應(yīng)江勇 老師
- 所在地區(qū)： 北京
- 主打行業(yè)： 不限行業(yè)
- 擅長領(lǐng)域：人工智能
- 企業(yè)培訓(xùn)請聯(lián)系董老師
- 聯(lián)系手機：
應(yīng)江勇老師培訓(xùn)聯(lián)系微信
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應(yīng)江勇老師的內(nèi)訓(xùn)課程
基于機器學習的大數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓(xùn)一、課程目標：本次課程以理論與實際相結(jié)合為基準，突出實際性演練，以達到如下二、培訓(xùn)目標：（1）了解機器學習、深度學習的基本概念，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）掌握具體的機器學習及深度學習技術(shù)以及案例，能根據(jù)業(yè)務(wù)場景獨立實戰(zhàn)。三、培訓(xùn)對象：（1）從事企業(yè)機器學習及深度學習相關(guān)工作的決策分析、產(chǎn)品及業(yè)務(wù)流程設(shè)計、場景開發(fā)及維護的相關(guān)業(yè)務(wù)及技術(shù)人員；（2）需要進行機器學習及深度學習研究的高校、科研院所的科技工作者；（3）打算從事機器學習與深度學習研究的在校生、在職
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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)，提供標簽數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)3、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實踐案例介紹數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍雖多，但可簡單分為兩大類：一類用來“增收”。如：精準營銷、獲客分析、投資分析、資產(chǎn)收益、債券收益、用戶畫像、客戶維系挽留、體驗提升等；另一類用來“減損”，如：金融風險
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機器學習機器學習相關(guān)概念人工智能機器學習深度學習數(shù)據(jù)挖掘方面人工智能、機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘之前的聯(lián)系人工智能、機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)挖掘之前的區(qū)別機器學習落地流程案例講解機器學習落地的具體步驟主要要點機器學習算法演練1、有監(jiān)督和無監(jiān)督的區(qū)別2、從理論和案例的角度舉幾個實際工作中會用到的具體算法有監(jiān)督算法包括隨機森林等無監(jiān)督算法如DBSCAN等R或PYTHON代碼現(xiàn)場演練機器學習實踐案例1、運營商行業(yè)相關(guān)實例2、央視行業(yè)相關(guān)實例3、保險行業(yè)相關(guān)實例4、檢察院行業(yè)相關(guān)實例...
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機器學習和深度學習的解決方案及應(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)展成一門交叉學科。推薦系統(tǒng)算法通常會包含機器學習算法,而云計算的廣泛應(yīng)用也使得機器學習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供了保障。深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)