400-688-0112
作為人工智能開發(fā)體系的重要環(huán)節(jié),本課程采用"理論+實(shí)踐"的雙軌教學(xué)模式。在算法解析部分,重點(diǎn)講解決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等十大經(jīng)典模型的工作原理,結(jié)合Kaggle競(jìng)賽案例進(jìn)行拆解分析。
教學(xué)模塊 | 核心內(nèi)容 | 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 |
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基礎(chǔ)理論 | CRISP-DM方法論/數(shù)據(jù)預(yù)處理 | 銀行信用評(píng)分模型 |
算法精講 | 分類/聚類/回歸算法 | 電商用戶分層系統(tǒng) |
工程實(shí)踐 | 特征工程/模型調(diào)優(yōu) | 股票預(yù)測(cè)系統(tǒng)開發(fā) |
采用雙師輔導(dǎo)機(jī)制,每周安排企業(yè)導(dǎo)師進(jìn)行項(xiàng)目復(fù)盤。教學(xué)資料包含自行研發(fā)的《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》,內(nèi)含20個(gè)典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景的解決方案模板。
掌握Pandas數(shù)據(jù)清洗/特征選擇技巧
熟練使用Scikit-learn實(shí)現(xiàn)分類預(yù)測(cè)
掌握Flask框架的模型服務(wù)化部署