在當(dāng)今的人工智能時(shí)代，相信大部分人都會(huì)關(guān)注深度學(xué)習(xí)技術(shù)，但請(qǐng)千萬(wàn)不要忽視對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的理解。實(shí)際上，真正去從事AI工作的時(shí)候就會(huì)發(fā)現(xiàn)，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的依賴還是巨大的。如邏輯回歸、隨機(jī)森林、GBDT、XGBoost、SVM等模型仍然在非常多的應(yīng)用中占有著不可忽視的地位。

《XGBoost》作為近幾年最為火熱的技術(shù)之一，受到了業(yè)界廣泛的應(yīng)用。但相比其他的技術(shù)，全面理解XGBoost的技術(shù)細(xì)節(jié)還是有一定的挑戰(zhàn)的。

《Attention, Transformer, BERT》，”預(yù)訓(xùn)練模型“作為NLP過去10年最為顛覆性的成果，小組學(xué)習(xí)中將重點(diǎn)講解Transformer模型和它的核心Self-Attention機(jī)制，同時(shí)也會(huì)對(duì)BERT模型做詳細(xì)的講解。

《FM、基于知識(shí)圖譜的推薦方法》，FM作為業(yè)界標(biāo)配的存在，不得不說確實(shí)應(yīng)用廣泛，近幾年，基于知識(shí)圖譜的推薦方法越來越流行，小組學(xué)習(xí)中將重點(diǎn)要學(xué)習(xí)的是基于圖的推薦方法--水波擴(kuò)散法。

為了幫助大家能夠?qū)ζ溆袀€(gè)更深入的理解這些內(nèi)容，貪心學(xué)院特此組織了這次的學(xué)習(xí)小組計(jì)劃，深入淺出講解每個(gè)算法模型的每一個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)。對(duì)于想了解算法底層的朋友們來說，參加這次活動(dòng)絕對(duì)有很大收獲！?感興趣的朋友們可以掃一下下方二維碼報(bào)名參加，不見不散！?

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總結(jié)

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