ml-nlp

## Présentation du projet ML-NLP est un dépôt de connaissances en chinois sur le machine learning, le deep learning et le NLP, orienté vers la révision pour les entretiens. Il est organisé par modules, chaque chapitre développant les points de connaissances susceptibles d'être posés en entretien et se terminant par un cas pratique d'implémentation d'algorithme. La description du projet indique clairement que le contenu vise principalement les entretiens, sans prétendre à l'exhaustivité, et qu'il est en mise à jour continue. ## Structure du contenu La partie machine learning comprend : la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, GBDT, XGBoost, LightGBM, les machines à vecteurs de support (SVM), les modèles graphiques probabilistes (réseaux bayésiens, Markov, modèles thématiques), l'algorithme EM, le clustering, l'ingénierie des caractéristiques et les méthodes d'optimisation en ML, KNN, etc. La partie deep learning comprend : les bases des réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN), GRU, LSTM, l'apprentissage par transfert, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage multitâche, ainsi que les méthodes d'optimisation en deep learning. La partie NLP comprend : les bases du traitement automatique du langage naturel, les méthodes d'incorporation de mots telles que Word2Vec, fastText, GloVe, ainsi que les modèles textRNN et textCNN, seq2seq, le mécanisme d'attention, Transformer, BERT, XLNet, etc. La section projets présente les systèmes de recommandation et le service client intelligent, et conserve dans la table des matières des entrées telles que les graphes de connaissances et l'analyse de commentaires (ces deux dernières n'ont pas encore de lien correspondant dans le README). ## Mode d'utilisation Les liens de chapitres dans la table des matières du README pointent vers les documents Markdown ou dossiers correspondants du dépôt. Ils peuvent être lus dans l'ordre des modules ou servir de support de révision et de mémorisation rapide avant un entretien. L'auteur propose également une carte mentale du NLP, disponible en haute résolution en suivant son compte WeChat officiel et en répondant avec un mot-clé. Par ailleurs, le README recommande un autre projet du même auteur, personal-llm-api, positionné comme un service d'interface LLM léger.