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        手推公式+項目實操復(fù)現(xiàn)!《機器學(xué)習(xí)》完整詳解

        共 2088字,需瀏覽 5分鐘

         ·

        2020-09-13 11:11


        相信很多朋友對機器學(xué)習(xí)算法都有所了解,有嘗試學(xué)習(xí)并利用機器學(xué)習(xí)算法以及工具做一些AI產(chǎn)品!但是僅僅停留在“調(diào)包”的階段。想去深入理解一些算法的核心內(nèi)涵卻被 XGBoost | GBDT 等算法勸退了!


        為了滿足全民學(xué)習(xí)AI的需求,給大家推薦一款輕松入門機器學(xué)習(xí)算法課程?涵蓋17大經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法模型,21+案例練習(xí),8大項目實戰(zhàn)。


        今日開課,限100個體驗名額


        01
        十七大經(jīng)典算法模型


        |?K-NN最近鄰 | 線性回歸 | 邏輯回歸 |

        | 凸優(yōu)化 | 樸素貝葉斯 | 支持向量機 |

        | 決策樹 | 隨機森林 | GBDT |?

        | XGBoost | 矩陣分解 | K-Means |?

        | GMM | 主題模型 | EM?| 聚類 |?PCA |?



        02
        21個項目案例講解


        01、回歸分析身高預(yù)測
        02、利用KNN篩選簡歷
        03、二手車價格預(yù)估
        04、量化投資之股票價格預(yù)測
        05、預(yù)測廣告點擊率
        06、利用L1正則模擬神經(jīng)科學(xué)中的稀疏性
        07、垃圾郵件分類
        08、員工離職率預(yù)測
        09、基于隨機森林的疾病分析
        10、利用GBDT解決搜索中的排序問題
        11、人臉識別
        12、基于聚類的消費群分類
        13、內(nèi)容推薦算法的電影推薦引擎
        14、基于協(xié)同過濾算法的音樂推薦引擎
        15、搭建OCR識別引擎
        16、利用聚類算法壓縮圖片
        17、基于主題模型和SVM的文本分類
        18、問答系統(tǒng)搭建
        19、利用kernel SVM識別醫(yī)療圖片
        20、利用聚類算法壓縮圖片
        21、從零搭建方向傳播算法


        03
        項目作業(yè)實操


        沒有項目練手,看這里!課程里的所涉及的項目,均是針對每個算法的高階應(yīng)用來展開的。增強算法掌握的同時,項目的成果可直接應(yīng)用于工作中。


        04
        學(xué)習(xí)收獲


        收獲成為出眾算法工程師的四大技能


        • 知識理解算法背后的原理以及算法之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

        • 實戰(zhàn)學(xué)會如何把學(xué)到的原理應(yīng)用在實際的工作當(dāng)中。

        • 邏輯培養(yǎng)舉一反三能力,解決問題能力,并提升邏輯思考能力。

        • 業(yè)務(wù)廣泛接觸行業(yè)中的經(jīng)典的案例,加深對業(yè)務(wù)的理解。


        05
        適合人群


        • 互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者:想了解機器學(xué)習(xí)并在日常工作中加以應(yīng)用。

        • IT從業(yè)者:希望入門機器學(xué)習(xí),并且能夠把技術(shù)應(yīng)用到自身的AI場景。

        • 在校學(xué)生:想深入理解機器學(xué)習(xí)技術(shù)、或者之后想從事AI相關(guān)的崗位。

        • AI從業(yè)者:很喜歡機器學(xué)習(xí),也有一定的經(jīng)驗,希望根據(jù)業(yè)務(wù)場景能夠在模型上做一些創(chuàng)新、以及有能力自己求解出來。

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        下面,我來給各位朋友介紹一下這款重磅級產(chǎn)品吧,保證讓大家有驚喜。


        06
        全新學(xué)習(xí)體驗


        除了好的學(xué)習(xí)路徑,還有一個非常重要的是優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。如何把看似深奧的理論講得通俗易懂、并且能把背后本質(zhì)性的東西教會大家,還是具有一定的挑戰(zhàn),這對于課程的設(shè)計者也提出了極強的要求,不僅要具備扎實的科研經(jīng)驗,也需要具備豐富的工業(yè)界實戰(zhàn)經(jīng)驗。


        A.專業(yè)體系化的內(nèi)容:由業(yè)內(nèi)最專業(yè)的AI專家精心打造,啟發(fā)式的教學(xué)安排,不斷探索背后的”為什么“


        B. 不需要安裝任何環(huán)境,完全依賴于云端編程。


        C.專業(yè)項目訓(xùn)練:云端練習(xí)平臺,配合助教實時批改作業(yè),探究項目練習(xí)背后的邏輯,讓你學(xué)習(xí)中更上一層臺階。


        D.自適應(yīng)教學(xué)平臺:個性化學(xué)習(xí)路線,配合課程學(xué)習(xí),實時掌控知識點完成情況,及時解決你在學(xué)習(xí)中遇到的各種問題,幫你夯實基礎(chǔ)、面對挑戰(zhàn)!


        解釋


        智能QA


        智能推薦


        F. 精心錄制的視頻講解


        視頻內(nèi)容通俗易懂而且保證簡潔性,力求做到極致。用最低的時間成本學(xué)會核心知識點!下面截取了課程中的兩個短視頻(全部課程擁有幾百個視頻)

        樣例1:通過最大似然估計求解參數(shù)

        樣例2:?邏輯回歸梯度下降法——求解W

        G.? 更多彩蛋等你發(fā)現(xiàn)?...?


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        06
        課程大綱


        課程內(nèi)容由李文哲博士(美國南加州大學(xué)AI博士)親自操刀設(shè)計,目前市面上火爆的NLP高階訓(xùn)練營也是來自于李文哲博士。課程內(nèi)容上涵蓋了主流的機器學(xué)習(xí)算法,由淺入深,非常通俗易懂。以下是課程大綱:


        07
        專業(yè)的教研團隊

        教研團隊均是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的專家,具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗和實戰(zhàn)經(jīng)驗。為內(nèi)容的專業(yè)性和前瞻性保駕護航。

        08
        學(xué)員的評價



        09
        答疑服務(wù)保障


        1、每位助教老師均有國內(nèi)外一線AI企業(yè)從業(yè)經(jīng)驗,人工智能專業(yè)碩士以上學(xué)歷。在學(xué)習(xí)中,除了能得到專業(yè)的解答,還可以收獲超強的人脈資源。找工作內(nèi)推都不是事!


        2、授課導(dǎo)師+班主任+助教老師全天監(jiān)督輔導(dǎo)學(xué)習(xí),保障每位同學(xué)的問題可以及時得到滿意的回答。




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