機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)理論及實操培訓(xùn)   06.05

基于機器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓(xùn)一、課程目標(biāo)：本次課程以理論與實際相結(jié)合為基準(zhǔn)，突出實際性演練，以達到如下二、培訓(xùn)目標(biāo)：（1）了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本概念，基本流程、常用算法和適用的場景。（2）能根據(jù)實際問題熟練地構(gòu)建人工智能項目建模流程，熟悉掌握數(shù)據(jù)建模過程、處理節(jié)點的操作。（3）掌握具體的機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及案例，能根據(jù)業(yè)務(wù)場景獨立實戰(zhàn)

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大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實踐   06.05

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實踐1、大數(shù)據(jù)催生金融新業(yè)態(tài)的背景分析大數(shù)據(jù)催生新的金融業(yè)態(tài)，銀行決策轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，商業(yè)銀行從“數(shù)據(jù)-應(yīng)用-業(yè)務(wù)”三個層面構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，全面整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，增強業(yè)務(wù)創(chuàng)新，助推轉(zhuǎn)型成功。2、大數(shù)據(jù)對金融創(chuàng)新的價值點分析大數(shù)據(jù)可以完整刻畫客戶生活軌跡、偏好、行為特征與潛在需求，通過客戶完整的線上線下行為數(shù)據(jù)，提供標(biāo)

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機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用   06.05

機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用課程背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)與日俱增,傳統(tǒng)的搜索引擎已經(jīng)無法完全滿足當(dāng)前的需求,推薦系統(tǒng)成為了互聯(lián)網(wǎng)時代的新寵,其是為了解決海量數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)以及給用戶更好的體驗而發(fā)展成一門交叉學(xué)科。推薦系統(tǒng)算法通常會包含機器學(xué)習(xí)算法,而云計算的廣泛應(yīng)用也使得機器學(xué)習(xí)算法可以快速的部署與運算,為推薦系統(tǒng)的性能與效果提升提

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