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【培训收益】
介绍机器学习，什么是机器学习
a) 简单介绍机器学习，数据挖掘
b) 机器学习和数据挖掘的基本概念和原理
c) 机器学习用来解决什么问题
一．机器学习的应用场景
1) 机器学习应用场景之一------分类以及分类的应用场景
a) 分类概念
b) 分类的应用
c) 分类和聚类、推荐的区别
d) 分类工作原理
e) 分类中概念术语
f) 分类项目工作流
g) 如何定义预测变量
h) 线性分类器的介绍，及贝叶斯分类器
i) 决策树分类器的介绍，及随机森林分类器
j) 如何使用贝叶斯分类器和随机森林分类器的代码展示
2) 机器学习应用场景之二------聚类以及聚类的应用场景
a) 聚类概念
b) 聚类步骤流程
c) 聚类中的距离测度
d) 讲解K-means聚类
e) K-means聚类算法展示
f) 聚类其他算法
g) 介绍TF-IDF
h) 归一化
i) 微博聚类案例
3) 机器学习应用场景之三------回归以及回归预测的应用场景
a) 回归的概念
b) 回归的步骤和相关算法
c）逻辑回归，岭回归，lasso回归
d）回归案例—预测房价，预测太阳黑子活动周期，预测电量等
二．机器学习的分类，聚类以及回归的具体项目案例
a) 今日头条，网易，腾讯新闻的新闻类目分类
b) 互联网用户画像的聚类划分
c) 北京，上海的房价预测；A股股价预测；居民用电量预测
三．机器学习在金融行业中经典项目案例分析和实战
a)银行信用卡坏账逾期率分析和预测
b)小微企业客户质量分类预测---小微企业授信业务复杂，风险评估成本高，信审周期相对长，企业和金融机构间信息不对称严重。使用金融科技的力量，通过公开数据来改善，甚至重构小微企业授信的流程。
c)每日的回款金额预测---在互联网金融信贷业务中，单个资产标的金额小且复杂多样，给出借人或机构带来巨大的资金管理压力。使用金融科技的力量，利用提供的数据，预测资产组合在未来一段时间内每日的回款金额。
四．深度学习的的互联网公司中经典项目案例分析和实战
a)搜索引擎意图识别项目，搜索召回排序算法
b)互联网电商广告CTR广告点击率预估项目
中国科学院计算机博士，腾讯人工智能高级算法研究员
Ø 毕业于中国科技大学计算机系，获得博士学位
Ø 曾任百度公司搜索引擎高级工程师，凤巢广告竞价系统技术负责人
Ø 曾任搜狗公司搜索引擎算法高级研究员
Ø 现任腾讯公司人工智能，深度学习，数据挖掘大数据处理高级算法研究员
胡老师曾在多家大型互联网公司总部工作，有丰富的互联网大数据，机器学习，数据挖掘以及人工智能方面的实践知识和项目案例。
主导研发了百度公司新一代凤巢广告竞价系统，在全国中小企业广告主在互联网公司投放广告策略技巧方面有很深造诣
主要负责搜索引擎的研发，以及信息流广告产品的展现策略和架构的设计，对全国中小型企业和公司在互联网行业的广告投放策略和流量管理，都有丰富的经验。
主导研发了百度公司国际化战略的日文搜索引擎系统
主导开发了腾讯公司的腾讯新闻APP客户端等信息流产品。
胡老师总结了近十年以来在一线互联网公司的大数据，人工智能，数据挖掘以及机器学习等实践经验，对中国的互联网高科技发展方向深耕多年，对全国中小型企业转向互联网+战略方向，以及互联网营销方面，总结出了一套关于民营企业拥抱与转型互联网+的世界观和方法论
主讲课题：
《生物识别》
《大数据技术与应用》
《智能语音技术的深度解析》
《机器学习常见算法以及实践项目》
《人工智能产品分析和工程架构思考》
《人工智能产品管理和产品设计方法》
《人工智能可用性研究以及业务场景探索》
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一．介绍机器学习，什么是机器学习a) 简单介绍机器学习，数据挖掘b) 机器学习和数据挖掘的基本概念和原理c) 机器学习用来解决什么问题机器学习的应用场景1) 机器学习应用场景之一------分类以及分类的应用场景a) 分类概念b) 分类的应用c) 分类和聚类、推荐的区别d) 分类工作原理e) 分类中概念术语..
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第一章. 机器学习和深度学习系统设计方法论a)机器学习和深度学习的概念和区别b)人工智能算法工程师的日常工作流程c)传统机器学习的系统设计方法d)人工智能时代深度学习的系统设计方法第二章.机器学习和深度学习人工智能的常见开发流程a)洞悉公司业务业务逻辑痛点，抽象出计算机解决方法方案b)数据清洗和预处理c)构建数据集，数..
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