在當(dāng)今的人工智能時代，相信大部分人都會關(guān)注深度學(xué)習(xí)技術(shù)，但請千萬不要忽視對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)技術(shù)的理解。實際上，真正去從事AI工作的時候就會發(fā)現(xiàn)，對傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的依賴還是巨大的。如邏輯回歸、隨機森林、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)中將重點講解Transformer模型和它的核心Self-Attention機制，同時也會對BERT模型做詳細(xì)的講解。

《FM、基于知識圖譜的推薦方法》，FM作為業(yè)界標(biāo)配的存在，不得不說確實應(yīng)用廣泛，近幾年，基于知識圖譜的推薦方法越來越流行，小組學(xué)習(xí)中將重點要學(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€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)小組計劃，深入淺出講解每個算法模型的每一個技術(shù)細(xì)節(jié)。對于想了解算法底層的朋友們來說，參加這次活動絕對有很大收獲！?感興趣的朋友們可以掃一下下方二維碼報名參加，不見不散！?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【面试必备】通俗易懂的XGBoost、Transformer、BERT、水波网络原理解析 | 学习小组...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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