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机器学习应用实践 
588 次浏览  33 次
Q. Jun
腾讯,技术经理,鞠奇,机器学习海归博士,负责网易新闻内容的推荐和剩余流量效果广告变现。
 
时间地点北京,上海,深圳根据报名开班
课程费用:5000元/人
 
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    课程关注机器学习在具体行业中的应用方法,分别结合多个具体的示例,讲解如何确定需求、设计算法,并实现为机器学习的应用。

    培训目标:

    • 了解机器学习基本概念,发展史和经典模型解析及其应用。
    • 了解“大数据”如何作为一种手段让机器变得更加智能,从而更好服务用户,提升商业价值。
    • 层次分类
    • 学习分类算法,文本分类领域top级别的的重排序算法
    • 学习CTR预估
    • 了解新闻个性化推荐的应用
    培训对象:对机器学习算法原理和应用感兴趣,具有一定编程(Python)和数学基础(线 性代数、微积分和概率论)的管理和技术人员
    学员基础:有一定的机器学习基础
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    主题
    内容
    第一单元
    机器学习&经典模型
    该单元介绍机器学习基本概念,发展史和经典模型解析及其应用
    1、机器学习简介
    (1)什么是机器学习
    (2)机器学习应用场景
    (3)机器学习发展历史;
    (4)机器学习与大数据;
    (5)机器学习的本质
    2、机器学习模型及其应用实践
    (1)SVM模型;
    (2)LR模型
    (3)决策树模型
    (4)Word2Vec模型
    (5)贝叶斯模型
    第二单元
    大数据与2%的世界
    该单元首先详细介绍了“大数据”如何作为一种手段让机器变得更加智能,从而更好服务用户,提升商业价值。
    1、什么是大数据
    2、大数据发展历程
    3、大数据的应用场景
    (1)传统场景
    (2)京东vs.苏宁
    (3)成功案例
    4、大数据的变现实例
    (1)图书电商评论排序/跟帖排序
    (2)精准关联广告
    (3)个性化推荐case
    6、大数据处理工具:云计算
    7、大数据发展方向
    第三单
    层次分类
    该单元详细解释了分类算法,重要扩充了文本分类领域top级别的的重排序算法
    1、传统(层次)分类算法
    2、重排序算法
    (1)假设结果生产
    (2)最优结果选择
    (3)正负样本构建
    (4)重排序模型的效果及性能
    3、局部渐增式排序模型
    第四单元
    CTR预估
    根据不同场景的用户行为,挖掘潜在有价值点击率(CTR)信息。
    第五单元
    新闻个性化推荐
    根据文本挖掘算法,给出了新闻的个性化推荐架构,用户画像等核心技术点。
    1、 分词改进
    2、 关键词提取优化
    3、 深度学习训练语义空间?
    4、 语义聚类
    5、 语义层次聚类
    6、 用户画像刻画
    7、 个性化推荐
     
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