极客时间-NLP 实战高手课 - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂！

• file:136丨RL训练方法RL实验的注意事项.mp4
• file:156丨Kubernetes灰度上线.mp4
• file:115丨DirectPolictyGradient：基本设定及Gumbel-trick的使用116丨DirectPolictyGradient：轨迹生成方法.mp4
• file:132丨知识蒸馏：如何加速神经网络推理.mp4
• file:122丨LeNAS：如何搜索搜索space.mp4
• file:130丨COMAAgent之间的交流.mp4
• file:109丨Q-learning：如何进行Q-learning算法的推导？.mp4
• file:104丨Lambda-DCS概述.mp4
• file:159丨Istio实例和Circuit Breaker.mp4
• file:146丨文本校对案例学习.mp4
• file:119丨RENAS：如何使用遗传算法和增强学习探索网络架构.mp4
• file:117丨AutoML及NeuralArchitectureSearch简介.mp4
• file:101丨ASDL和AST.mp4
• file:127丨多代理增强学习概述：什么是多代理增强学习？.mp4
• file:144丨Quora问题等价性案例学习：预处理和人工特征.mp4
• file:157丨Kubernetes Stateful Sets.mp4
• file:137丨PPO算法.mp4
• file:123丨超参数搜索：如何寻找算法的超参数.mp4
• file:142丨Model-basedReinforcementLearning.mp4
• file:121丨层次搜索法：如何在模块之间进行搜索？.mp4
• file:113丨Gumbel-trick：如何将离散的优化改变为连续的优化问题？.mp4
• file:102丨Tranx简介.mp4
• file:107丨增强学习的基本设定：增强学习与传统的预测性建模有什么区别？.mp4
• file:84丨上层模型拼接：如何在语言模型基础上拼接更多的模型？.mp4
• file:67丨模型融合基础：如何让你所学到的模型方法一起发挥作用？.mp4
• file:90丨DomainAdaptation：如何利用其它有标注语料来提升效果？.mp4
• file:97丨基于神经网络的依存分析算法.mp4
• file:66丨图网络简介：如何在图结构的基础上建立神经网络？.mp4
• file:51丨健康检查：与Liveness、Readiness、Startup探测集成实现高可用.mp4
• file:59丨神经网络的训练：新的PyTorch训练框架.mp4
• file:83丨底层模型拼接：如何让不同的语言模型融合在一起从而达到更好的效果？.mp4
• file:69丨挖掘自然语言中的人工特征：如何用传统的特征解决问题？.mp4
• file:75丨深度迁移学习模型的微调：TensorFlowBERT代码简析.mp4
• file:78丨优化器：Lookahead，Radam和Lamb.mp4
• file:54丨神经网络的构建：Memory.mp4
• file:73丨深度迁移学习模型：ALBERT和ELECTRA.mp4
• file:61丨Transformer代码实现剖析.mp4
• file:99丨SemanticParsing基础：SemanticParsing的任务是什么？.mp4
• file:95丨Stanza使用.mp4
• file:79丨多重loss的方式：如何使用多重loss来提高模型准确率？.mp4
• file:81丨UDA：一种系统的数据扩充框架.mp4
• file:68丨高级模型融合技巧：Metades是什么？.mp4
• file:62丨xDeepFM：如何用神经网络处理高维的特征？.mp4
• file:76丨深度迁移学习的微调：如何利用PyTorch实现深度迁移学习模型的微调及代码简析.mp4
• file:93丨依存分析和SemanticParsing概述.mp4
• file:88丨训练预语言模型.mp4
• file:91丨Few-shotLearning：是否有更好的利用不同任务的方法？.mp4
• file:53丨神经网络的构建：GatingMechanism和Attention.mp4
• file:89丨多任务训练：如何利用多任务训练来提升效果？.mp4
• file:87丨其他Embedding的训练：还有哪些Embedding方法？.mp4
• file:32丨Pandas 简介：如何使用Pandas对数据进行处理？.mp4
• file:27丨PyTorch简介：如何构造神经网络？.mp4
• file:50丨神经网络建模：如何让神经网络实现你的数据挖掘需求 51丨神经网络的构建：ResidualConnection和DenseConnection.mp4
• file:33丨Matplotlib 简介：如何进行简单的可视化分析？.mp4
• file:22丨RNN简介：RNN和LSTM.mp4
• file:23丨CNN：卷积神经网络是什么？.mp4
• file:30丨经典的数据挖掘方法：数据驱动型开发早期的努力.mp4
• file:37丨半自动特征构建方法：Entity Embedding.mp4
• file:17丨神经网络基础：神经网络还是复合函数.mp4
• file:45丨变量选择方法.mp4
• file:28丨文本分类实践：如何进行简单的文本分类？.mp4
• file:39丨半自动特征构建方法：连续变量的转换.mp4
• file:15丨AI项目部署：微服务简介.mp4
• file:35丨半自动特征构建方法：Categorical Encoder.mp4
• file:41丨自动特征构建方法：Symbolic learning和AutoCross简介.mp4
• file:42丨降维方法：PCA、NMF 和 tSNE.mp4
• file:08丨NLP的学习方法：如何在AI爆炸时代快速上手学习？.mp4
• file:26丨PyTorch简介：如何构造Dataset和DataLoader？.mp4
• file:03丨AI概览：宣传片外的人工智能.mp4
• file:48丨集成树模型：LightGBM简介.mp4
• file:44丨降维方法：Variational Auto Encoder.mp4
• file:02丨内容综述.mp4
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• file:05丨NLP领域简介：NLP基本任务及研究方向.mp4
• file:04丨AI项目流程：从实验到落地.mp4
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