文件目录结构目录内容仅供参考
01_1.距离精讲.mp4
(190.87 MB)
02_2.向量数据库基础.mp4
(174.43 MB)
03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4
(218.48 MB)
04_4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4
(213.13 MB)
05_5.特征选择和正则化.mp4
(242.98 MB)
06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4
(181.47 MB)
07_7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4
(191 MB)
08_8.ID3，C4.5，Cart树.mp4
(192.25 MB)
09_9.集成学习，dropout，GBDT.mp4
(189.43 MB)
10_10.GBDT和XGboost.mp4
(318.04 MB)
11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4
(191.79 MB)
12_12以图搜图.mp4
(169.27 MB)
13_13.GAN模型的原理和实战.mp4
(195.68 MB)
14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4
(221.81 MB)
15_15.推土机距离和WGan.mp4
(167.92 MB)
16_16.AIGC和扩散学习.mp4
(299.8 MB)
17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4
(196.48 MB)
18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4
(139.06 MB)
19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4
(132.18 MB)
20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4
(183.15 MB)
21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4
(210.74 MB)
22_22零样本学习和小样本学习.mp4
(229.59 MB)
23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4
(282.52 MB)
24_24聊天机器人和chatgpt.mp4
(232.86 MB)
25_25，目标检测yolo和transformer.mp4
(358.85 MB)
26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4
(183.6 MB)
27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4
(142.85 MB)
28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4
(103.19 MB)
29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4
(150.02 MB)
30_大模型训练为什么这么难.mp4
(117.28 MB)
31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4
(177.64 MB)
32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4
(168.37 MB)
33_推荐系统2：召回环节.mp4
(333.81 MB)
34_推荐系统3：召回和AB测试[.mp4
(357.39 MB)
35_推荐系统4：排序（上）.mp4
(380.52 MB)
36_推荐系统5：排序（下）.mp4
(130.68 MB)
37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4
(282.29 MB)
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2023-08-15