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AiLearning Theory Applying

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Ailearning-Theory-applying

AI理論とアプリケーションの実践を迅速に始めましょう：基本知識、機械学習、Deeplearning 2、Natural Language Processing Bert、そして常に更新されています。多数のコメントとデータセットが含まれており、それぞれを理解して再現するよう努めています。

勉強の章：

本質的な数学の基本知識
- 高度な数学の基本
- 微積分
- テイラーフォーミュラ
- 線形代数財団
- ランダム変数
- 確率理論の基礎
- データサイエンスのいくつかの分布
- カーネル関数
- エントロピーおよび活性化機能
- 回帰分析
- 仮説テスト
- 関連分析
- 分散分析
- Kmeansアルゴリズム
- ベイジアン分析
誰もが理解できる変圧器
- 第1章 - トランスネットワークアーキテクチャ
- 第2章 - テキストのベクトル化
- 第3章 - 位置コード
- 第4章 - 強気注意メカニズムの乗算の乗算 -
- 第5章 - ブル注意メカニズム - フルプロセス
- 第6章 - 数値スケーリング
- 第7章 - フィードフォワードニューラルネットワーク
- 第8章 - 最終出力
機械学習
- クレジットカード詐欺検出（データセットを含む）
- 産業化学生産予測（データセットを含む）
- スマートシティロードパッセージタイム予測（データセットを含む）
- 建物のエネルギー利用予測（データセットを含む）
- 屋内の場所とナビゲーション（Kaggleのデータセット）
- 3番目のAlibaba Cloud Panjiu Zhiweiアルゴリズム競争（Tianchiのデータセット）
- 実用的な機械学習の小さなプロジェクト（データセットを含む）
ディープラーニングの初心者
- 深い学習に必要な知識ポイント
- 深い学習の世界ニューラルネットワークモデルへの入り
- 畳み込みニューラルネットワーク
- 再発性ニューラルネットワークと単語ベクトルの原理の理解
- LSTMネットワークアーキテクチャとセンチメント分析アプリケーションの例
- Kuaishouユーザーアクティブ予測（データセットを含む）
- ACM sigspatial 2021推定到着時間（データセットを含む）
NLP一般フレームワークBERTプロジェクトの実践
- NLP一般的なフレームワークBERT原理の理解読み
- バートソースコードの解釈とアプリケーションの例
- bert.mdに基づく実用的な中国の感情分析
機械学習アルゴリズムの原則と派生
- Li Hang-統計学的学習方法
- Li Hongyi - アブノマル検出
説明します
このトピックは、商業目的ではありません。
テキスト、コードなどに欠落やエラーがある場合は、アドバイスをお願いします。とても感謝しています。
電子メール：[email protected]
ライセンス
この記事を使用する許可については、ライセンスを参照してください