【AI岗面试必备】XGBoost、Transformer、BERT、水波网络原理解析 | 学习小组

允中 发自 凹非寺量子位 编辑 | 公众号 QbitAI在当今的人工智能时代，相信大部分人都会关注深度学习技术，但请千万不要忽视对传统机器学习技术的理解。实际上，真正去从事AI工作的时候就会发现，对传统机器学习的依赖还是巨大的。如逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost、SVM等模型仍然在非常多的应用中占有着不可忽视的地位。《XGBoost》作为近几年最为火热的技术之一，受到了业界广泛的应用。但相比其他的技术，全面理解XGBoost的技术细节还是有一定的挑战的。《Attention, Transformer, BERT》，”预训练模型“作为NLP过去10年最为颠覆性的成果，小组学习中将重点讲解Transformer模型和它的核心Self-Attention机制，同时也会对BERT模型做详细的讲解。《FM、基于知识图谱的推荐方 ………………………………