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人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法在項(xiàng)目中的實(shí)戰(zhàn)

課程編號:22062

課程價(jià)格:¥21200/天

課程時(shí)長:2 天

課程人氣:1167

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


 

一.介紹機(jī)器學(xué)習(xí),什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

a) 簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘

b) 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理

c) 機(jī)器學(xué)習(xí)用來解決什么問題

機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景

1) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之一------分類以及分類的應(yīng)用場景

a) 分類概念

b) 分類的應(yīng)用

c) 分類和聚類、推薦的區(qū)別

d) 分類工作原理

e) 分類中概念術(shù)語

f) 分類項(xiàng)目工作流

g) 如何定義預(yù)測變量

h) 線性分類器的介紹,及貝葉斯分類器

i) 決策樹分類器的介紹,及隨機(jī)森林分類器

j) 如何使用貝葉斯分類器和隨機(jī)森林分類器的代碼展示

2) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之二------聚類以及聚類的應(yīng)用場景

a) 聚類概念

b) 聚類步驟流程

c) 聚類中的距離測度

d) 講解K-means聚類

e) K-means聚類算法展示

f) 聚類其他算法

g) 介紹TF-IDF

h) 歸一化

i) 微博聚類案例

 

3) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之三------回歸以及回歸預(yù)測的應(yīng)用場景

a) 回歸的概念

b) 回歸的步驟和相關(guān)算法

c)邏輯回歸,嶺回歸,lasso回歸

d)回歸案例—預(yù)測房價(jià),預(yù)測太陽黑子活動(dòng)周期,預(yù)測電量等

 

二.機(jī)器學(xué)習(xí)的分類,聚類以及回歸的具體項(xiàng)目案例

a) 今日頭條,網(wǎng)易,騰訊新聞的新聞?lì)惸糠诸?/span>

b) 互聯(lián)網(wǎng)用戶畫像的聚類劃分

c) 北京,上海的房價(jià)預(yù)測;A股股價(jià)預(yù)測;居民用電量預(yù)測

機(jī)器學(xué)習(xí)在金融行業(yè)中經(jīng)典項(xiàng)目案例分析和實(shí)戰(zhàn)

a) 銀行信用卡壞賬逾期率分析和預(yù)測

b) 小微企業(yè)客戶質(zhì)量分類預(yù)測---小微企業(yè)授信業(yè)務(wù)復(fù)雜,風(fēng)險(xiǎn)評估成本高,信審周期相對長,企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)間信息不對稱嚴(yán)重。使用金融科技的力量,通過公開數(shù)據(jù)來改善,甚至重構(gòu)小微企業(yè)授信的流程。

c) 每日的回款金額預(yù)測---在互聯(lián)網(wǎng)金融信貸業(yè)務(wù)中,單個(gè)資產(chǎn)標(biāo)的金額小且復(fù)雜多樣,給出借人或機(jī)構(gòu)帶來巨大的資金管理壓力。使用金融科技的力量,利用提供的數(shù)據(jù),預(yù)測資產(chǎn)組合在未來一段時(shí)間內(nèi)每日的回款金額。

深度學(xué)習(xí)的的互聯(lián)網(wǎng)公司中經(jīng)典項(xiàng)目案例分析和實(shí)戰(zhàn)

a) 搜索引擎意圖識別項(xiàng)目,搜索召回排序算法

b) 互聯(lián)網(wǎng)電商廣告CTR廣告點(diǎn)擊率預(yù)估項(xiàng)目

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