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今天的云音乐给你推送了什么?

一、音乐推荐系统

第1课 音乐推荐系统_(上)

第2课 音乐推荐系统_(下)

第1课

问题的引入,可获取的资源渠道,数据获取,数据组织,问题解决思路聚类与协同过滤、协同过滤优化与代码实现

第2课

推荐系统优化:隐语义模型,深度学习与用户序列建模,海量数据下的spark构建推荐系统

寒小阳

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每天翻墙出去看Facebook辛苦么?

二、基于pytorch的机器绘画

第3课 基于pytorch的风格转换

第3课

学习并理解Facebook最新深度学习框架pytorch,利用pytorch实现简单的图片风格转换,让机器帮你作画

Johnson

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你是不是天天在用手机词典?

三、基于pytorch的神经网络机器翻译

第4课 神经网络实现机器翻译

第4课

用PyTorch实现一个Encoder-decoder神经网络机器翻译模型

褚老师

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今天的头条给你推送了什么?

四、文本分类项目应用

第5课 文本主题与分类_(上)

第6课 文本主题与分类_(下)

第5课

文本数据的主题提取与可视化,基于机器学习(朴素贝叶斯,SVM)的文本分类

第6课

基于fasttext与其他深度学习方法的文本分类

寒小阳

199
为啥别的小伙伴会做无人车?

五、基于深度神经网络的机器人识图

第7课 视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试

第7课

通过深度学习让聊天机器人告诉你图片中的复杂信息

加号

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金融是人工智能最容易落地的领域?

六、信贷反欺诈预测

第8课 金融反欺诈模型训练

第8课

通过机器学习GBRT、RF、XGboost等算法训练建模解决信贷业务中欺诈用户预测的问题

王博士

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阿里求职最最最重磅加分项!!!!

七、互联网电商CTR预估实战

第9课 电商点击率预估_(上)

第10课 电商点击率预估_(下)

第9课

问题设定,特征处理,构建基于LR的baseline CTR预估系统:使用liblinear与spark

第10课

使用深度学习自动学习特征表示,google wide&deep model,FNN&&PNN

寒小阳

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