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包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。

《极客时间 - NLP 实战高手课》|简介：《极客时间 - NLP 实战高手课》是一门专注于自然语言处理（NLP）领域的实战课程

《极客时间 - NLP 实战高手课》|简介：《极客时间 - NLP 实战高手课》是一门专注于自然语言处理（NLP）领域的实战课程。课程由经验丰富的专家授课，首先会系统地讲解 NLP 的基础理论知识，如语言模型、词向量、句法分析和语义理解等核心概念，为学员建立扎实的理论基础。然后重点放在实战项目上，通过多个实际案例，如文本分类、情感分析、机器翻译和智能问答系统等项目的开发过程讲解，让学员亲身体验如何运用所学的理论知识解决实际问题。在项目实践中，学员将学习到如何使用 Python 等编程语言和相关的 NLP 工具库，如 NLTK、TensorFlow 等，进行数据预处理、模型构建、训练和评估，提升自己在 NLP 领域的实践能力和技术水平。|标签：#极客时间 NLP 实战高手课#自然语言处理#技术学习|文件大小：NG|链接：

：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的

：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的模块，允许 NLP 研究人员从无标注 Web 采集高质量文本，并提供 GPU 加速功能。

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字 本书分为3个部分： 自然语言处理（NLP） 计算机视觉（CV） 图片和文字 以下是本节各章的简要概述： 命名实体识别- 讨论使用conllpp 数据集识别命名实体的训练转换器模型。我们将使用的特定模型称为bert-base-cased。该模型是原始 BERT 的较小版本，并且区分大小写，这意味着它将大写和小写字母视为不同。 掩蔽语言建模- 与填空问题类似，我们训练一个模型来使用xsum 数据集预测句子中的掩蔽词。我们将使用的特定模型称为distilbert-base-uncased。这是 bert base uncased 模型的精炼版本，它以相同的方式处理大写和小写字母。 机器翻译在本章中，训练一个模型将文本从英语翻译成西班牙语。我们将在新闻评论数据集上训练来自赫尔辛基 NLP 小组的变压器模型。 总结在本章中，训练了一个多语言模型来总结英语和西班牙语句子。使用的模型是 T5 Transformer 模型的多语言版本，使用的数据集是amazon reviews dataset。 因果语言建模- 本章重点介绍训练模型以自动完成 Python 代码。为此，我们将使用用于训练代码鹦鹉模型的数据。 计算机视觉部分涵盖了该领域下最常见的任务。本节中的章节使用pytorch 闪电、pytorch 图像模型（timm）、 albumentations库和权重和偏差平台。以下是本节各章的简要概述： 图像分类- 我们将训练卷积神经网络 (CNN) 模型对动物图像进行分类。我们将使用的 CNN 模型是“resnet34”，使用的数据集是动物图像数据集。 图像分割- 本章侧重于训练模型以分割给定图像中的道路。我们将使用 U-net 模型来完成此任务。 物体检测在本章中，我们将专注于检测图像中的汽车。我们将预测与图像中包围汽车的边界框相对应的坐标。对于这个任务，我们将使用 fast-rcnn 模型。 最后一节包含训练模型以在给定图像的情况下生成标题的章节。它将有一个视觉转换器作为编码器，gpt-2 模型作为解码器。 || #电子书 #机器学习 #手册

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关于学习数据科学的新版路线图，包括深入学习Python编程语言，统计学，数据库，机器学习，深度学习，自然语言处理以及MLOPS(机器学习运维)，提供了广泛的学习资源和实际项目实践，是学习数据科学的理想指南。 | #数据科学 #路线图

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SHIB GPT4是基于GPT架构的无码AI语言模型的设计与实现。 自然语言处理和深度学习的最新进展催生了强大的语言模型，例如 GPT-4。 锁定 合同已核实 放弃 https://t.me/ShibGPT4Official https://t.me/ShibGPT4CN https://poocoin.app/tokens/0x3abda77d6ce4271a4b1e0e83ae5a4ab3d00e41f7