Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。本文将详细介绍 Encoder-Decoder、Seq2Seq 以及他们的升级方案Attention。
在机器学习中，我们讲了很多不同的算法。那些算法都是单打独斗的英雄。而集成学习就是将这些英雄组成团队。实现“3 个臭皮匠顶个诸葛亮”的效果。本文将介绍集成学习的 2 种主要思路：bagging、boosting。
Word2vec 是 Word Embedding 方式之一，属于 NLP 领域。他是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。本文将讲解 Word2vec 的原理和优缺点。这种方式在 2018 年之前比较主流，但是随着 BERT、GPT2.0 的出现，这种方式已经不算效果最好的方法了。
easyai.tech 发现入门人工智能是一件很难的事情，尤其是对于非技术人员。于是我们将国内外优秀的科普内容用最通俗易懂的方式整合到一起，专门针对非技术人员，让大家都能理解人工智能领域里的基本概念。
本文将通俗易懂的介绍逻辑回归的基本概念、优缺点和实际应用的案例。同时会跟线性回归做一些比较，让大家能够有效的区分 2 种不同的算法。
线性回归是很基础的机器学习算法，本文将通俗易懂的介绍线性回归的基本概念，优缺点，8 种方法的速度评测，还有和逻辑回归的比较。
随机森林是一种由决策树构成的集成算法，他在很多情况下都能有不错的表现。本文将介绍随机森林的基本概念、4 个构造步骤、4 种方式的对比评测、10 个优缺点和 4 个应用方向。
词干提取和词形还原是英文语料预处理中的重要环节。虽然他们的目的一致，但是两者还是存在一些差异。本文将介绍他们的概念、异同、实现算法等。
分词是 NLP 的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。本文将介绍分词的原因，中英文分词的3个区别，中文分词的3大难点，分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。
本文汇总了深度学习相关的重要知识点，通过长图和 PDF 的方式呈现给大家，欢迎各位 PM 下载。访问「[easyAI - 产品经理的 AI 知识库]([链接])」下载 PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络 - CNN循环神经网络 - RNN长短期记忆网络 – LSTM生成对抗网络 – GANs强化学习-Reinforcement learning...
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。
