间序列数据,如股票等,具有帮助。
即使最初选择了NLP,之后也可以学习计算机视觉等其他领域。
总的来说,如果有机会选择,出于学习目的,建议选择NLP。
Transcripts
everyone as we know our machine learning
community
has been divided into different type of
parts like one is computer vision other
is nlp
another could be recommendation system
or maybe
sequence data or something like that
right so basically most
both basically most of the most of the
tasks
and the jobs which are offered nowadays
in the market is basically divided into
an lp sector or computer vision so
whenever you had this opportunity to
select
which you should select computer vision
or nlp right
if you have like a particular interest
in one of area then can you can
usually pick one but if you wanted to
learn more about
the core of deep learning or machine
learning anything i would suggest go for
nlp part because nlp uh
the pre-processing is very hard hard
part there it will learn a lot of
programming and everything
if you are a beginner in python or
something so that part help you to like
be good really at the
python side and the the basic
idea to process the data right because
strings would be of
a different length and different type
and everything there is a lot of things
limitations timing and tokenization
everything so
so this way you will learn a lot of
pre-processing part which lags in our
computer
inside because images are of the all the
time they are in the perfect shape of
square or something right
so there is no very less preprocessing
is required there
and hence you will learn lore more in an
lb part
because nlp is not only this the nlp can
be
a time series data as well right because
sentences can be in the time series
manner
and you will learn a lot of a lot of
stuff other than cnn
you will learn about lstm's rn and
attention and everything right which is
like very good
it is also used in computer vision but
it it has been
started in nlp first right so an lp has
like
a wider range of problems which you can
tackle with a
machine learning and deep learning so
yes i will suggest choose nlp whenever
you get the choice to
like choose computer vision nlp but from
there you will learn a lot of stuff
right and then you can later party can
come up like you can learn about
computer vision or something
so yeah nlp helps you to like be good at
python everything
they will you will get like good
practice of python with the
preprocessing step which we do in lsp
and the model creation you will learn a
lot of about time a lot of thing about
time
time sequence data which will helpful in
like crediting
other time series data like stocks or
some kind of uh
some kind of pattern into any time
series or something
so yes uh choose an lp over computer
vision whenever you get this option like
if you have other reasons that that is
completely fine but
if not and you have the same thing like
if your opportunity to
choose one of them i will say this nlp
for learning purposes
so that was it
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