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文档简介

·MachineLearning(ML)-机器学习4)ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)-卷积神9)GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-生成对抗网络4)ConvolutionalNeuralNet9)DecisionTreeAlgori2)MachineLearningMod2)TrainingDataset-训练数据集12)TrainingBatch-训练·SupervisedLearning-有监督学习·UnsupervisedLearning-无监督学习·ReinforcementLearning-强化学习·Semi-SupervisedLearning-半监督学习20)OrdinalFeature-有序特征2.NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络与深度学习)·ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)-卷积神经网络·RecurrentNeuralNetwork(RNN)-循环神经网络·LongShort-TermMemory(LSTM)-长短期记忆网络16)NamedEntity·AttentionMechanism-注意力机制9)Dot-ProductAttenti·GenerativeAdversarialNetwork(GAN)-生成对抗网络3)Discriminator·Encoder-Decoder-编码器-解码器4)Sequence-to-Sequence5)DomainAdaptation-领域自适应20)AdversarialTransferLearning-对抗迁移·Pre-trainedModels-预训练模型8)LanguageModel-9)WassersteinDistance-Wasserstein距离·ActivationFunction-激活函数5)ParametricReLU(PReLU)-参数化ReLU6)ExponentialLinearUnit(ELU)-指数线性单元9)SoftmaxFunction-SoftMax函数14)CELU(ContinuousExponentialLinearUnit)-CELU(连续指数线性3)LearningRateD6)Momentum-动量4)StochasticGr·Epoch-训练周期3.MachineLearningTechniquesandAlgorithms(机器学习技术与算法)·DecisionTree-决策树·K-NearestNeighbors(KNN)-K-最近邻·NaiveBayes-朴素贝叶斯2)Centroid-质心9)DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)-基于密度的·PrincipalComponentAnalysis(PCA)-主成分分析·AnomalyDetection-异常检测4.ApplicationsofAIandML(人工智能与机器学习的应用)·NaturalLanguageProcessing(NLP)-自然语言处理·ComputerVision-计算机视觉·AutonomousVehicles-自动驾驶汽车·TimeSeriesAnalysis-时间序列分析2)ExplainableArtificial

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