機(jī)器學(xué)習(xí) 課程大綱
培訓(xùn)講師：王老師
機(jī)器學(xué)習(xí) 課程大綱詳細(xì)內(nèi)容
機(jī)器學(xué)習(xí) 課程大綱
課程大綱
1. 培訓(xùn)內(nèi)容：
模塊一：詳解machine learning算法及應(yīng)用
模塊二：企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)搭建
模塊三：如何解決小數(shù)據(jù)問題：
模塊四：如何進(jìn)行算法優(yōu)化
2. 課程時(shí)間：4天，6小時(shí)/天
3. 授課對(duì)象：
4. 授課方式：
理論講授，案例分析，方法傳授、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、實(shí)戰(zhàn)演練。
5. 課程大綱：
模塊一：詳解machine learning算法及應(yīng)用
1. 實(shí)用算法理論
1. 信息檢索（NER 關(guān)系抽取）
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(jié)
2. 文本摘要
1. 介紹
2. 生成式文本摘要
3. 最新前沿動(dòng)態(tài)
4. 評(píng)估摘要
5. 文本摘要總結(jié)
3. 多類分類與多標(biāo)簽分類
1. 多類與多標(biāo)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(biāo)簽的度量方法
5. 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
4. OCR
1. OCR簡介
2. OCR的應(yīng)用場景
3. OCR的技術(shù)路線
4. 圖像預(yù)處理
5. 文字檢測
6. 文本識(shí)別
7. 端到端的OCR
2. 實(shí)用算法應(yīng)用
1. 智能問答對(duì)話的架構(gòu)及各個(gè)組件（多輪對(duì)話，知識(shí)圖譜、業(yè)務(wù)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(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)搭建
1. Anaconda 在線平臺(tái)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(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境的安裝
6. 在線并發(fā)環(huán)境編程實(shí)踐
模塊三：如何解決小數(shù)據(jù)問題：
2. 數(shù)據(jù)標(biāo)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(biāo)注系統(tǒng)及實(shí)踐（2種）
3. 主動(dòng)學(xué)習(xí)（active learning） 模型
1. 主動(dòng)學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)
2. 查詢函數(shù)舉例
3. 主動(dòng)學(xué)習(xí)編程實(shí)踐
4. 遷移學(xué)習(xí)模型
1. 遷移學(xué)習(xí)思路
2. 遷移學(xué)習(xí)編程實(shí)踐（vgg16）
5. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)（聚類算法）
1. 聚類算法
2. 聚類算法編程實(shí)踐
6. 增強(qiáng)學(xué)習(xí)（reinforcement learning）
7. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
1. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法介紹（5種）
2. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)編程實(shí)踐
模塊四：如何進(jìn)行算法優(yōu)化
1. 預(yù)處理與特征工程
2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參之路
3. 模型融合
6. 課程總結(jié)：
一、重點(diǎn)知識(shí)回顧與總結(jié)
二、互動(dòng)與討論：問與答
就學(xué)員提出的問題進(jìn)行分析、討論、模擬演練和點(diǎn)評(píng)。
7. 講師介紹：
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