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13.0 隐马尔科夫模型
12.0 最大熵模型
11.0 支持向量机
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08.0 损失函数、梯度下降、最大似然估计、正则化
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15.0 期望最大化 & k-means聚类
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模型部署
36.0 深度学习模型部署及在线预测
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59.0 推荐系统最佳实践——Facebook & YouTube
58.0 基于深度学习的推荐系统——BST & DSIN & ESMM
57.0 基于深度学习的推荐系统——DIN & DIEN
56.0 基于深度学习的推荐系统——AFM & NFM
55.0 基于深度学习的推荐系统——DeepFM & DCN & XDeepFM
54.0 基于深度学习的推荐系统——wide & deep model
18.0 基于传统机器学习的推荐系统
深度学习
65.0 ChatGPT
64.0 GPT-3
63.0 prompt learning
62.0 知识蒸馏
54.0 基于深度学习的推荐系统——wide & deep model
36.0 深度学习模型部署及在线预测
35.0 GPU加速
34.0 基于Attention-CNN的语义匹配模型
33.0 语义检索DSSM
32.0 强化学习
31.0 Autoencoders
30.0 Attention机制
29.0 seq2seq
28.0 生成对抗网络
27.0 迁移学习
26.0 基于CNN、RNN以及CRF的NER
25.0 循环神经网络
24.0 ContextCNN & HierarchicalCNN
23.0 卷积神经网络
22.0 word2vec & fasttext
21.0 神经网络精要
20.0 全连接神经网络
19.0 TensorFlow
TensorFlow
40.0 tensorflow高级特性
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MLP
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卷积神经网络
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HierarchicalCNN
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CNN-CRF
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生成对抗网络
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32.0 强化学习
reinforcement learning
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语义检索
33.0 语义检索DSSM
DSSM
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39.0 知识图谱之应用与实战
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Knowledge Graph
39.0 知识图谱之应用与实战
38.0 知识图谱之知识存储与知识推理
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KG
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Knowledge Fusion
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计算机视觉
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人脸识别
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目标检测
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NLP
67.0 AutoGPT核心原理及源码解析
53.0 transformer
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BERT
49.0 BERT
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提示学习
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prompt learning
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