Ebook Machine Learning Q & AI - 30 Câu Hỏi Và Câu Trả Lời Thiết Yếu Về Machine Learning Và AI [PDF, EPUB, MOBI] [9434E]
Tìm hiểu câu trả lời cho 30 câu hỏi tiên tiến về Machine learning và AI và nâng cao chuyên môn của bạn trong lĩnh vực này.
Nếu bạn đã sẵn sàng vượt ra ngoài các khái niệm cơ bản và đi sâu hơn vào machine learning, deep learning và AI, định dạng hỏi đáp của Machine Learning Q & AI sẽ giúp bạn thực hiện mọi việc nhanh chóng và dễ dàng, mà không cần phải loay hoay nhiều.
Ra đời từ những câu hỏi thường gặp của tác giả, cách tiếp cận trực tiếp, không rườm rà của cuốn sách này giúp các chủ đề nâng cao dễ tiếp cận hơn và thực sự hấp dẫn. Mỗi chương ngắn gọn, độc lập sẽ đi qua một câu hỏi cơ bản trong AI, giải đáp câu hỏi đó bằng các giải thích rõ ràng, sơ đồ và bài tập thực hành.
BÊN TRONG CÓ GÌ:
- ✓ CÁC CHƯƠNG TRỌNG TÂM: Các câu hỏi chính trong AI được trả lời một cách ngắn gọn và các ý tưởng phức tạp được chia nhỏ thành các phần dễ hiểu.
- ✓ PHẠM VI CÁC CHỦ ĐỀ RỘNG RÃI: Cuốn sách đề cập đến các chủ đề từ các kiến trúc neural network và model evaluation đến computer vision và natural language processing.
- ✓ CÁC ỨNG DỤNG THỰC TẾ: Tìm hiểu các kỹ thuật để nâng cao model performance, fine-tuning large models, v.v.
Bạn cũng sẽ khám phá cách:
- ✓ Quản lý các source ngẫu nhiên khác nhau trong neural network training.
- ✓ Phân biệt giữa kiến trúc encoder và decoder trong các mô hình ngôn ngữ lớn.
- ✓ Giảm overfitting thông qua data và model modification.
- ✓ Construct confidence intervals cho classifier và tối ưu hóa các mô hình với limited labeled data.
- ✓ Lựa chọn giữa các multi-GPU training paradigm khác nhau và các loại generative AI model khác nhau.
- ✓ Hiểu performance metrics cho natural language processing.
- ✓ Hiểu được các inductive biase trong vision transformer.
Nếu bạn đang tìm kiếm nguồn tài nguyên hoàn hảo để nâng cao hiểu biết của mình về machine learning, Machine Learning Q & AI sẽ giúp bạn dễ dàng nâng cao kiến thức của mình vượt ra ngoài những điều cơ bản một cách dễ dàng.
Mục lục:
- ✓ Phần I: Neural Networks & Deep Learning:
- ✓ Chương 01: Embeddings, Latent Space & Representations.
- ✓ Chương 02: Self-Supervised Learning.
- ✓ Chương 03: Few-Shot Learning.
- ✓ Chương 04: Lottery Ticket Hypothesis.
- ✓ Chương 05: Reducing Overfitting với Data.
- ✓ Chương 06: Reducing Overfitting với Model Modifications.
- ✓ Chương 07: Multi-Gpu Training Paradigms.
- ✓ Chương 08: Success Of Transformers.
- ✓ Chương 09: Generative Ai Models.
- ✓ Chương 10: Sources Of Randomness.
- ✓ Phần II: Computer Vision:
- ✓ Chương 11: Tính toán số lượng Parameter.
- ✓ Chương 12: Fully Connected & Convolutional Layers.
- ✓ Chương 13: Large Training Sets For Vision Transformers.
- ✓ Phần III: Natural Language Processing:
- ✓ Chương 14: Distributional Hypothesis.
- ✓ Chương 15: Data Augmentation For Text.
- ✓ Chương 16: Self-Attention.
- ✓ Chương 17: Encoder- & Decoder-Style Transformers.
- ✓ Chương 18: Using & Fine-Tuning Pretrained Transformers.
- ✓ Chương 19: Evaluating Generative Large Language Models.
- ✓ Phần IV: Production & Deployment:
- ✓ Chương 20: Stateless & Stateful Training.
- ✓ Chương 21: Data-Centric AI.
- ✓ Chương 22: Speeding Up Inference.
- ✓ Chương 23: Data Distribution Shifts.
- ✓ Phần V: Predictive Performance & Model Evaluation:
- ✓ Chương 24: Poisson & Ordinal Regression.
- ✓ Chương 25: Confidence Intervals.
- ✓ Chương 26: Confidence Intervals vs. Conformal Predictions.
- ✓ Chương 27: Proper Metrics.
- ✓ Chương 28: K In K-FOLD Cross-Validation.
- ✓ Chương 29: Training & Test Set Discordance.
- ✓ Chương 30: Limited Labeled Data.
- ✓ Phụ lục: Đáp án bài tập.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !