机器学习训练秘籍（Machine Learning Yearning 中文版） - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习 训练 秘籍 （Machine Learning Yearning 中文版 ）
...教授传统的机器学习算法，而在于教你如何使机器学习算法发挥作用。一些 AI 的技术课程会给你一个工具，而这本书将教会你如何使用这些工具。如果你渴望成为 AI 的技术领导者，并想要学习如何为团队...
2018年发布
暂无
吴恩达
计算机 - 人工智能(AI)
联邦学习
...在本书中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术...
2020年发布
6
杨强 等
计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习 实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
...什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建...
2020年发布
10
Aurélien Géron
计算机 - 人工智能(AI)
机器 学习 实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
...还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。本书分为两大部分：第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用 TensorFlow 和 Keras，介绍神经网络与深度学习。
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
计算机 - 人工智能(AI)
PyTorch教程：21个项目玩转PyTorch实战
...机器学习库，它主要由 Meta（原 Facebook）的人工智能研究实验室开发，在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目，方便快速上手，如 MNIST数字识别，读者在完成项目的过程中...
2022年发布
暂无
王飞
计算机 - 编程
JavaScript深度学习
...将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型...
2021年发布
8
蔡善清
计算机 - 计算机科学
21个项目玩转深度学习 ：基于TensorFlow的实践详解
...机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的...
2018年发布
6
何之源
计算机 - 人工智能(AI)
从零构建大模型
...图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还...
2025年发布
暂无
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
计算机 - 人工智能(AI)
自然语言处理 : 原理、方法与应用
...书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发...
2023年发布
暂无
王志立
计算机 - 人工智能(AI)
自然语言处理实战 : 预训练 模型应用及其产品化
...的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制...
2022年发布
7.6
Ankur A. Patel
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