 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
◆小班教學，教學效果好
☆注重質(zhì)量☆邊講邊練
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| 質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 主題 內(nèi)容
第一單元
機器學習&經(jīng)典模型
- 該單元介紹機器學習基本概念，發(fā)展史和經(jīng)典模型解析及其應用。
- 1、機器學習簡介
（1）什么是機器學習
（2）機器學習應用場景
（3）機器學習發(fā)展歷史；
（4）機器學習與大數(shù)據(jù)；
（5）機器學習的本質(zhì)
2、機器學習模型及其應用實踐
（1）SVM模型；
（2）LR模型
（3）決策樹模型
（4）Word2Vec模型
（5）貝葉斯模型
- 第二單元
大數(shù)據(jù)與2%的世界
- 該單元首先詳細介紹了“大數(shù)據(jù)”如何作為一種手段讓機器變得更加智能，從而更好服務用戶，提升商業(yè)價值。
- 1、什么是大數(shù)據(jù)
2、大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程
3、大數(shù)據(jù)的應用場景
（1）傳統(tǒng)場景
（2）京東vs.蘇寧
（3）成功案例
4、大數(shù)據(jù)的變現(xiàn)實例
（1）圖書電商評論排序/跟帖排序
（2）精準關聯(lián)廣告
（3）個性化推薦case
6、大數(shù)據(jù)處理工具：云計算
7、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向
- 第三單元
層次分類
- 該單元詳細解釋了分類算法，重要擴充了文本分類領域top級別的的重排序算法。
- 1、傳統(tǒng)（層次）分類算法
2、重排序算法
（1）假設結(jié)果生產(chǎn)
（2）最優(yōu)結(jié)果選擇
（3）正負樣本構(gòu)建
（4）重排序模型的效果及性能
3、局部漸增式排序模型
- 第四單元
CTR預估
- 根據(jù)不同場景的用戶行為，挖掘潛在有價值點擊率（CTR）信息。
- 第五單元
新聞個性化推薦
- 根據(jù)文本挖掘算法，給出了新聞的個性化推薦架構(gòu)，用戶畫像等核心技術(shù)點。
- 1、 分詞改進
2、 關鍵詞提取優(yōu)化
3、 深度學習訓練語義空間
4、 語義聚類
5、 語義層次聚類
6、 用戶畫像刻畫
7、 個性化推薦
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