你能学到什么？

01 1.距离精讲.mp4
02 2.向量数据库基础.mp4
03 3.Annoy原理和手写线性回归.mp4
04 4.逻辑回归的分类间隔，线性不可分问题，FM模型.mp4
05 5.特征选择和正则化.mp4
06 6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4
07 7.过拟合、欠拟合，树模型.mp4
08 8.ID3，C4.5，Cart树.mp4
09 9.集成学习，dropout，GBDT.mp4
10 10.GBDT和XGboost.mp4
11 11实战项目以图搜图-resnet.mp4
12 12以图搜图.mp4
13 13.GAN模型的原理和实战.mp4
14 14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4
15 15.推土机距离和WGan.mp4
16 16.AIGC和扩散学习.mp4
17 17.NLP系列1:NLP发展脉络和BERT模型.mp4
18 18.NLP系列2:Bert的改良版本和T5模型.mp4
19 19.NLP系列3:GPT系列模型.mp4

20 20.项目实战:huggingface和文本分类.mp4
21 21实战项目:文本纠错和Bart模型.mp4.mp4
22 22零样本学习和小样本学习.mp4.mp4
23 23.智能文本摘要和关键词提取.mp4.mp4
24 24聊天机器人和chatgpt.mp4.mp4
:山日日
25 25，目标检测yolo和transformer.mp4.mp4
26 乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4.mp4
27 乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4.mp4
28 乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4.mp4
29 乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4.mp4
30 大模型训练为什么这么难.mp4.mp4
31 ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4.mp4
32 推荐系统1:推荐系统概述.mp4
33 推荐系统2:召回环节.mp4
34 推荐系统3:召回和AB测试.mp4
35 推荐系统4:排序(上).mp4
36 推荐系统5:排序(下).mp4
37 推荐系统6:内容分类和打标.mp4