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大數據與人工智能

課程編號:37658

課程價格:¥25000/天

課程時長:2 天

課程人氣:990

行業類別:IT網絡     

專業類別:大數據 

授課講師:葉梓

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


(一)統計分析、數據倉庫與可視化表達
1、綜述(大數據、人工智能、數據挖掘、機器學習:這些詞的確切含義)
2、假設檢驗:“小數據”時代是怎么玩的?
3、“回歸”是數據挖掘算法嗎?
4、度量、指標與維度
5、星型模型與雪花模型
6、下鉆與上卷
7、數據倉庫的應用案例
8、圖表該怎么畫才對?

(二)大數據相關技術綜述
1、hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
2、spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎:lucene(solr)、ES
4、并發的機器學習工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

(三)存儲在hbase中的數據
1、NoSQL(key-value)
2、Hbase:安裝
3、行鍵與列簇
4、如何利用Hbase的特點存儲行業數據
5、應用程序如何訪問Hbase中的數據
6、數據遷移工具:sqoop
7、Hbase的應用場景

(四)Hive:為SQL開發者留的活路
1、Hive:安裝(單用戶與多用戶)
2、Hive:基本操作
3、Hive:與典型的關系型數據庫的區別
4、存儲業務數據時的注意點
5、如果“想慢”,你還可以這樣…(不恰當使用hive的案例介紹)
6、Hive的應用場景

(六)Spark各組件的應用
1、Hadoop最大的特點是什么?
2、Spark概述與安裝
3、Scala:你可以一直“點”下去
4、RDD:“映射”、“轉換”解決一切
5、spark-SQL
6、spark-streaming
7、spark-graphX
8、spark-MLLIB
9、應用場景

(七)機器學習-1
1、數據挖掘、知識發現與機器學習
2、工具:(早期)SPSS、SAS;
3、目前流行的工具R、Python等
4、決策樹(熵、貪心法、連續的和離散的)
5、聚類(k-means、k-medoid)
6、監督學習、無監督學習的差異
7、機器學習性能評價指標

(八)機器學習-2
1、KNN
2、關聯規則(頻繁項集、Apriori、支持度、置信度、提升度)
3、神經網絡(神經元、激勵函數、前饋神經網絡的BP算法)
4、SVM(最大間隔、核函數、多分類的支持向量機)

(九)機器學習-3
1、 “概率派”與“貝葉斯派”
2、樸素貝葉斯模型(皮馬印第安人患糖尿病風險預測)
3、極大似然估計與EM算法
4、HMM(三個基本問題:評估、解碼、學習)

(十)機器學習-4
1、遺傳算法 (交叉、選擇、變異,“同宿舍”問題)
2、無監督學習
3、集成學習(adaboost、RF)
4、強化學習

(十一)深度學習-1
1、連接主義的興衰
2、地形要更陡:改進的目標函數
3、0.9的100次方等于幾?克服梯度消散的方法(改進的激勵函數、BN)
4、利用“慣性”下山:改進的優化算法(Adagrad、RMSprop、Adam)
5、防止“大鍋飯”:dropout
6、記憶的關鍵是“合理的忘記”:weight decay

(十二)深度學習-2
1、讓AI理解圖像:典型CNN
2、各種CNN
3、讓AI理解語言:RNN與LSTM、GRU
4、左右互搏術:GAN
5、電子游戲的新玩法:DQN
 

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