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

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供了保障。
深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(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)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。
課程收益
了解機器學(xué)習(xí)的概念、流程和算法
明確機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
通過案例學(xué)習(xí)到機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用和實踐方法
課程模式
中文教學(xué)、面授
集體授課
實戰(zhàn)體驗
課堂練習(xí)、互動式答疑
學(xué)員對象
企業(yè)高管，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)部門負(fù)責(zé)人，技術(shù)部人員、大數(shù)據(jù)部門經(jīng)理及管理人員
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用
第一單元　機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念
機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘概述
機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)思想與原理
理清人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘方面的聯(lián)系及區(qū)別
第二單元　機器學(xué)習(xí)的落地與流程
案例：講解機器學(xué)習(xí)落地的具體步驟及主要要點圍
收集數(shù)據(jù)——準(zhǔn)備數(shù)據(jù)——分析數(shù)據(jù)——訓(xùn)練——測試——應(yīng)用
訓(xùn)練數(shù)據(jù)——驗證數(shù)據(jù)——測試數(shù)據(jù)：參數(shù)
第三單元　機器學(xué)習(xí)算法演練
介紹有監(jiān)督和無監(jiān)督的區(qū)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(jiān)督算法包括哪幾種？無監(jiān)督算法包括哪幾種？
通過R或PYTHON代碼現(xiàn)場演練
第四單元 理解深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的概念
深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的異同
深度學(xué)習(xí)的計算法
第五單元 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的實踐案例與應(yīng)用場景
數(shù)據(jù)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(yè)相關(guān)實例
課程總結(jié)

應(yīng)江勇老師的其它課程