課程簡(jiǎn)介
目標(biāo)收益
培訓(xùn)對(duì)象
課程大綱
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第一單元 機(jī)器學(xué)習(xí)&經(jīng)典模型 該單元介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念，發(fā)展史和經(jīng)典模型解析及其應(yīng)用。 |
1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 （1）什么是機(jī)器學(xué)習(xí) （2）機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景 （3）機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史； （4）機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)； （5）機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì) 2、機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用實(shí)踐 （1）SVM模型； （2）LR模型 （3）決策樹(shù)模型 （4）Word2Vec模型 （5）貝葉斯模型 |
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第二單元 大數(shù)據(jù)與2%的世界 該單元首先詳細(xì)介紹了“大數(shù)據(jù)”如何作為一種手段讓機(jī)器變得更加智能，從而更好服務(wù)用戶(hù)，提升商業(yè)價(jià)值。 |
1、什么是大數(shù)據(jù) 2、大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程 3、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景 （1）傳統(tǒng)場(chǎng)景 （2）京東vs.蘇寧 （3）成功案例 4、大數(shù)據(jù)的變現(xiàn)實(shí)例 （1）圖書(shū)電商評(píng)論排序/跟帖排序 （2）精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)廣告 （3）個(gè)性化推薦case 6、大數(shù)據(jù)處理工具：云計(jì)算 7、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向 |
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第三單元 層次分類(lèi) 該單元詳細(xì)解釋了分類(lèi)算法，重要擴(kuò)充了文本分類(lèi)領(lǐng)域top級(jí)別的的重排序算法。 |
1、傳統(tǒng)（層次）分類(lèi)算法 2、重排序算法 （1）假設(shè)結(jié)果生產(chǎn) （2）最優(yōu)結(jié)果選擇 （3）正負(fù)樣本構(gòu)建 （4）重排序模型的效果及性能 3、局部漸增式排序模型 |
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第四單元 CTR預(yù)估 |
根據(jù)不同場(chǎng)景的用戶(hù)行為，挖掘潛在有價(jià)值點(diǎn)擊率（CTR）信息。 |
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第五單元 新聞個(gè)性化推薦 根據(jù)文本挖掘算法，給出了新聞的個(gè)性化推薦架構(gòu)，用戶(hù)畫(huà)像等核心技術(shù)點(diǎn)。 |
1、 分詞改進(jìn) 2、 關(guān)鍵詞提取優(yōu)化 3、 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練語(yǔ)義空間 4、 語(yǔ)義聚類(lèi) 5、 語(yǔ)義層次聚類(lèi) 6、 用戶(hù)畫(huà)像刻畫(huà) 7、 個(gè)性化推薦 |
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第一單元 機(jī)器學(xué)習(xí)&經(jīng)典模型 該單元介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念，發(fā)展史和經(jīng)典模型解析及其應(yīng)用。 1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 （1）什么是機(jī)器學(xué)習(xí) （2）機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景 （3）機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷史； （4）機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)； （5）機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì) 2、機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用實(shí)踐 （1）SVM模型； （2）LR模型 （3）決策樹(shù)模型 （4）Word2Vec模型 （5）貝葉斯模型 |
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第二單元 大數(shù)據(jù)與2%的世界 該單元首先詳細(xì)介紹了“大數(shù)據(jù)”如何作為一種手段讓機(jī)器變得更加智能，從而更好服務(wù)用戶(hù)，提升商業(yè)價(jià)值。 1、什么是大數(shù)據(jù) 2、大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程 3、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景 （1）傳統(tǒng)場(chǎng)景 （2）京東vs.蘇寧 （3）成功案例 4、大數(shù)據(jù)的變現(xiàn)實(shí)例 （1）圖書(shū)電商評(píng)論排序/跟帖排序 （2）精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)廣告 （3）個(gè)性化推薦case 6、大數(shù)據(jù)處理工具：云計(jì)算 7、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向 |
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第三單元 層次分類(lèi) 該單元詳細(xì)解釋了分類(lèi)算法，重要擴(kuò)充了文本分類(lèi)領(lǐng)域top級(jí)別的的重排序算法。 1、傳統(tǒng)（層次）分類(lèi)算法 2、重排序算法 （1）假設(shè)結(jié)果生產(chǎn) （2）最優(yōu)結(jié)果選擇 （3）正負(fù)樣本構(gòu)建 （4）重排序模型的效果及性能 3、局部漸增式排序模型 |
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第四單元 CTR預(yù)估 根據(jù)不同場(chǎng)景的用戶(hù)行為，挖掘潛在有價(jià)值點(diǎn)擊率（CTR）信息。 |
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第五單元 新聞個(gè)性化推薦 根據(jù)文本挖掘算法，給出了新聞的個(gè)性化推薦架構(gòu)，用戶(hù)畫(huà)像等核心技術(shù)點(diǎn)。 1、 分詞改進(jìn) 2、 關(guān)鍵詞提取優(yōu)化 3、 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練語(yǔ)義空間 4、 語(yǔ)義聚類(lèi) 5、 語(yǔ)義層次聚類(lèi) 6、 用戶(hù)畫(huà)像刻畫(huà) 7、 個(gè)性化推薦 |
近期公開(kāi)課推薦
