京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】

京东Nlp实训营一期|完结无秘 【价值21800元】 1

课程介绍(A000487):

京东Nlp实训营一期|完结无秘 【价值21800元】 2

线上学习阶段

项目一

京东健康智能分诊项目

“看病慢看病难”早已成为当今社会的常见现象,因此随着技术的发展,AI+医疗是目前最有潜力的应用场景之一,其中一个很大的痛点是很多人不清楚应该去哪个科室看病。互联网医生服务可以构建医生与患者之间的桥梁,京东通过智能分诊项目,可以根据用户提供的文字型的病情描述精准识别,并自动帮助用户判断需要去哪个分诊科室,有效减少在线问诊被反复多次转接的情况发生,提高科室分配的准确度,实现降本增效。

这是一个经典的文本多分类项目。通过这个项目,学员可以扎实地掌握文本领域的相关技术如文本预处理、特征工程、词向量、分类模型、评价指标、模型部署等,并且通过完成一个完整的项目走完所有的必要流程。从技术的角度会涉及到tf-idf,word2vec,BERT向量,N-gram,FastText,TextCNN,SkipGram,CBOW,随机森林,XGBoost,Adagrad,Adam等技术和Flask,Docker,Jenkins等部署工具的使用。

知识点

tf-idf, Word2vec, FastText

TextCNN

XGBoost、LightGBM

文本特征工程

模型部署

授课安排

第一周

文本处理与特征工程

Bag of Words模型

从tf-idf到Word2Vec

SkipGram与CBOW

Hierarhical Softmax与Negative Sampling

FastText

N-gram与平滑操作

文本特征工程

工具的使用:Gensim、Sklearn、jieba的使用

专题:如果阅读科研论文

项目:京东健康智能分诊项目讲解(1)

第二周

基于统计学习的分类方法

决策树

CART模型

Bagging & Boosting

随机森林和GBDT

XGBoost

精确率、召回率

F1,AUC

专题:如何处理样本不平衡问题

专题:京东Neufoundry平台的使用

项目:京东健康智能分诊项目讲解(2)

第三周

基于深度学习的分类方法

统计学习与深度学习的区别

深度学习与浅层学习

从逻辑回归到神经网络

深度学习的非线性性质

损失函数与优化器

神经网络的调参

CNN与TextCNN

实战:Pytorch的基础使用

实战:使用Pytorch实现神经网络和卷积神经网络

项目:京东健康智能分诊项目讲解(3)

项目二

京东智能营销文本生成项目

在京东零售场景,数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单,同时达人也会赚取佣金。但达人创业也会导致创作成本高、量产性差、质量参差不齐的问题。目前京东AI营销文案的人工审核通过率超过95%,并覆盖了全品类的商品。模型已成功应用于京东APP-发现好货,对话机器人京小智和搭配购等场景。

这是一个文本生成领域的问题,从技术层面上具有很大的挑战性。作为多模态的项目,学员会既可以拿到商品的描述文字,也可以拿到商品的图片数据,并利用这两部分信息让机器生成一个营销文案,也可以看作是多模态任务。在这个项目中,会涉及到Seq2Seq,Pointer-Generator Network,Beam Search的改进、多模态数据融合等相关技术。另外,很多挑战来自于模型本身的训练和调参,最终需要让模型给出一个合理的结果。

知识点

Seq2Seq,Attention

Pointer-Generator Network

Beam Search的改造

RestNet,Faster RCNN

多模态数据的融合

授课安排

第四周

文本处理与特征工程

BPTT与RNN中的梯度消失、爆炸

梯度爆炸的处理

LSTM与GRU

基于LSTM的文本分类

Bi-LSTM与Deep Bi-LSTM

RNN与LSTM的可视化

实战:基于LSTM的情感分类

专题:GPU技术详解

项目:京东智能营销文本生成项目讲解(1)

第五周

Seq2Seq模型与营销文本生成

Encoder-Decoder模型以及各类应用场景

Seq2Seq模型与注意力机制

Greedy Decoding

Beam Search

基于Seq2Seq的文本生成

文本生成的评价指标

实战:基于Seq2Seq的机器翻译

项目:京东智能营销文本生成项目讲解(2)

第六周

Pointer-Generator Network和多模态识别

抽取式文本摘要和生成式文本摘要

Pointer-Generator Network

Beam Search优化思路

Length Normalization

Coverage Normalization

End of Sentence Normalization

多模态识别技术: ResNet和Faster RCNN

实战:PGN+Seq2Seq解读

论文:京东论文解读

项目:京东智能营销文本生成项目讲解(3)

项目三

京东同类商品搜索项目

当用户在网上购买商品时经常会试着货比三家,比如某一个京东的商品在苏宁网上的价格是怎样的。 为了便于这种比较,京东开发了一个同类商品搜索模块:给定一个京东商品,它可以根据商品相关的信息去自动找到苏宁等平台上的同类商品。 这里的一个难点在于,每一个商品在不同平台上的标题、描述这些都有一些区别的,所以定位到同一个商品本身具有一定的挑战。

假如我们把商品看作是实体,那这个任务实际上也是实体链接(entity linking)问题。在这个项目中,我们首先根据商品各类属性来搭建商品的图谱(知识图谱),接着再使用图神经网络来得出每一件商品的embedding,并给予这个表示来寻找跟当前商品匹配的另外一个商品。所涉及到的技术包括知识图谱、图神经网络以及基于GAT的一些模型改造,是图神经网络领域一个非常有趣的应用。

知识点

知识图谱的表示

GCN、GAT

Entity Linking

图神经网络的改造

授课安排

第七周

Entity Linking与图卷积神经网络

什么是实体

Entity Linking问题解读

图的表示

图表示的应用场景

卷积神经网络回顾

在图中的卷积

图中的信息传递

图卷积神经网络(GCN)

论文:GCN论文解读和复现

项目:京东同类商品搜索项目讲解(1)

第八周

GraphSage与Graph Attention Network

GraphSage详解

注意力机制讲解

注意力机制与图表示

GAT模型详解

GAT与知识图谱应用

对于Heterogenous数据处理

论文:GAT论文解读与复现

项目:京东同类商品搜索项目讲解(2)

第九周

Entity Linking前沿技术剖析

Entity Linking前沿技术剖析

基于GNN的文本分类

基于GNN的实体识别

基于GNN的社交网络分析

基于GNN的链接预测

GNN的前沿主题

论文:图神经网络综述

项目:京东同类商品搜索项目讲解(3)

线上实习阶段

毕业实习项目关键节点

第10周

分组确定(4人一组)

完成项目设计、成员之间任务拆解

第11-13周

提交中期项目成果

第14-15周

优化系统

完成最终可展示的系统

第16周

项目的最终验收

颁发实习证明

评选优秀作品

项目实施

项目实施过程会由专业的产品经理、设计、前端、后端工程师以及算法导师参与,提供设计架构、拆解任务、算法实施和优化、模型集成、部署、联调等环节上的支持。

项目团队

算法导师

产品经理
&
设计

前端工程师

后端工程师

实习生

实习生

实习生

项目流程

1

组建团队

2

需求分析&产品设计

3

任务拆解

4

产品开发

8

颁发实习证明

7

项目答辩

6

部署&上线

5

产品开发

项目管理

颁发实习证明

禅道项目管理

敏捷开发

github代码管理

实习项目

京东智能对话系统项目

智能客服机器人已经成为了客服系统的重要组成部分,帮助人工客服提升工作效率,为企业降低人工成本。作为智能客服的行业先驱,京东多年来致力打造全链路的客服机器人,最大化提升商家的接待效率和用户体验。目前智能机器人的对话生成策略已经在“京小智”、“京东JIMI“等智能客服机器广泛应用,在用户购买商品的售前以及售后环节,为数千万用户以及数十万商家进行服务,为商家降本增效,为用户提升购物客服体验。

在这个项目中,学员有机会基于百万级的数据量来搭建一个智能客服系统,主要使用的框架为检索式对话系统和生成式对话系统。 在项目中,涉及到的技术包括倒排表、WAND、HNSW、L2R、BERT、Transformer等一系列技术。

知识点

基于检索式的对话系统

基于生成式的对话系统

倒排表、HNSW、WMD

Learning to Rank

BERT、ALBERT、Transformer

课程目录:

京东NLP实训营一期|完结无秘 【价值21800元】
京东Nlp实训营一期|完结无秘 【价值21800元】 3

文件目录:

京东NLP实训营一期完结无秘 【价值21800元】,
│ │ 20200028 项目三布置,.mp4
│ │ 20200606 Lecture11课程安排以及核心技能 ,.mp4
│ │ 20200606 Lecture12概论与常见基础任务 ,.mp4
│ │ 20200606 Lecture13分类问题,命名实体识别 ,.mp4
│ │ 20200606 Lecture14句法分析,语义理解与常见应用1 ,.mp4
│ │ 20200606 Lecture15常见应用2 ,.mp4
│ │ 20200606 Lecture16如何成为优秀的NLP人才 ,.mp4
│ │ 20200606 Review1(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-1 ,.mp4
│ │ 20200606 Review1(案例) 自然语言处理应用场景以及常用的技术-2 ,.mp4
│ │ 20200607 Review2(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-1 ,.mp4
│ │ 20200607 Review2(基础)工程师必须要懂的算法(时间空间)复杂度-2 ,.mp4
│ │ 20200608 Paper1paper 如何阅读-1 ,.mp4
│ │ 20200611 Review3DP动态规划 补课-1 ,.mp4
│ │ 20200611 Review3DP动态规划 补课-2 ,.mp4
│ │ 20200611 Review3DP动态规划 补课-3 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-1 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-2 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-3 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-4 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-5 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-6 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-8 ,.mp4
│ │ 20200613 Lecture2多分类文本处理与特征工程-9 ,.mp4
│ │ 20200613 Review1词向量的训练以及使用-1 ,.mp4
│ │ 20200613 Review1词向量的训练以及使用-2 ,.mp4
│ │ 20200614 Review2编程环境的搭建-1 ,.mp4
│ │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-1 ,.mp4
│ │ 20200614 Review3Numpy Pandas Sklearn的使用基础-2 ,.mp4
│ │ 20200615 Paper2Distributed Representations-01 ,.mp4
│ │ 20200615 Paper2Distributed Representations-02 ,.mp4
│ │ 20200620Lecture3(1)偏差与方差 ,.mp4
│ │ 20200620Lecture3(1)机器学习项目流程 ,.mp4
│ │ 20200620Lecture3(1)逻辑回归 ,.mp4
│ │ 20200620Lecture3(2)工业界模型训练和部署最佳实战-1 ,.mp4
│ │ 20200620Lecture3(2)工业界模型训练和部署最佳实战-2 ,.mp4
│ │ 20200620Projectproject-01 ,.mp4
│ │ 20200620Projectproject-02 ,.mp4
│ │ 20200620Review1(实战)数据不平衡的处理-1 ,.mp4
│ │ 20200620Review1(实战)数据不平衡的处理-2 ,.mp4
│ │ 20200620Review2(基础)SkipGram模型讲解-1 ,.mp4
│ │ 20200620Review2(基础)SkipGram模型讲解-2 ,.mp4
│ │ 20200620Review3(实战)工程代码编写-1 ,.mp4
│ │ 20200620Review3(实战)工程代码编写-2 ,.mp4
│ │ 20200620Review3(实战)工程代码编写-3 ,.mp4
│ │ 20200621Paper03Paper-1 ,.mp4
│ │ 20200621Paper03Paper-2 ,.mp4
│ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-1 ,.mp4
│ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-2 ,.mp4
│ │ 20200704 Lecture4 常用的分类算法-3 ,.mp4
│ │ 20200704 Review1 常用的分类算法-4 ,.mp4
│ │ 20200704 Review1 (前沿技术) 多模态文本分类技术-1 ,.mp4
│ │ 20200704 Review2 (实战)(前沿技术) 多模态文本分类技术-2 ,.mp4
│ │ 20200704 Review2 (实战)(实战)Pytorch的使用-1 ,.mp4
│ │ 20200704 Review3 (实战)(实战)常用的卷积神经网络-1 ,.mp4
│ │ 20200704 Review3 (实战)(实战)常用的卷积神经网络-2 ,.mp4
│ │ 20200705 paper4Visualizing and understandi-1 ,.mp4
│ │ 20200705 paper4(实战)常用的卷积神经网络-3 ,.mp4
│ │ 20200711 LectureVisualizing and understandi-2 ,.mp4
│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-1 ,.mp4
│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-2 ,.mp4
│ │ 20200711 Lecture递归神经网络-3 ,.mp4
│ │ 20200711 Review-1GPU计算-1 ,.mp4
│ │ 20200711 Review-1递归神经网络-4 ,.mp4
│ │ 20200711 Review-2GPU计算-2 ,.mp4
│ │ 20200711 Review-2(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-1 ,.mp4
│ │ 20200712 Review3基于LSTM语言模型的代码生成-1 ,.mp4
│ │ 20200712 Review3(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-2,.mp4
│ │ 20200712 Review3(代码讲解)实现基于LSTM的情感分类-3 ,.mp4
│ │ 20200713 Paper1,.mp4
│ │ 20200713 Paper基于LSTM语言模型的代码生成-2 ,.mp4
│ │ 20200716 Review2,.mp4
│ │ 20200716 Review图书分类项目讲解-1 ,.mp4
│ │ 20200716 Review图书分类项目讲解-2 ,.mp4
│ │ 20200717 Project图书分类项目讲解-3 ,.mp4
│ │ 20200717 Project智能营销项目说明-2 ,.mp4
│ │ 20200718 Lecture基于Seq2Seq的文本生成-1 ,.mp4
│ │ 20200718 Lecture智能营销项目说明_1 ,.mp4
│ │ 20200718 Review1基于Seq2Seq的文本生成-2 ,.mp4
│ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的文本生成-3 ,.mp4
│ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器翻译系统-1 ,.mp4
│ │ 20200718 Review2基于Seq2Seq的机器翻译系统-2 ,.mp4
│ │ 20200719 PaperNamed Entity Recognition-1 ,.mp4
│ │ 20200719 PaperNamed Entity Recognition-2 ,.mp4
│ │ 20200719 Paper基于Seq2Seq的机器翻译系统-3 ,.mp4
│ │ 20200719 ProjectNamed Entity Recognition-3 ,.mp4
│ │ 20200719 Project图书分类项目讲解-1 ,.mp4
│ │ 20200719 Project图书分类项目讲解-2,.mp4
│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-1,.mp4
│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-2 ,.mp4
│ │ 20200725 LecturePointer Network以及Beam Search-3 ,.mp4
│ │ 20200725 Lecture图书分类项目讲解-3 ,.mp4
│ │ 20200725 PaperPointer Network以及Beam Search-4 ,.mp4
│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-1 ,.mp4
│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-2 ,.mp4
│ │ 20200725 Paper营销文案生成论文-3 ,.mp4
│ │ 20200725 Project智能营销项目手把手教学-1 ,.mp4
│ │ 20200725 Project营销文案生成论文-4 ,.mp4
│ │ 20200801 Lecture1.文本领域中的数据增强技术-1 ,.mp4
│ │ 20200801 Lecture2.文本领域中的数据增强技术-2 ,.mp4
│ │ 20200801 Lecture3.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-1 ,.mp4
│ │ 20200801 Lecture智能营销项目手把手教学-2 ,.mp4
│ │ 20200801 workshop14.深度学习训练技巧-神经网络模型的问题-2 ,.mp4
│ │ 20200801 workshop1Debug-1 ,.mp4
│ │ 20200802 workshop2Debug-2 ,.mp4
│ │ 20200802 workshop2Multi-Source Pointer Network-1 ,.mp4
│ │ 20200802 workshop3Multi-Source Pointer Network-2 ,.mp4
│ │ 20200802 workshop3智能营销项目教学-1 ,.mp4
│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心1 ,.mp4
│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心2 ,.mp4
│ │ 20200815 Lecture20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心3 ,.mp4
│ │ 20200815 Lecture智能营销项目教学-2 ,.mp4
│ │ 20200816 Workshop20200815 NLP Lecture 对话系统中的核心4 ,.mp4
│ │ 20200816 Workshop20200816 NLP Review 智能营销项目1 ,.mp4
│ │ 20200816 Workshop20200816 NLP Review 智能营销项目2 ,.mp4
│ │ 20200822 Lecture20200816 NLP Review 智能营销项目3 ,.mp4
│ │ 20200822 Lecture检索模型-1 ,.mp4
│ │ 20200822 Lecture检索模型-2 ,.mp4
│ │ 20200822 检索模型-3 ,.mp4
│ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-1 ,.mp4
│ │ 20200823 Workshop HNSW papers讲解-2,.mp4
│ │ 20200828 作业布置 项目三布置,.mp4
│ │ 20200829 Lecture1 CFG-1,.mp4
│ │ 20200829 Lecture1 GBDT-3,.mp4
│ │ 20200829 Lecture1 LTR-2,.mp4
│ │ 20200829 Workshop1 最?公共?串和最?公共?序列的动态规划实现,.mp4
│ │ 20200829 Workshop2 Word Moving Distance 论文,.mp4
│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-1,.mp4
│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-2,.mp4
│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-3,.mp4
│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-4,.mp4
│ │ 20200830 Lecture2 信息检索综述以及倒排技术-5,.mp4
│ │ 20200830 Workshop3 作业2-3讲解,.mp4
│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及Transformer-1,.mp4
│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及Transformer-2,.mp4
│ │ 20200905Lecture ?注意?机制以及Transformer-3,.mp4
│ │ 20200905Workshop Transformer的代码实现-1,.mp4
│ │ 20200905Workshop Transformer的代码实现-2,.mp4
│ │ 20200905Workshop Transformer的代码实现-3,.mp4
│ │ 20200906 Workshop2 Papertransformer,.mp4
│ │ 20200906 Workshop3 作业3-1讲解,.mp4
│ │ 20200912 Lecture 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-1 ,.mp4
│ │ 20200912 Lecture 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-2,.mp4
│ │ 20200912 Lecture 基于BERT和Transformer的闲聊引擎-3,.mp4
│ │ 20200913 Workshop1 项目3-1讲解 项目3-2布置,.mp4
│ │ 20200913 Workshop2 BERT的fine-tuning实例讲解-01,.mp4
│ │ 20200913 Workshop2 BERT的fine-tuning实例讲解-02,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-1,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-2,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-3,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-4,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-5,.mp4
│ │ 20200919 Lecture XLNet, ALBERT以及应?-6,.mp4
│ │ 20200919 Workshop1 XLNet论文讲解-1,.mp4
│ │ 20200919 Workshop1 XLNet论文讲解-2,.mp4
│ │ 20200919 Workshop2 ALBERT论文讲解,.mp4
│ │ 20200920 Workshop2 作业3-2讲解,.mp4
│ │ 20200926 Lecture 模型压缩-1,.mp4
│ │ 20200926 Lecture 模型压缩-2,.mp4
│ │ 20200926 Lecture 模型压缩-3,.mp4
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-1,.mp4
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-2,.mp4
│ │ 20201017 Lecture 对话管理-3,.mp4
│ │ 20201018 Workshop paper解读:Transferable-1,.mp4
│ │ 20201018 Workshop paper解读:Transferable-2,.mp4
│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第一部分,.mp4
│ │ 20201020 workshop 项目作业3-3第二部分,.mp4
│ │ 20201023 Workshop 就业指导-1,.mp4
│ │ 20201023 Workshop 就业指导-2,.mp4
│ │ 20201023 Workshop 就业指导-3,.mp4
│ │
│ ├─京东nlp资料【完】,
│ │ ├─00.论文,
│ │ │ │ 第四周论文20200711paper05,.pdf
│ │ │ │
│ │ │ ├─第三周论文,
│ │ │ │ 0624Efficient Large-Scale Multi-Modal Classification,.pdf
│ │ │ │ 0624LearningFromImbalancedDataOpen,.zip
│ │ │ │ 0624Visualizing and understanding convolutional networks,.pdf
│ │ │ │ 第三篇论文,.pdf
│ │ │ │
│ │ │ └─第二周论文,
│ │ │ 第一篇论文,.pdf
│ │ │ 第三篇论文,.pdf
│ │ │ 第二篇论文,.pdf
│ │ │ 第四篇,.pdf
│ │ │
│ │ ├─01.第一周资料,
│ │ │ │ slide1,.pptx
│ │ │ │ 京东NLP第一课,.pptx
│ │ │ │ 京东paper01,.pdf
│ │ │ │ 自然语言处理楚江及常见技术,.pptx
│ │ │ │
│ │ │ └─Han(6.7),
│ │ │ complexity2,.pptx
│ │ │ complexity,.ipynb
│ │ │ ,.gitkeep
│ │ │
│ │ ├─02.第二周资料,
│ │ │ │ 20200615_贪心科技_机器学习常用库介绍代码资料,.zip
│ │ │ │ 京东paper01,.pdf
│ │ │ │ 京东paper02,.pdf
│ │ │ │ 第二课,.pptx
│ │ │ │ 编程环境搭建(4),.pptx
│ │ │ │ 自然语言处理楚江及常见技术,.pptx
│ │ │ │ 词向量的训练以及使用_review(1),.pptx
│ │ │ │
│ │ │ └─第一次小作业:作业代码0010,
│ │ │ 【下载使用】第一个小作业(作业代码0010),.zip
│ │ │ 【直接查看】第一个小作业(作业代码0010),.ipynb
│ │ │ ,.gitkeep
│ │ │
│ │ ├─03.第三周资料,
│ │ │ │ 2020.6.21(直播-Review)【基础】SkipGram模型讲解,.pptx
│ │ │ │ jd图书文本分类,.zip
│ │ │ │ 【实战】工程代码编写,.pptx
│ │ │ │ 京东图书文本分类(1)(1),.pdf
│ │ │ │ 样本不平衡,.pptx
│ │ │ │ 逻辑回归模型详解Bias and Variance,调参,.pdf
│ │ │ │
│ │ │ ├─620pan,
│ │ │ │ logistic_regression_demo,.ipynb
│ │ │ │ testSet-LR,.txt
│ │ │ │ ,.gitkeep
│ │ │ │
│ │ │ ├─620tuan,
│ │ │ │ word2vec,.py
│ │ │ │ word2vec中的数学,.pdf
│ │ │ │ ,.gitkeep
│ │ │ │
│ │ │ └─jd books project,
│ │ │ embedding(To_Do),.ipynb
│ │ │ LightGBM_feature_engineering_grid(To_Do),.ipynb
│ │ │ README,.md
│ │ │ ,.gitkeep
│ │ │ 京东图书文本分类,.pdf
│ │ │
│ │ ├─04.第四周资料,
│ │ │ │ 20200704Lecture4,.pdf
│ │ │ │ 20200704review1,.pptx
│ │ │ │ bookClassification(ToDo)(3),.zip
│ │ │ │ README,.md
│ │ │ │ 第四周论文20200711paper05,.pdf
│ │ │ │
│ │ │ ├─20200704Review2,
│ │ │ │ MNIST,.py
│ │ │ │ Pytorch_Tutorial_Tanxin,.ipynb
│ │ │ │ ,.gitkeep
│ │ │ │
│ │ │ └─20200704Review3,
│ │ │ CNN,.pptx
│ │ │ example,.py
│ │ │ ,.gitkeep
│ │ │
│ │ ├─05.第五周资料,
│ │ │ │ 20200711Lecture(hu),.pdf
│ │ │ │ 20200711paper05,.pdf
│ │ │ │ 20200711review1CPU和GPU,.pptx
│ │ │ │ 20200712review3chat,.txt
│ │ │ │ bookClassification(ToDo)(3),.zip
│ │ │ │ Sentiment,.zip
│ │ │ │ 京东-贪心NLP项目2文档,.pdf
│ │ │ │
│ │ │ └─7.12review3,
│ │ │ 20200712Review3LSTM,.pptx
│ │ │ LSTM,.zip
│ │ │ ,.gitkeep
│ │ │
│ │ ├─06.第六周资料,
│ │ │ │ 20200718Review2机器翻译,.pdf
│ │ │ │ 20200725Lecture,.pdf
│ │ │ │ bookClassification(ToDo)(3),.zip
│ │ │ │ README,.md
│ │ │ │
│ │ │ ├─20200718Lecture6,
│ │ │ │ 20200718lecture6_seq2seq+attention,.pptx
│ │ │ │ 20200718lecture6_seq2seq+attention,.zip
│ │ │ │ ,.gitkeep
│ │ │ │
│ │ │ └─20200718ReviewNamed Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs,
│ │ ├─07-08.第7-8周资料,
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│ │ │ │ │ 编程最佳实践,.pptx
│ │ │ │ │ 编程环境搭建(4),.pptx
│ │ │ │ │ 自然语言处理楚江及常见技术,.pptx
│ │ │ │ │ 词向量的训练以及使用_review(1),.pptx
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│ │ │ │ │ 样本不平衡,.pptx
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│ │ │ │ │ 编程最佳实践,.pptx
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│ └─新建文件夹,
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│ ├─项目三数据集,
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│ 服饰_50k,.json
│ 服饰数据,.json
  • wechat

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  • 微信号

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