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詳解machine learning算法及應用

課程編號:28884

課程價格:¥23000/天

課程時長:2 天

課程人氣:381

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:王平

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


1.實用算法理論
1.1信息檢索(NER 關系抽取)
1.1.1引言
1.1.2NN/CNN-CRF模型
1.1.3RNN-CRF模型
1.1.4最近的一些工作
1.1.5總結
1.2文本摘要
1.2.1介紹
1.2.2生成式文本摘要
1.2.3最新前沿動態
1.2.4評估摘要
1.2.5文本摘要總結
1.3多類分類與多標簽分類
1.3.1多類與多標簽分類兩者區別
1.3.2性能度量方法
1.3.3基于樣例的度量方法
1.3.4基于標簽的度量方法
1.3.5深度學習的應用
1.4OCR
1.4.1OCR簡介
1.4.2OCR的應用場景
1.4.3OCR的技術路線
1.4.4圖像預處理
1.4.5文字檢測
1.4.6文本識別
1.4.7端到端的OCR

2.實用算法應用
2.1智能問答對話的架構及各個組件(多輪對話,知識圖譜、業務問答、閑聊)
2.2搜索引擎
2.3用戶行為分析(多模態)
2.4圖表檢索(柱狀圖等)

模塊二:企業機器學習平臺搭建
1. Anaconda 在線平臺搭建
1.1python 環境安裝
1.2Numpy、Pandas等數據操作環境的安裝
1.3Tensorflow 環境安裝
1.4Keras 環境安裝
1.5Sklearn 機器學習環境的安裝
1.6在線并發環境編程實踐

模塊三:如何解決小數據問題:
2. 數據標注系統 - 用戶
2.1開源的數據源介紹(10種)
2.2數據標注系統及實踐(2種)
3. 主動學習(active learning) 模型
3.1主動學習模型結構
3.2查詢函數舉例
3.3主動學習編程實踐
4. 遷移學習模型
4.1遷移學習思路
4.2遷移學習編程實踐(vgg16)
5. 無監督學習(聚類算法)
5.1聚類算法
5.2聚類算法編程實踐
6. 增強學習(reinforcement learning)
7. 數據增強
7.1數據增強方法介紹(5種)
7.2數據增強編程實踐

模塊四:如何進行算法優化
1. 預處理與特征工程
2. 神經網絡調參之路
3. 模型融合
六、課程總結:
一、重點知識回顧與總結
二、互動與討論:問與答
就學員提出的問題進行分析、討論、模擬演練和點評。
七、講師介紹: 

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