應江勇
課程
機器學習和深度學習的解決方案及應用
2019-05-10 更新 539次瀏覽
課程大綱
第一單元機器學習相關概念
機器學習、數據挖掘概述
機器學習基礎思想與原理
理清人工智能、機器學習、深度學習、數據挖掘方面的聯系及區別
第二單元機器學習的落地與流程
案例：講解機器學習落地的具體步驟及主要要點圍
收集數據——準備數據——分析數據——訓練——測試——應用
訓練數據——驗證數據——測試數據：參數
第三單元機器學習算法演練
介紹有監督和無監督的區別及分類比較
實際工作中會用到的具體算法（理論+案例）
有監督算法包括哪幾種？無監督算法包括哪幾種？
通過R或PYTHON代碼現場演練
第四單元理解深度學習
深度學習的概念
深度學習和機器學習的異同
深度學習的計算法
第五單元機器學習和深度學習的實踐案例與應用場景
數據依賴
特征工程
解決方案的比較
案例：介紹運營商、央視、保險、檢察院等行業相關實例
課程總結
課程標簽：大數據營銷
