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機器學習演算法工程師 (最佳化演算法 Optimization Algorithm ch7 (損失函數 Loss function, 正則化 …
機器學習演算法工程師
最佳化演算法
Optimization Algorithm ch7
損失函數
Loss function
正則化
Regularization
EM演算法
EM algorithm
梯度下降
Gradient descent
隨機梯度下降
Stochastic gradient descent
Momentum
Ada Grad
Adam
梯度驗證
Gradient verification
反向傳播
Backpropagation ch9.3
工程能力
Engineering capability
資料結構與演算法
Data structure and algorithm
圖與相關演算法
Map and related algorithms
樹與相關演算法
Tree and related algorithms
雜湊表
Hash table
矩陣運算與最佳化
Matrix operations & optimization
大數據處理
Big data processing
MapReduce
Spark
HiveQL
Storm
機器學習平台
Map and related algorithms
TensorFlow
Torch
Theano
平行運算
Parallel computing
資料庫和資料倉儲
Database & data warehouse
系統服務架構
System Service Architecture
經典機器學習模型
監督式學習模型
Supervised learning model
經典演算法
Classic Algorithm ch3
支援向量機
Support vector machine
邏輯迴歸
Logistic regression
決策樹
Decision tree
機率圖模型
Probability Graph Model ch6
單純貝氏
Bayesian
最大熵模型
Maximum entropy model
隱馬可夫模型
Hidden Markov Model
條件隨機域
Conditional Random Field
非監督學習
Unsupervised learning ch5
階層群集
Hierarchical cluster
K 平均群集
K-means cluster
高斯混合模型
Gaussian mixture model
主題模型
Topic model ch6.5
整合學習
Integrated learning ch12
Bagging
Boosting
隨機森林
Random forest
GBDT
降維
Dimension reduction ch4
取樣
sampling ch8
強化學習
Reinforcement Learning ch11
數學基礎
機率論
Probability theory
常用機率分布
Common probability distribution
大數法則和中央極限定理
The Law of Large Numbers and
the Central Limit Theorem
假設檢驗
hypothetical test
貝氏理論
Bayesian Theory
線性代數
Linear Algebra
微積分
Calculus
凸最佳化
Convex optimization
資訊論
Information Theory
業務與運用
Business and application
推薦系統
Recommended system
電腦視覺
Computer vision
自然語言處理
Natural language processing
計算廣告
advertising
智慧遊戲
Smart game
深度學習模型
Deep learning model
前饋神經網路
Feedforward Neural Network ch9
多層感知器
Multilayer perceptron
卷積神經網路
Convolutional Neural Network
深度殘差網路
Deep residual network
自組織對映神經網路
Self-organizing map neural network ch5.3
受限玻爾茲曼機
Restricted Boltzmann machine RNN
遞歸神經網路
Recurrent Neural Network ch10
遞歸神經網路
Recurrent Neural Network
長短期記憶模型
Long short-term memory model
注意力機制
Seq2Seq
深度學習最佳化技巧
Deep learning optimization techniques
批次正規化
Batch normalization
Dropout
啟動函數
Activation function
Sigmoid
Softmax
Tanh
ReLU
強化學習
Reinforcement Learning ch11
生成式對抗網路
Generative Adversarial Network ch13
特徵工程
Feature Engineering ch1
特徵組合
Feature cross/ Extraction
特徵選擇
Feature selection
特徵離散化與正規化
Feature Normalization,
Standardization, Discretization
詞嵌入表示
Word embedding
模型評估
Model Evaluation ch2
評估指標
Evaluation index
A/B 測試
過度擬合與擬合不足
Overfitting and underfitting
超參數選擇
Hyperparameter selection
機器學習基本概念和分類
Basic concepts and classification
of machine learning
基本概念
basic concepts
假設空間
Hypothetical space
序列標註
sequence Label
損失函數
Loss function
訓練/測試資料
training/Test data
按資料分類
Classified by data
分類
classification
迴歸
Regression
按資料分類
Classified by data
按監督分類
Classified by supervision
監督式學習
Supervised learning
非監督學習
Unsupervised learning
強化學習
reinforcement learning
按模型分類
Classified by model
生成式模型
Generative model
判別式模型
Discriminant model