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AI 知识库
Knowledge Base 归档
一文看懂 AI 训练集、验证集、测试集(附:分割方法+交叉验证)
一文看懂机器学习指标:准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
一文看懂 Adaboost 算法 (与bagging算法对比 + 7 个优缺点)
「2021更新」一文看懂人工智能
一文看懂人工智能里的算法(4个特征+3个算法选择 Tips)
什么是人工神经网络-ANN?(百度百科+维基百科)
ASIC(Application Specific Integrated Circuit)
一文看懂语音识别
一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)
自编码器(Autoencoder)
反向传播算法(Backpropagation)
什么是 Google 开源的 BERT ?
什么是大数据和数据科学?
一文看懂胶囊神经网络(背景+优缺点+技术原理)
一文看懂分类特征(附5种编码方式+优缺点)
一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)- 产品经理的人工智能学习库
一文看懂计算机视觉-CV(基本原理+2大挑战+8大任务+4个应用)
人工智能里的算力是什么?
依存句法分析-Constituency-based parse trees
约束优化(Constrained optimization)
比提示词更重要!3个技巧教你用好AI的「上下文」
一文看懂数值类特征(基本概念+4种处理方式)
一文看懂决策树
一文看懂深度学习(白话解释+8个优缺点+4个典型算法)
判别式模型(Discriminative model)
一文看懂探索性数据分析 | EDA(基本概念+3步实践法)
一文看懂 NLP 里的模型框架 Encoder-Decoder 和 Seq2Seq
一文看懂集成学习(详解 bagging、boosting 以及他们的 4 点区别)
估计理论(Estimation theory)
一文看懂人脸识别(4个特点+4个实现步骤+5个难点+算法发展轨迹)
一文看懂特征工程 | Feature Engineering(基本概念+重要性+4步评估)
前馈神经网络(Feedforward neural network)
模糊神经网络(Neuro-fuzzy | FNN)
FPGA(Field-Programmable Gate Array)
一文看懂「生成对抗网络
产生式模型(Generative model)
遗传算法(Genetic algorithm | GA)
什么是人工智能里的 GPU?
梯度下降法 - Gradient descent
什么是启发式算法 - Heuristic?(百度百科+维基百科)
假设检验(Hypothesis test)
K均值聚类(k-means clustering)
什么是K邻近算法(k-nearest neighbors|KNN)?
知识图谱(Knowledge Graph)
Latent Dirichlet Allocation|LDA
什么是学习向量量化(LVQ)?
什么是线性代数(linear algebra)?
什么是线性判别分析-Linear Discriminant Analysis?(附百度+维基百科)
一文看懂线性回归(3个优缺点+8种方法评测) - easyAI 人工智能知识库
一文看懂逻辑回归 - Logistic regression(基本概念+10个优缺点+案例)
一文看懂 LSTM - 长短期记忆网络(基本概念+核心思路)
一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」
数理统计(Mathematical statistics)
一文看懂矩阵 Matrix + 标量、向量、矩阵、张量的关系
最大后验概率(Maximum a posteriori estimation | MAP)
什么是最大似然估计-MLE?(百度百科+维基百科)
什么是元学习-Meta learning?(为什么它很重要)
一文看懂朴素贝叶斯 NBC(附:5个优点+4个缺点)
一文看懂命名实体识别 - NER(发展史+4类方式+数据集+工具推荐)
一文看懂自然语言生成 - NLG(6个实现步骤+3个典型应用)
一文看懂自然语言处理NLP(4个应用+5个难点+6个实现步骤)
一文看懂自然语言理解-NLU(基本概念+实际应用+3种实现方式)
成分句法分析
一文看懂词性标注(基本概念+4种方法+7种工具)
粒子群算法(Particle swarm optimization | PSO)
通俗易懂的解释音素 | Phonetics- 产品经理的人工智能学习库
后验概率(Posterior probability)
预训练(Pre-train)
先验概率(Prior probability)
概率论(Probability theory)
什么是 Q-Learning?以及他的数据基础和流程
一文看懂随机森林 - Random Forest(4个实现步骤+10个优缺点)
一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用场景+主流算法)
受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine | RBM)
一文看懂循环神经网络 RNN(2种优化算法+5个实际应用)
一文看懂标量 + 标量、向量、矩阵、张量的关系
自组织映射(Self-organization map | SOM)
语音合成标记语言-SSML丨Speech Synthesis Markup Language
一文看懂词干提取-Stemming和词形还原-Lemmatisation(概念、异同、算法)
随机梯度下降法(Stochastic gradient descent | SGD)
一文看懂监督学习(基本概念+4步流程+9个典型算法)
一文看懂支持向量机 SVM(附:6个有点+5个缺点)
1分钟快速理解张量 | Tensor
一文看懂文本挖掘 - Text mining(基本概念+5个操作步骤 + 7个常用方法)
语音合成(Text to Speech | TTS)
一文看懂 TF-IDF (概念图解+4大变种+发展历史)
一文看懂NLP里的分词-Tokenization(中英文区别+3大难点+3种典型方法)
TPU(Tensor Processing Unit)
迁移学习(Transfer learning)
Transformer
一文看懂图灵测试(附:图灵不为人知的5个故事)
一文看懂无监督学习(基本概念+使用场景+2类典型算法)
一文看懂向量(基本概念+3种表达方式+与标量、矩阵、张量的关系)
3分钟理解人工智能的3个级别?(弱人工智能-强人工智能-超人工智能)
一文看懂词嵌入 word embedding(2种主流算法+与其他文本表示比较)
一文看懂 Word2vec(基本概念+2种训练模型+5个优缺点)
AI 新闻
2019年深度学习的十大预测
盘点 | 十个移动端深度学习框架,将智慧带入手机
2019 年,机器学习给制造业带来的 10 大革命
在未来和AI争夺工作的16个实用技巧
2种简单的方式缓解RNN的优化问题
【转】深度好文:2018年NLP应用和商业化调查报告
不平凡的2018 | 机器人十大年度进展全回顾
「报告」2019年中国人工智能产业研究
3招让你的数据集「可视化」(附代码)
3大主流聚类方法分别在什么情况下使用?
现有模型还“不懂”自然语言:20多位研究者谈NLP四大开放性问题
产品经理使用机器学习的4个步骤
「41页PDF免费下」AI赋能前需要做哪些评估?
【实战】5个集成学习最常用的方法
机器学习可以给营销人员带来的5大优势
「59页PDF」自然语言处理 NLP 基本概念大全(免费下载)
「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习
训练数据偏少的 7 个应对技巧
8个步骤解决90%的NLP问题
AI芯片混战,谁能挑战英伟达?
从基于规则到深度学习,NLP 技术进阶三部曲
友情推广:TreeMind树图思维导图
如何建立以数据为驱动的产品?
深度!移动机器人(AGV)产业链全分析
我是如何使用 AI (GPT-2)来写下一部小说的
AI 数据集最常见的6大问题(附解决方案)
数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI
人工智能技术在防疫抗疫工作中大有用武之地
人工智能的发展史——3次 AI 浪潮
YouTube 背后的 5 个 AI 应用
2019 最新的 Transformer 模型:XLNET,ERNIE 2.0和ROBERTA
我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(一)
我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(二)
我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(三)
我的业务要不要用人工智能?引入AI前你需要评估的(四)
AI产品经理知识体系
如何入门AI产品经理?
人工智障 2 - 你看到的AI与智能无关
「75页PDF免费下载」面向所有人的机器学习科普大全
关于文本预处理(英文),看这一篇就够了
强化学习在现实世界中的应用
谷歌NLP深度学习模型BERT特征的可解释性表现怎么样?
百度阅读理解技术研究及应用
2019全球AI 100强,中国占独角兽半壁江山
深入浅出大数据:到底什么是Hadoop?
如何构建多快好省的“知识图谱即服务”?
神经网络能引入注意力机制吗?Google认为他们可以
深度长文:中文分词的十年回顾
如何选择机器学习模型
选择正确的AI商业模式
CNN已老,GNN来了!清华大学孙茂松组一文综述GNN
CNN图像分类策略简单到出人意料!
对比复现34个预训练模型,PyTorch和Keras你选谁?
如何评估模型的好坏
构建机器学习项目的完整指南
AI产品经理如何为机器学习创建数据策略
全新数据增强方法,是计算速度提高1000倍
3 步完成数据清洗和数据预处理
数据预处理,特征工程,良好特征的特点
从三大案例,看如何用 CV 模型解决非视觉问题
DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文,图网络(Graph network)让深度学习也能因果推理
浅谈滴滴派单算法
「免费」吴恩达新课程《TensorFlow:从入门到精通》
关于 TensorFlow,你应该知道的 9 个重点
判断AI在春天还是冬天,只需要看这一个指标
如何建立一个可信的AI系统 (Trustworthy AI)
数据收集六步曲,打好机器学习模型基础
陆奇:传统企业数字化转型的七个关键问题
easyAI 要做人人都能看懂的人工智能知识库
如何有效的做数据预处理和特征工程?
管理AI产品的基本指南
Google机器翻译新论文-更好更高效的演化transformer结构,提升机器翻译到新水平
Facebook利用跨字嵌入实现无监督机器翻译
特征选择:重要性及方法详解
非技术如何用好 AI 时代的 4 类工具
「详解」GAN在图像生成上的应用
「详解GAN」为什么训练生成对抗网络如此困难!
GANs 千万条,安全第一条
生成性对抗网络(GAN)初学者指南 – 附代码
准备好数据以进行建模:特征工程,特征选择,降维(第二部分)
为建模做好数据准备:特征工程,特征选择,降维(第1部分)
全球教育机器人深度报告,一文看尽7层产业链12类产品
图神经网络(GNN)也许是 AI 的未来
了解图神经网络GNN和2种高级算法「DeepWalk」+ 「GraphSage」
「10分钟搞定」使用Google Colab构建一个图像分类模型
Google手写字符识别的新进展
谷歌发布颠覆性研究:不训练不调参,AI自动构建超强网络
在GAN中毕业:从了解生成对抗网络到运行自己的网络
图神经网络2021的顶级应用
无监督学习K均值聚类和PCA的最佳实践
2021年AI即将进步的地方
AI 将如何改写我们的生活
深度学习,怎么知道你的训练数据真的够了?
如何在不写代码的情况下构建 MVP
如何构建用户可以信赖的AI应用
如何愚弄人工智能
BAT专家解读:如何选出最合适的深度学习框架?
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如何判断AI初创公司是否真正在用AI
拆解 YouTube 下一个视频的推荐机制
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「多图」图解10大CNN架构
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在AI-first世界中,成为优秀的产品经理意味着什么?
万字长文回顾智能驾驶进化史
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强化学习如何入门?看这篇文章就够了
无监督学习才不是“不要你管”
解密 BERT
日活超1.6亿,揭秘快手背后的 AI 技术
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一文讲清楚LLM:大型语言模型核心解析与应用前瞻
陆奇清华演讲:AI 的本质及发展方向
AI产品经理指南——如何定义业务问题
机器学习领域,史上引用次数最多的论文 Top 10
回顾过去20年 NLP 的发展趋势
微软提出通用预训练模型MASS,自然语言生成任务超越BERT、GPT!
MirrorGAN出世!浙大等提出文本-图像新框架,刷新COCO纪录
2018年10大机器学习开源项目
「实操讲解」机器学习获取数据难?别忘记特征工程
[实践】用BRET进行多标签文本分类(附代码)
截止2019,人工智能(AI)令人兴奋的5大突破
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NLP 领域里的8 种文本表示方式及优缺点
对话周明:回望过去,展望未来,NLP有哪些发展趋势?
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一图生万物!英伟达推超强图像转换神器,小样本一秒猫变狗
终端设备上的AI —到目前为止我所知道的
OpenAI GPT-2:通过可视化理解语言生成
OpenAI试图训练AI代理玩捉迷藏游戏,但他们对所学知识感到震惊
MIT&微软开发智能识别新模型,帮助处理自动驾驶系统的知识“盲点”
人工智能、机器学习、深度学习在2019年的重要发展和2020的趋势(研究篇)
人工智能、机器学习、深度学习在2019年的重要发展和2020的趋势(技术篇)
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1000倍提速!伯克利提出新的数据增强策略训练方法,更好更快扩充数据
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通过以下5个简单步骤将您的机器学习模型投入生产
一文详解 TensorFlow 2.0 的 符号式 API 和命令式 API
【官方发布】一图看懂TensorFlow 2.0新架构
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别把人工智能神话了,3大原则测试一下 AI 是否真的适合你的业务?
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关于构建机器学习产品需要什么的惊人真相
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过拟合问题及解决方案
生成性对抗网络(Gan)的兴起
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人工智能和数据科学的十大角色
2019年将主导人工智能的十大趋势
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探秘语音合成技术的前世今生
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