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Ansys和Matlab培訓(xùn)課程班

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用培訓(xùn)課程

5 (9653人評(píng)價(jià))
  • 精品
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課程介紹

 

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  • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場(chǎng)經(jīng)營分析與高效數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)課程
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    精品課程班級(jí)列表

    • ?  以下就是本次機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的內(nèi)容:

        課程目標(biāo):

        課程對(duì)于初學(xué)者而言,適合如下目標(biāo):

        1)了解機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的適用場(chǎng)景和基本原理(做不到掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)或者全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),只能是了解典型方法)

        2)用兩三個(gè)典型的實(shí)驗(yàn)任務(wù),讓學(xué)員直觀感受到:機(jī)器學(xué)習(xí)能解決什么問題,大概是個(gè)什么效果。實(shí)驗(yàn)任務(wù)均給定代碼,學(xué)員閱讀理解代碼、運(yùn)行任務(wù)、調(diào)試效果。

        3)對(duì)于有編程基礎(chǔ)的學(xué)員:能夠用機(jī)器學(xué)習(xí)工具處理簡(jiǎn)單NLP任務(wù)

        課程大綱:

      ?

        機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹

        1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

        2、線性回歸模型和梯度下降法

        3、最大熵模型

        4、支持向量機(jī)模型

        5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)常用方法介紹

        6、優(yōu)化技巧:正則化和降維問題

        實(shí)驗(yàn)

        1、實(shí)現(xiàn)梯度下降算法

        2、分別使用線性回歸模型、最大熵模型解決垃圾郵件分類問題

        3、無監(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類問題,并從特征降維角度優(yōu)化效果和速度

        深度學(xué)習(xí)基本原理和典型模型介紹

        1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

        2、NNLM和word2vec介紹

        3、CNN原理及應(yīng)用

        4、RNN原理及應(yīng)用

        5、Gans原理及應(yīng)用

        實(shí)驗(yàn)

        1、教師提供語料,學(xué)員使用word2vec訓(xùn)練詞向量,并使用詞向量完成詞語相似度計(jì)算任務(wù),觀察效果

        2、安裝tensorflow,并運(yùn)行指定的樣例任務(wù),修改關(guān)鍵參數(shù),觀察效果變化

        3、使用tensorflow實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN網(wǎng)絡(luò),在同樣的樣例上觀察效果




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