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數(shù)據(jù)科學(xué)圖譜
新增
“維度分析”
新增
“tableau”
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“矩陣分析”
新增
“商業(yè)智能”
新增
“漏斗圖”
新增
“業(yè)務(wù)模型”
新增
“BI分析”
數(shù)據(jù)分析
大數(shù)據(jù)
人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)
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NLP
python語音識(shí)別
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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python圖像識(shí)別
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python深度學(xué)習(xí)
Caffe
自動(dòng)編碼器
Q學(xué)習(xí)
DQN
策略梯度
LSTM模型
深度自編碼器
卷積自編碼器
深度生成模型
生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
PixelCNN
PixelRNN
神經(jīng)風(fēng)格遷移
ResNet
DenseNet
Inception
MobileNet
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FasterR-CNN
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GANs變種
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Deeplearning4j
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TFLite
ONNX
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
反向傳播
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
自編碼器
深度置信網(wǎng)絡(luò)
受限玻爾茲曼機(jī)
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
變分自編碼器
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
Dropout正則化
批標(biāo)準(zhǔn)化
Adam優(yōu)化器
Adagrad優(yōu)化器
Adadelta優(yōu)化器
RMSprop優(yōu)化器
學(xué)習(xí)率
激活函數(shù)
ReLU激活函數(shù)
Sigmoid激活函數(shù)
Softmax激活函數(shù)
Tanh激活函數(shù)
超參數(shù)
提前停止
交叉驗(yàn)證
K折交叉驗(yàn)證
留出驗(yàn)證
二元交叉熵
分類交叉熵
精確率
F1分?jǐn)?shù)
ROC曲線
精確率-召回率曲線
偏差-方差權(quán)衡
CatBoost
超參數(shù)優(yōu)化工具
貝葉斯優(yōu)化
神經(jīng)架構(gòu)搜索
單次學(xué)習(xí)
少樣本學(xué)習(xí)
多任務(wù)學(xué)習(xí)
自監(jiān)督學(xué)習(xí)
對(duì)抗樣本
對(duì)抗樣本可遷移性
聯(lián)邦學(xué)習(xí)
合成數(shù)據(jù)生成
可解釋性AI
模型可解釋性
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