深度学习进阶：自然语言处理 - 第6页

...以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展...

...以帮助读者更好地使用本书。《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》讲解深入浅出，注重动手实操，特别适合想学习AI技术或想进入该领域的初学者，对深度学习感兴趣的新手、在校学生和从业者阅读...

...Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并...

...了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对 R 代码进行了全面更新。本书旨在帮助科学、工业和其他领域的从业人员学习和应用...

...学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行...

...模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必 - 备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在...

当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济 3.0 时代：数字内容迭代，从 1.0 时代逐步迈入 3.0 时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识 + 数据驱动的 3.0 时代；产业拓展更深更广，走向...

...研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用 Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一键在线运行，让学习过程更轻松。 编辑推荐

...逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。微软中国大数据工程师、博客文章过百万的博主静觅...

...包括数据预测、数据挖掘以及动态数据报告的撰写等。值得一提的是，本书对 ggplot2 绘图功能进行了颇具深度的解读。另外，针对聚类、分类和时间序列分析等机器学习主题，本书增加了更多翔实的案例。数据清洗、数据管理及数据分析...