极客时间-NLP 实战高手课网盘资源 | 影盘社

file:155丨Kubernetes健康检查.mp4
file:108丨最短路问题和DijkstraAlgorithm.mp4
file:139丨解决SparseReward的一些方法.mp4
file:118丨AutoML网络架构举例.mp4
file:136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
file:130丨COMAAgent之间的交流.mp4
file:131丨多模态表示学习简介.mp4
file:100丨WikiSQL任务简介.mp4
file:144丨Quora问题等价性案例学习:预处理和人工特征.mp4
file:134丨文本推荐系统和增强学习.mp4
file:132丨知识蒸馏:如何加速神经网络推理.mp4
file:107丨增强学习的基本设定:增强学习与传统的预测性建模有什么区别?.mp4
file:110丨Rainbow:如何改进Q-learning算法?.mp4
file:160丨结束语.mp4
file:133丨DeepGBM:如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4
file:102丨Tranx简介.mp4
file:158丨Istio简介:Istio包含哪些功能?.mp4
file:119丨RENAS:如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
file:117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
file:125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
file:122丨LeNAS:如何搜索搜索space.mp4
file:121丨层次搜索法:如何在模块之间进行搜索?.mp4
file:115DirectPolictyGradient:基本设定及Gumbel-trick的使用116DirectPolictyGradient:轨迹生成方法.mp4
file:95丨Stanza使用.mp4
file:91丨Few-shotLearning:是否有更好的利用不同任务的方法?.mp4
file:73丨深度迁移学习模型:ALBERT和ELECTRA.mp4
file:81丨UDA:一种系统的数据扩充框架.mp4
file:64丨时序建模:如何用神经网络解决时间序列的预测问题?.mp4
file:58丨神经网络的训练:学习率和Warm-up.mp4
file:85丨长文本分类:截取,关键词拼接和预测平均.mp4
file:69丨挖掘自然语言中的人工特征:如何用传统的特征解决问题?.mp4
file:89丨多任务训练:如何利用多任务训练来提升效果?.mp4
file:55丨神经网络的构建:ActivationFunction.mp4
file:98丨树神经网络:如何采用TreeLSTM和其它拓展方法?.mp4
file:90丨DomainAdaptation:如何利用其它有标注语料来提升效果?.mp4
file:74丨深度迁移学习模型的微调:如何使用TensorFlow在TPU对模型进行微调.mp4
file:68丨高级模型融合技巧:Metades是什么?.mp4
file:80丨数据扩充的基本方法:如何从少部分数据中扩充更多的数据并避免过拟合?.mp4
file:60丨Transformer:如何通过Transformer榨取重要变量?.mp4
file:87丨其他Embedding的训练:还有哪些Embedding方法?.mp4
file:65丨图嵌入:如何将图关系纳入模型?.mp4
file:79丨多重loss的方式:如何使用多重loss来提高模型准确率?.mp4
file:94丨依存分析和UniversalDepdencyRelattions.mp4
file:99丨SemanticParsing基础:SemanticParsing的任务是什么?.mp4
file:76丨深度迁移学习的微调:如何利用PyTorch实现深度迁移学习模型的微调及代码简析.mp4
file:63丨xDeepFM的代码解析.mp4
file:70重新审视Word Embedding:Negative Sampling和Contextual Embedding71深度迁移学习模型:从ELMo到BERT.mp4
file:96丨ShiftReduce算法.mp4
file:88丨训练预语言模型.mp4
file:54丨神经网络的构建:Memory.mp4
file:82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4
file:46集成树模型:如何提升决策树的效果47集成树模型:GBDT和XgBoost的数学表达.mp4
file:36丨半自动特征构建方法:连续变量的离散化.mp4
file:42丨降维方法:PCA,NMF 和 tSNE.mp4
file:11丨深度学习与硬件:GPU.mp4
file:17丨神经网络基础:神经网络还是复合函数.mp4
file:15丨AI项目部署:微服务简介.mp4
file:24丨环境部署:如何构建简单的深度学习环境?.mp4
file:16丨统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?.mp4
file:23丨CNN:卷积神经网络是什么?.mp4
file:38丨半自动构建方法:Entity Embedding的实现.mp4
file:35丨半自动特征构建方法:Categorical Encoder.mp4
file:44丨降维方法:Variational Auto Encoder.mp4
file:32丨Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?.mp4
file:22丨RNN简介:RNN和LSTM.mp4
file:26丨PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?.mp4
file:48丨集成树模型:LightGBM简介.mp4
file:45丨变量选择方法.mp4
file:05丨NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向.mp4
file:30丨经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力.mp4
file:28丨文本分类实践:如何进行简单的文本分类?.mp4
file:21丨RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
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file:31丨表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?.mp4
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分享时间

2026-01-10

入库时间

2026-01-16

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