AiLearning Theory Applying

질적 이론 적용

기본 지식, 기계 학습, DeePlearning 2, 자연어 처리 Bert : AI 이론 및 응용 실습을 신속하게 시작하십시오. 여기에는 많은 수의 의견과 데이터 세트가 포함되어 있으며 각 댓글을 이해하고 재현하기 위해 노력합니다.

연구 장 :

• 필수 수학 기본 지식
  • 고급 수학의 기본
  • 계산법
  • 테일러 공식
  • 선형 대수 기초
  • 랜덤 변수
  • 확률 이론의 기초
  • 데이터 과학의 여러 분포
  • 커널 기능
  • 엔트로피 및 활성화 기능
  • 회귀 분석
  • 가설 테스트
  • 관련 분석
  • 분산 분석
  • Kmeans 알고리즘
  • 베이지안 분석
• 모두가 이해할 수있는 변압기
  • 1 장 - 변압기 네트워크 아키텍처
  • 2 장 - 텍스트 벡터화
  • 3 장 - 위치 코드
  • 4 장 - 강세주의 메커니즘의 곱셈의 곱셈 -
  • 5 장 —Bulle주의 메커니즘 - 가득한 프로세스
  • 6 장 - 누메르 스케일링
  • 7 장 - 피드 포워드 신경망
  • 8 장 - 최종 출력
• 기계 학습
  • 신용 카드 사기 탐지 (데이터 세트 포함)
  • 산업 화학 생산 예측 (데이터 세트 포함)
  • 스마트 시티 도로 통과 시간 예측 (데이터 세트 포함)
  • 에너지 활용 예측 구축 (데이터 세트 포함)
  • 실내 위치 및 내비게이션 (Kaggle의 데이터 세트)
  • 3 번째 알리바바 클라우드 Panjiu Zhiwei 알고리즘 경쟁 (Tianchi의 데이터 세트)
  • 실용 머신 러닝의 작은 프로젝트 (데이터 세트 포함)
• Deeplearning의 초보자
  • 딥 러닝에 필요한 지식 포인트
  • 딥 러닝의 세계 신경망 모델에 들어갑니다
  • 컨볼 루션 신경 네트워크
  • 반복 신경 네트워크 및 단어 벡터 원리 이해
  • LSTM 네트워크 아키텍처 및 감정 분석 응용 프로그램 예제
  • Kuaishou 사용자 활성 예측 (데이터 세트 포함)
  • ACM SIGSPATIAL 2021 추정 도착 시간 (데이터 세트 포함)
• NLP 일반 프레임 워크 버트 프로젝트 실무
  • NLP 일반 프레임 워크 BERT 원칙 이해 읽기
  • 버트 소스 코드 해석 및 응용 프로그램 예제
  • Bert.md를 기반으로 한 실용적인 중국 감정 분석
• 기계 학습 알고리즘의 원칙 및 파생
  • Li Hang - Statistical 학습 방법
  • Li Hongyi - 비정상적인 탐지

  설명

  이 주제는 상업적 목적이 아닙니다.

  텍스트, 코드 등에 누락이 있거나 오류가 있으면 조언을 드리겠습니다. 매우 감사합니다.

  이메일 : [email protected]

  특허

  이 기사를 사용할 수있는 권한은 라이센스를 참조하십시오.