機器學習 課程大綱

  培訓講師：王老師

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機器學習 課程大綱詳細內容

機器學習 課程大綱


課程大綱

1. 培訓內容：
模塊一：詳解machine learning算法及應用
模塊二：企業(yè)機器學習平臺搭建
模塊三：如何解決小數(shù)據(jù)問題：
模塊四：如何進行算法優(yōu)化
2. 課程時間：4天，6小時/天
3. 授課對象：
4. 授課方式：
理論講授，案例分析，方法傳授、動畫演示、互動討論，講師點評、實戰(zhàn)演練。
5. 課程大綱：
模塊一：詳解machine learning算法及應用
1. 實用算法理論
1. 信息檢索（NER 關系抽?。?br /> 1. 引言
2. NN/CNN-CRF模型
3. RNN-CRF模型
4. 最近的一些工作
5. 總結
2. 文本摘要
1. 介紹
2. 生成式文本摘要
3. 最新前沿動態(tài)
4. 評估摘要
5. 文本摘要總結
3. 多類分類與多標簽分類
1. 多類與多標簽分類兩者區(qū)別
2. 性能度量方法
3. 基于樣例的度量方法
4. 基于標簽的度量方法
5. 深度學習的應用
4. OCR
1. OCR簡介
2. OCR的應用場景
3. OCR的技術路線
4. 圖像預處理
5. 文字檢測
6. 文本識別
7. 端到端的OCR

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

模塊二：企業(yè)機器學習平臺搭建
1. Anaconda 在線平臺搭建
1. python 環(huán)境安裝
2. Numpy、Pandas等數(shù)據(jù)操作環(huán)境的安裝
3. Tensorflow 環(huán)境安裝
4. Keras 環(huán)境安裝
5. Sklearn 機器學習環(huán)境的安裝
6. 在線并發(fā)環(huán)境編程實踐


模塊三：如何解決小數(shù)據(jù)問題：
2. 數(shù)據(jù)標注系統(tǒng) - 用戶
1. 開源的數(shù)據(jù)源介紹（10種）
2. 數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)及實踐（2種）
3. 主動學習（active learning） 模型
1. 主動學習模型結構
2. 查詢函數(shù)舉例
3. 主動學習編程實踐
4. 遷移學習模型
1. 遷移學習思路
2. 遷移學習編程實踐（vgg16）
5. 無監(jiān)督學習（聚類算法）
1. 聚類算法
2. 聚類算法編程實踐
6. 增強學習（reinforcement learning）
7. 數(shù)據(jù)增強
1. 數(shù)據(jù)增強方法介紹（5種）
2. 數(shù)據(jù)增強編程實踐

模塊四：如何進行算法優(yōu)化
1. 預處理與特征工程
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡調參之路
3. 模型融合
6. 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。
7. 講師介紹：

 

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