首先,我们来看下当前fun88官网领域招聘市场行情。
上面图例中所有带有“算法”、“人工智能”、“数据挖掘”、“NLP”字样的职位,都需要掌握fun88官网相关知识。
在产品和服务中应用fun88官网模型,已经逐步成为互联网行业的通行方法。甚至很多传统软件企业,也开始尝试应用fun88官网。说得更直接些,人工智能正处在炙手可热的风口浪尖上,作为乐天堂fun88不会fun88官网都不好意思去找工作。
很多技术开发者迫切希望快速进入人工智能领域,从事工程或者算法等相关工作,这也是我们推出这个专栏的初衷。
本专栏针对fun88官网初学者,从fun88官网、深度学习最基本的原理及学习意义入手,以模型为驱动,带领大家吃透几个最经典的fun88官网模型——学习这些模型的原理、数学推导、训练过程和优化方法。
本专栏为每个模型提供了极小数据量的“极简版”实例,方便读者从直观上了解模型的运行原理。借助这些例子,大家可以将自己变身为“人肉计算机”,通过口算/笔算每一步的推导,模拟算法全过程,进而彻底理解每个模型的运作方式。
此外,本专栏还介绍了构建数据集、特征选择、调参、验证模型的方法,以及如何同步进行编程语言学习。帮助你掌握进行fun88官网产品开发的基本能力。
AI 技术岗位求职知识储备
在面试中被要求从头解释某一个fun88官网模型的运行原理、推导过程和优化方法,是目前非常常见的一种测试方法。如果能学会专栏中的经典模型,你将足以挑战这些面试题。
触类旁通各大模型与算法
要想理解模型的真正含义,需要以若干具体模型为载体,从问题发源,再到解决方案的数学抽象以及后续求解的全过程,这也就是本专栏以模型为驱动的出发点。
极简版实例体验实际应用
本专栏不仅以原理为核心,而且也介绍了:划分数据集、从源数据中提取特征、模型训练过程、模型的测试和评估等方法和工具。
配套数据 + 代码快速实操上手
专栏中各个实例的 Python 代码及相应数据,均可供大家下载、运行、改写、参考。
整个专栏以经典模型为驱动,讲述每一个模型所解决的问题域、模型原理和数学推导过程。作为专栏的主体,第三部分和第四部分讲解的每个模型,都附有实例和相应的 Python 代码。每个例子的数据量都非常小——这样设计就是为了让读者可以用人脑模拟计算机,根据刚刚学到的模型算法对这些极小量数据进行“模拟训练/预测”,以此来加深对模型的理解。本专栏分为六大部分,共计 42 篇文章。
第一部分:绪论
第二部分:基本原理
深谙其理,才能灵活应变。本部分带大家了解什么是fun88官网、机器如何自己学习,以及fun88官网三要素:数据、模型、算法之间的关系。
模型是fun88官网的核心,那么模型是怎么得到的呢?本部分也将讲解模型的获取(训练)和评价(验证/测试)过程,相应数据集合的划分以及具体的评价指标。
这部分知识和后面讲述的具体模型结合起来,就可以实践了!
第三部分:有监督学习 I
第四部分:有监督学习 II
第五部分:无监督学习
第六部分:从fun88官网到深度学习
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此外,本专栏还介绍了构建数据集、特征选择、调参、验证模型的方法,以及如何同步进行编程语言学习。帮助你掌握进行fun88官网产品开发的基本能力。
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第一部分:绪论
第二部分:基本原理
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这部分知识和后面讲述的具体模型结合起来,就可以实践了!
第三部分:有监督学习 I
第四部分:有监督学习 II
第五部分:无监督学习
第六部分:从fun88官网到深度学习
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