当前播放: 29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
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课程目录
第一章:AI及NLP基础 (15讲)
01 | 课程介绍
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02 | 内容综述
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03 | AI概览:宣传片外的人工智能
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04 | AI项目流程:从实验到落地
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05 | NLP领域简介:NLP基本任务及研究方向
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06 | NLP应用:智能问答系统
07 | NLP应用:文本校对系统
08 | NLP的学习方法:如何在AI爆炸时代快速上手学习?
09 | 深度学习框架简介:如何选择合适的深度学习框架?
10 | 深度学习与硬件:CPU
11 | 深度学习与硬件:GPU
12 | 深度学习与硬件:TPU
13 | AI项目部署:基本原则
14 | AI项目部署:框架选择
15 | AI项目部署:微服务简介
第二章:深度学习简介和NLP试水 (14讲)
16 | 统计学基础:随机性是如何改变数据拟合的本质的?
17 | 神经网络基础:神经网络还是复合函数
18 | 神经网络基础:训练神经网络
19 | 神经网络基础:神经网络的基础构成
20 | Embedding简介:为什么Embedding更适合编码文本特征?
21 | RNN简介:马尔可夫过程和隐马尔可夫过程
22 | RNN简介:RNN和LSTM
23 | CNN:卷积神经网络是什么?
24 | 环境部署:如何构建简单的深度学习环境?
25 | PyTorch简介:Tensor和相关运算
26 | PyTorch简介:如何构造Dataset和DataLoader?
27 | PyTorch简介:如何构造神经网络?
28 | 文本分类实践:如何进行简单的文本分类?
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?
第三章:表格化数据挖掘 (12讲)
30 | 经典的数据挖掘方法:数据驱动型开发早期的努力
31 | 表格化数据挖掘基本流程:看看现在的数据挖掘都是怎么做的?
32 | Pandas 简介:如何使用Pandas对数据进行处理?
33 | Matplotlib 简介:如何进行简单的可视化分析?
34 | 半自动特征构建方法:Target Mean Encoding
35 | 半自动特征构建方法:Categorical Encoder
36 | 半自动特征构建方法:连续变量的离散化
37 | 半自动特征构建方法:Entity Embedding
38 | 半自动构建方法:Entity Embedding的实现
39 | 半自动特征构建方法:连续变量的转换
40 | 半自动特征构建方法:缺失变量和异常值的处理
41 | 自动特征构建方法:Symbolic learning和AutoCross简介
29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?

29 | 文本分类实践的评价:如何提升进一步的分类效果?

王然
众微科技AI Lab技术负责人、阿姆斯特丹大学数学和计量经济学双硕士
120讲 每周一/四更新1842
订阅¥129
5
本节摘要
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精选留言(4)

  • Baymax
    1. 有的Paper中就是将char-embedding与word-embedding混合使用的,据表述,char-embedding可以弥补word-embedding中OOV的问题,而word-embedding可以补充char-embedding表达力不足的问题。
    2. 经常听到有大佬说使用CNN比LSTM速度快很多,但效果不会低多少,所以我们工作中也在使用CNN构建文本分类的baseline,在其基础上炼丹。
    2020-03-22
    2
  • 小美
    老师代码在哪里下载?
    2020-03-21
    2
    2
  • 王柯
    char-embedding,word-embedding,sentence-embedding分别捕捉了不同层次结构的信息,但怎样结合?个人感觉还得实验,还得分不同模型和任务吧
    2020-03-29
  • 张黎
    pdf和demo怎么都下载不下来,只能下载第一章的pdf,其他都是空的

    作者回复: 我问一下平台吧

    2020-03-25
收起评论
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