Application de la théorie
Commencez rapidement avec la théorie de l'IA et la pratique des applications: connaissances de base, apprentissage automatique, Deeplearning 2, traitement du langage naturel Bert, et est constamment mis à jour. Il contient un grand nombre de commentaires et d'ensembles de données, et s'efforce de comprendre et de reproduire chacun.
Chapitre de l'étude:
- Connaissances de base en mathématiques essentielles
- Bases des mathématiques avancées
- Calcul
- Formule de Taylor
- Fondation d'algèbre linéaire
- variable aléatoire
- La base de la théorie des probabilités
- Plusieurs distributions de la science des données
- Fonction du noyau
- Fonctions d'entropie et d'activation
- Analyse de régression
- Test d'hypothèse
- Analyse connexe
- Analyse de la variance
- Algorithme de Kmeans
- Analyse bayésienne
- Transformateur que tout le monde peut comprendre
- Chapitre 1 - Architecture du réseau transformateur
- Chapitre 2 - Vectorisation de texte
- Chapitre 3 - Code de position
- Chapitre 4 - Multiplication de la multiplication du mécanisme d'attention haussier -
- Chapitre 5 - Mécanisme d'attention du Boulle - Processus plein
- Chapitre 6 - Échelle numérique
- Chapitre 7 - Réseau de neurones à savoir
- Chapitre 8 - La sortie finale
- Apprentissage automatique
- Détection de fraude par carte de crédit (y compris les ensembles de données)
- Prévisions de production chimique industrielle (y compris les ensembles de données)
- Prévision du temps de passage de la route intelligente (y compris l'ensemble de données)
- Construction des prévisions d'énergie (y compris l'ensemble de données)
- Emplacement intérieur et navigation (ensemble de données à Kaggle)
- Le 3e Alibaba Cloud Panjiu Zhiwei Concours d'algorithme (ensemble de données dans Tianchi)
- Petit projet d'apprentissage automatique pratique (y compris les ensembles de données)
- Débutant de Deeplearning
- Points de connaissances nécessaires pour l'apprentissage en profondeur
- Entrer dans le modèle de réseau neuronal mondial de l'apprentissage en profondeur
- Réseau neuronal convolutionnel
- Réseau neuronal récurrent et principe du vecteur de mots
- LSTM Network Architecture and Sentiment Analysis Application Exemples
- Prédiction active de l'utilisateur de Kuaishou (y compris l'ensemble de données)
- ACM Sigspatial 2021 Heure d'arrivée estimée (y compris l'ensemble de données)
- NLP General Framework Bert Project Practice
- NLP General Framework Bert Principe Comprendre la lecture
- Interprétation du code source Bert et exemples d'application
- Analyse pratique des sentiments chinois basé sur bert.md
- Principes et dérivation des algorithmes d'apprentissage automatique
- Li hang - méthodes d'apprentissage statistique
- Li Hongyi - Détection abnormale
illustrer
Ce sujet n'est pas à des fins commerciales.
S'il manque des erreurs ou des erreurs de texte, de code, etc., j'espère que vous me donnerez des conseils et je suis très reconnaissant.
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