Python知识图谱实战:医疗、金融、行人重识别项目课程全解析

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Python知识图谱实战:医疗、金融、行人重识别项目课程全解析

这是一门专为Python开发者打造的课程,深入讲解知识图谱在医疗、金融以及行人重识别等领域的实战应用。课程通过Neo4j数据库操作、图模型构建、实体识别与关系抽取等核心技术,结合糖尿病数据命名实体识别、金融风控模型等真实项目案例,助力学员掌握从数据获取到知识图谱构建的全流程。

在内容方面,课程涵盖丰富知识点,如知识图谱通俗解读、其在搜索引擎中的应用等。实操环节,既有Neo4j数据库安装流程演示,也有可视化例子、创建与删除操作等演示。在医疗领域,对医疗数据介绍、实体识别等进行讲解;金融领域则聚焦风控模型实践;行人重识别方面,对其要解决的问题、挑战困难分析等均有涉及。课程还包含大量实操视频,适合想要提升数据分析和AI应用能力的专业人士,能为其在相关领域的知识图谱实践提供有力支持。

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网易云课堂-知识图谱实战系列(Python版)7.26GB
资料4.26GB
第一,二章:知识图谱介绍及其应用领域分析2.02MB
Dmz社区 - .u_1.url180B
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知识图谱.pdf2.02MB
第三章:Neo4j数据库实战144.73KB
Dmz社区 - .u_1.url180B
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NEO4J.docx144.37KB
第六章:文本关系抽取实践740.57MB
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关系抽取.zip740.57MB
第七章:金融平台风控模型实践1.95GB
贷款风控特征工程.zip1.95GB
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第八章:医学糖尿病数据命名实体识别23.15MB
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eclipse-命名实体识别.zip18.19MB
notebook-瑞金.zip4.96MB
第九章:基于图模型的行人重识别架构分析2.89MB
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Wang_High-Order_Information_Matters_Learning_Relation_and_Topology_for_Occluded_Person_CVPR_2020_paper.pdf1.26MB
行人重识别.pdf1.63MB
第十章:基于拓扑图的行人重识别项目实战1.55GB
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基于图模型的ReID(旷视).zip1.55GB
额外补充2.96MB
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卷积神经网络.pdf2.42MB
seq2seq.pdf561.21KB
01 课程介绍.mp459.28MB
02 知识图谱通俗解读.mp414.37MB
03 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp418.43MB
04 知识图谱在医疗领域应用实例.mp450.29MB
05 金融与推荐领域的应用.mp415.1MB
06 数据获取分析.mp454.34MB
07 数据关系抽取分析.mp418.48MB
08 常用NLP技术点分析.mp427.54MB
09 graph-embedding的作用与效果.mp418.82MB
10 金融领域图编码实例.mp414.79MB
11 视觉领域图编码实例.mp415.02MB
12 图谱知识融合与总结分析.mp433.79MB
13 Neo4j图数据库介绍.mp432.95MB
14 Neo4j数据库安装流程演示.mp452.27MB
15 可视化例子演示.mp429.13MB
16 创建与删除操作演示.mp418.72MB
17 数据库更改查询操作演示.mp419.43MB
18 使用Py2neo建立连接.mp427.42MB
19 提取所需的指标信息.mp432.71MB
20 在图中创建实体.mp427.69MB
21 根据给定实体创建关系.mp432.06MB
22 项目概述与整体架构分析.mp476.62MB
23 医疗数据介绍及其各字段含义.mp459.83MB
24 任务流程概述.mp469.34MB
25 环境配置与所需工具包安装.mp420.39MB
26 提取数据中的关键字段信息.mp459.4MB
27 创建关系边.mp426.39MB
28 打造医疗知识图谱模型.mp437.98MB
29 加载所有实体数据.mp425.08MB
30 实体关键词字典制作.mp450.16MB
31 完成对话系统构建.mp472.41MB
32 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp412.3MB
33 LTP工具包概述介绍.mp4111.82MB
34 pyltp安装与流程演示.mp488.53MB
35 得到分词与词性标注结果.mp427.88MB
36 依存句法概述.mp418.78MB
37 句法分析结果整理.mp426.47MB
38 语义角色构建与分析.mp4101.7MB
39 设计规则完成关系抽取.mp433.21MB
40 竞赛任务目标.mp443.72MB
41 图模型信息提取.mp419.77MB
42 节点权重特征提取(PageRank).mp424.06MB
43 deepwalk构建图顶点特征.mp434.77MB
44 各项统计特征.mp428.91MB
45 app安装特征.mp482.54MB
46 图中联系人特征.mp4152.19MB
47 数据与任务介绍.mp415.76MB
48 整体模型架构.mp410.69MB
49 数据-标签-语料库处理.mp426.49MB
50 输入样本填充补齐.mp455.24MB
51 训练网络模型.mp427.61MB
52 医疗数据集(糖尿病)实体识别.mp447.65MB
53 行人重识别要解决的问题.mp421.89MB
54 挑战与困难分析.mp425.7MB
55 评估标准rank1指标.mp49.68MB
56 map值计算方法.mp411.15MB
57 triplet损失计算实例.mp418.03MB
58 Hard-Negative方法应用.mp437.8MB
59 关键点位置特征构建.mp414.92MB
60 图卷积与匹配的作用.mp428.29MB
61 局部特征热度图计算.mp432.51MB
62 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp420.07MB
63 图卷积模块实现方法.mp418.23MB
64 图匹配在行人重识别中的作用.mp412.73MB
65 整体算法框架分析.mp416.37MB
66 数据集与环境配置概述.mp429.39MB
67 局部特征准备方法.mp430.75MB
68 得到一阶段热度图结果.mp426.87MB
69 阶段监督训练.mp449.49MB
70 初始化图卷积模型.mp424.17MB
71 mask矩阵的作用.mp427.38MB
72 邻接矩阵学习与更新.mp433.43MB
73 基于拓扑结构组合关键点特征.mp440.47MB
74 图匹配模块计算流程.mp495.73MB
75 整体项目总结.mp440.16MB
76 RNN网络模型解读.mp418.88MB
77 序列网络模型概述分析.mp421.76MB
78 工作原理概述.mp46.7MB
79 注意力机制的作用.mp411.09MB
80 加入attention的序列模型整体架构.mp415.82MB
81 TeacherForcing的作用与训练策略.mp412.59MB
82 卷积神经网络应用领域.mp415.7MB
83 卷积的作用.mp417.47MB
84 卷积特征值计算方法.mp415.83MB
85 得到特征图表示.mp428.1MB
86 步长与卷积核大小对结果的影响.mp428.58MB
87 边缘填充方法.mp425.46MB
88 特征图尺寸计算与参数共享.mp415.25MB
89 池化层的作用.mp48.87MB
90 整体网络架构.mp412.28MB
91 VGG网络架构.mp413.6MB
92 残差网络Resnet.mp423.31MB
93 感受野的作用.mp420.81MB
共117个文件,合计:7.26GB
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