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内容详情：09_9.集成学习，dropout，GBDT.mp4 31_ChatGPT的技术发展路径和带来的影响.mp4.mp4 33_推荐系统2：召回环节.mp4 36_推荐系统5：排序（下）.mp4 25_25，目标检测yolo和transformer.mp4.mp4 03_3.Annoy原理和手写线性回归.mp4 34_推荐系统3：召回和AB测试.mp4 29_乳腺癌识别项目4-乳腺癌识别代码实战.mp4.mp4 37_推荐系统6：内容分类和打标.mp4 32_推荐系统1：推荐系统概述.mp4 30_大模型训练为什么这么难.mp4.mp4 24_24聊天机器人和chatgpt.mp4.mp4 11_11实战项目以图搜图-resnet.mp4 20_20.项目实战：huggingface和文本分类.mp4 10_10.GBDT和XGboost.mp4 13_13.GAN模型的原理和实战.mp4 12_12以图搜图.mp4 19_19.NLP系列3：GPT系列模型.mp4 02_2.向量数据库基础.mp4 23_23.智能文本摘要和关键词提取.mp4.mp4 35_推荐系统4：排序（上）.mp4 18_18.NLP系列2：Bert的改良版本和T5模型.mp4 26_乳腺癌识别项目1-图像识别的原理.mp4.mp4 21_21实战项目：文本纠错和Bart模型.mp4.mp4 14_14.GAN模型背后的数学原理以及训练技巧.mp4 28_乳腺癌识别项目3-图像识别新方法之迁移学习.mp4.mp4 06_6.Dropout技术，模型集成，多分类和多标签.mp4 22_22零样本学习和小样本学习.mp4.mp4 16_16.AIGC和扩散学习.mp4 27_乳腺癌识别项目2-图像分类的代码实战.mp4.mp4 17_17.NLP系列1：NLP发展脉络和BERT模型.mp4 07_7.过拟合...等。
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