原创 機器學習實戰書籍-《Python機器學習項目實戰》

本書介紹     隨着機器學習算法越來越多地被用來尋找模式,進行分析和做出決策(有時可能會影響人們做出最後的決策),至關重要的高回報率使得機器學習算法被應用於更多場景。本書中的機器學習Python項目試圖實現這樣一個目標:爲當今和未來的

原创 2020年最值得閱讀的10本人工智能相關書籍

    儘管我們都可以通過快速的YouTube視頻或博客文章來學習,但是全神貫注於閱讀一本好書有時還是不錯的。因此,整理了一些最近深度學習“必讀”的翻頁書,以備你在世界讀書日閱讀!     資源整理自網絡。       1. Girl

原创 絕對乾貨推薦-人工智能本科學位的完整4年課程規劃

    對於想要入坑人工智能和機器學習領域的本科生而言,應該如何規劃自己的四年大學生活,爲你將來的職業做好準備呢?本文給出了一個四年制人工智能本科學位設計完整的課程規劃,需要的朋友可以仔細看看。     這些課程旨在爲人工智能和計算機科

原创 深度學習經典-《神經網絡與深度學習》最新

    這本書涵蓋了深度學習的傳統和現代的所有技術。主要關注的是深度學習的理論和算法。神經網絡的理論和算法對於理解重要的概念特別重要,因此人們可以理解神經架構在不同應用中的重要設計概念。神經網絡爲什麼工作?什麼時候它們比現成的機器學習模

原创 自然語言處理中數據增強(Data Augmentation)技術最全盤點

    與“計算機視覺”中使用圖像數據增強的標準做法不同,在NLP中,文本數據的增強非常少見。這是因爲對圖像的瑣碎操作(例如將圖像旋轉幾度或將其轉換爲灰度)不會改變其語義。語義上不變的轉換的存在是使增強成爲Computer Vision

原创 最新最全推薦系統相關優秀研究論文整理分享

    推薦系統是利用電子商務網站向客戶提供商品信息和建議,幫助用戶決定應該購買什麼產品,模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行爲,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。     隨着電子商務規模的不斷擴大

原创 肖桐、朱靖波老師-《機器翻譯統計建模與深度學習方法》

    分享一本由肖桐、朱靖波老師編著,東北大學自然語言處理實驗室 · 小牛翻譯 聯合出品的新書《機器翻譯統計建模與深度學習方法》。本書中文編著,對機器學習相關歷史和涉及知識進行詳細、全面、深入講解,非常值得深入閱讀、學習。     資

原创 20年算法校招編程-劍指offer、Leetcode常考題目及解法分享

    本資源整理了BAT、TMD等互聯網算法崗校招面試過程中常考的LeetCode和劍指offer編程題;此外,還整理了部分百度、騰訊、阿里、今日頭條相關的面試經驗,對於正準備校招面試的同學非常值得參考複習。     金3銀4,目前現

原创 李宏毅-《深度學習人類語言處理2020》中文視頻課程及ppt分享

    由國立臺灣大學李宏毅老師主講的純中文版,2020年深度學習與人類語言處理課程開課了,該課程主要講解深度學習技術在人類語言處理,比如語音識別、自然語言處理相關的知識。   文末附本課程視頻及ppt免費下載地址(持續更新)。   課

原创 Yann LeCun-紐約大學2020 -《深度學習(pytorch)》中英字幕視頻及ppt分享

    推薦一門由深度學習泰斗,Yann LeCun主講的深度學習基礎課程,紐約大學2020深度學習新課-《深度學習(pytorch)》。       本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術,重點講解有監督和無監督學習相關的深度學習技術

原创 陳蘊儂-《應用深度學習2020》中文視頻課程及ppt分享

    推薦一門由國立臺灣大學計算機科學與信息工程學院助理教授陳蘊儂主講的,中文版應用深度學習2020課程。     本課程主要講解如何利用深度學習算法來解決各種實際應用場景問題,學生學習如何使用這些深度學習算法,以及爲什麼要使用這些算

原创 短小精悍-機器學習核心概念、模型、基礎知識點簡明手冊-免費分享

    該手冊只有130頁,整理了幾乎所有關機機器學習的概念、模型、基礎知識點,它將幫助讀者快速回顧關於機器學習相關的核心知識點和重要公式、模型、概念。涉及概率模型、處理離散數據的生成模型、高斯模型、貝葉斯模型、統計模型、現性迴歸、邏輯

原创 李宏毅-《深度學習/機器學習2020》中文視頻課程及ppt分享

    由國立臺灣大學李宏毅老師主講的純中文版,2020年深度學習機器學習課程開課了,2020年課程補充很多新的內容,持續更新中。   文末附本課程視頻及ppt免費下載地址(持續更新)。   課程首頁     http://speech

原创 胡偉-知識圖譜融合方法概述分享

    知識圖譜以結構化的方式描述客觀世界中的概念、實體及其間的關係,將萬維網的信息表達成更接近人類認知世界的形式,提供了一種更好地組織、管理和理解萬維網上海量信息的能力。     知識圖譜可以由任何機構和個人自由構建,其背後的數據來源廣

原创 伯克利課程-深度無監督學習(2020)-視頻及ppt分享

課程介紹     本課程將涵蓋深度學習領域兩個無監督學習模型:深度生成模型和半監督學習模型。生成模型的最新進展使得其可以對高維原始數據進行高效的建模,例如自然圖像,音頻波形和文本語料庫。從微調到未知的新任務方面,半監督學習模式已開始縮小