Ailearning-Theory-Applying
Начните быстро с теорией ИИ и применения: базовые знания, машинное обучение, Deeplearning 2, обработка естественного языка Bert и постоянно обновляются. Он содержит большое количество комментариев и наборов данных и стремится понять и воспроизводить каждый.
Учебная глава:
- Основные математические базовые знания
- Основы передовой математики
- Исчисление
- Тейлор Формула
- Линейная алгебра Фонд
- случайная переменная
- Основа теории вероятности
- Несколько распределений науки о данных
- Функция ядра
- Функции энтропии и активации
- Регрессионный анализ
- Тест гипотезы
- Связанный анализ
- Анализ дисперсии
- Алгоритм KMEANS
- Байесовский анализ
- Трансформатор, который каждый может понять
- Глава 1 - Архитектура трансформатора сети
- Глава 2 - Текстовая векторизация
- Глава 3 - Код позиции
- Глава 4 - Умножение умножения механизма бычьего внимания -
- Глава 5 - Механизм внимания - полный процесс
- Глава 6 - Неснамерное масштабирование
- Глава 7 - Нейронная сеть
- Глава 8 - Окончательный вывод
- Машинное обучение
- Обнаружение мошенничества с кредитными картами (включая наборы данных)
- Прогноз промышленного химического производства (включая наборы данных)
- Прогноз времени прохода Smart City-Road (включая набор данных)
- Прогноз использования энергии здания (включая набор данных)
- В помещении местоположение и навигация (набор данных в Kaggle)
- 3 -й конкурс алгоритма Alibaba Cloud Panjiu Zhiwei (набор данных в Tianchi)
- Небольшой проект практического машинного обучения (включая наборы данных)
- Новичок Deeplearning
- Необходимые знания для глубокого обучения
- Вступление в мировую модель нейронной сети глубокого обучения
- Сверточная нейронная сеть
- Рецидивирующая нейронная сеть и принцип словесного вектора
- Архитектура сети LSTM и пример применения приложений приложений
- Активное прогноз пользователя kuaishou (включая набор данных)
- ACM Sigspatial 2021 Оценное время прибытия (включая набор данных)
- NLP General Framework Bert Project Practice
- NLP общая структура Bert Принцип понимание чтения
- BERT -исходный код интерпретации и примеры применения
- Практические китайские настроения анализ на основе Bert.md
- Принципы и вывод алгоритмов машинного обучения
- Li Hang - Статистические методы обучения
- Ли Хонги - Абнормальное обнаружение
иллюстрировать
Эта тема не для коммерческих целей.
Если в тексте, коде, коде и т. Д., Я надеюсь, что вы дадите мне несколько советов, и я очень благодарен.
Электронная почта: [email protected]
Лицензия
Пожалуйста, обратитесь к лицензии на разрешение на использование этой статьи
