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160丨结束语.mp4
146丨文本校对案例学习.mp4
101丨ASDL和AST.mp4
141丨增强学习中的探索问题.mp4
112丨A2C和A3C:如何提升基本的PolicyGradient算法.mp4
148丨Docker简介.mp4
127丨多代理增强学习概述:什么是多代理增强学习?.mp4
119丨RENAS:如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
121丨层次搜索法:如何在模块之间进行搜索?.mp4
133丨DeepGBM:如何用神经网络捕捉集成树模型的知识.mp4
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
125丨遗传算法和增强学习的结合.mp4
113丨Gumbel-trick:如何将离散的优化改变为连续的优化问题?.mp4
124丨Learning to optimize:是否可以让机器学到一个新的优化器.mp4
123丨超参数搜索:如何寻找算法的超参数.mp4
132丨知识蒸馏:如何加速神经网络推理.mp4
136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4
154丨Kubernetes Ingress.mp4
103丨LambdaCaculus概述.mp4
117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
138丨Reward设计的一般原则.mp4
144丨Quora问题等价性案例学习:预处理和人工特征.mp4
105丨InductiveLogicProgramming:基本设定.mp4
21丨RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程.mp4
28丨文本分类实践:如何进行简单的文本分类?.mp4
02丨内容综述.mp4
38丨半自动构建方法:Entity Embedding的实现.mp4
22丨RNN简介:RNN和LSTM.mp4
13丨AI项目部署:基本原则.mp4
12丨深度学习与硬件:TPU.mp4
32丨Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?.mp4
04丨AI项目流程:从实验到落地.mp4
18丨神经网络基础:训练神经网络.mp4
45丨变量选择方法.mp4
48丨集成树模型:LightGBM简介.mp4
44丨降维方法:Variational Auto Encoder.mp4
41丨自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
42丨降维方法:PCA,NMF 和 tSNE.mp4
26丨PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?.mp4
36丨半自动特征构建方法:连续变量的离散化.mp4
07丨NLP应用:文本校对系统.mp4
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
08丨NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?.mp4
16丨统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?.mp4
24丨环境部署:如何构建简单的深度学习环境?.mp4
23丨CNN:卷积神经网络是什么?.mp4
34丨半自动特征构建方法:Target Mean Encoding.mp4
92丨半监督学习:如何让没有标注的数据也派上用场?.mp4
65丨图嵌入:如何将图关系纳入模型?.mp4
73丨深度迁移学习模型:ALBERT和ELECTRA.mp4
95丨Stanza使用.mp4
93丨依存分析和SemanticParsing概述.mp4
90丨DomainAdaptation:如何利用其它有标注语料来提升效果?.mp4
78丨优化器:Lookahead,Radam和Lamb.mp4
56丨神经网络的构建:Normalization.mp4
77丨优化器:Adam和AdamW.mp4
89丨多任务训练:如何利用多任务训练来提升效果?.mp4
91丨Few-shotLearning:是否有更好的利用不同任务的方法?.mp4
86丨VirtualAdverserialTraining:如何减少一般对抗训练难收敛的问题并提高结果的鲁棒性?.mp4
87丨其他Embedding的训练:还有哪些Embedding方法?.mp4
67丨模型融合基础:如何让你所学到的模型方法一起发挥作用?.mp4
63丨xDeepFM的代码解析.mp4
61丨Transformer代码实现剖析.mp4
82丨LabelSmoothing和LogitSqueezing.mp4
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
59丨神经网络的训练:新的PyTorch训练框架.mp4
97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4
51丨健康检查:与Liveness,Readiness,Startup探测集成实现高可用.mp4
53丨神经网络的构建:GatingMechanism和Attention.mp4
75丨深度迁移学习模型的微调:TensorFlowBERT代码简析.mp4
85丨长文本分类:截取,关键词拼接和预测平均.mp4
98丨树神经网络:如何采用TreeLSTM和其它拓展方法?.mp4
极客时间-NLP 实战高手课
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入库时间

2026-08-05

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