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北京机器学习应用培训课程 2023-10-16 11:55:55

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课程介绍 发布日期:2023-10-16 11:55:55

  北京CBA数据分析师的机器学习应用培训课程课程将介绍Hugging Face经典英文和中文语言模型的使用,并与传统机器学习模型进行比较。学员将了解最新的自然语言处理技术,并能够评估和选择适合的模型来解决实际问题。现在火热报名中。

课程介绍

  机器学习应用培训课程:课程案例涵盖了产品营销、中小企业借贷、电信业客户流失、共享住宿价格预测等多个领域,使学员能够应对不同领域的实际问题,并灵活运用机器学习技术解决挑战。
  强调文本分析技术:课程特别关注英文和中文文本分析技术,学员将学习英文和中文文本数据的预处理方法、情感分析、关键词提取等技术,培养学员在文本数据处理方面的专业能力。
  结合Hugging Face经典模型:课程将介绍Hugging Face经典英文和中文语言模型的使用,并与传统机器学习模型进行比较。学员将了解最新的自然语言处理技术,并能够评估和选择适合的模型来解决实际问题。

招生对象

    机器学习从业人员:对机器学习有一定基础的从业人员,希望进一步深入学习和应用进阶技术的专业人士
  数据分析师:希望扩展文本分析技术和应用范围,提升在文本数据处理和解决方案设计方面的能力的数据分析师
  业务决策者:希望了解机器学习在实际业务中的应用,掌握评估模型效果和选择合适模型的知识,以指导业务决策的管理者
  其他对机器学习和文本分析感兴趣的学习者:对机器学习和文本分析技术感兴趣的学生、研究人员或爱好者,希望通过该课程系统学习相关知识和技能 

课程目标

  掌握利润化学习技术,并应用于产品营销模型的建置
  掌握目标类别不平衡学习技术,并应用于银行贷款模型的建置
  掌握半监督式机器学习技术,并应用于电信客户流失模型的建置
  掌握并实现集成学习技术,并应用于共享住宿日租价格模型的建置
  掌握英文文本分析的流程及预处理技术
  实作社群网站的英文贴文响应分析模型
  实作社群网站的英文贴文情绪分析模型
  实作电影网站的电影评分模型
  实作产品分类预测模型
  运用Hugging Face的大型英文预训练语言模型解决英文文本分析的问题
  掌握中文文本分析的流程及预处理技术
  实作消费者评论的情绪分析模型
  实作不当评论的分析模型
  实作从产品的图片及产品的描述信息,预测相同产品的分析模型
  实作AI文章鉴识预测模型
  运用Hugging Face的大型中文预训练语言模型解决中文文本分析的问题

课程大纲

   1章进阶机器学习技术(半监督式学习、利润化学习、目标类别不平衡学习、集成学习)及实操案例分享
  1-1传统模型评估方法与利润化评估方法
  1-2增益图与利润图
  2章案例一:利润化模型实作:以产品营销模型为例(2018/12考题)
  2-1目标类别不平衡的问题
  2-2目标类别不平衡的处理方式
  3章案例二:目标类别不平衡模型实作:找出有资金需求的中小企业借贷户并销售其贷款产品(2019/12考题)
  3-1传统监督学习方法与非监督学习方法
  3-1半监督学习方法概述
 4章案例三:半监督学习模型实作:以电信业客户流失模型为例(2019/6考题)
  4-1传统学习与集成学习
  4-1集成学习的分类:模型融合与机器学习元算法
  5章案例四:集成学习方法实作与比较:从租赁特征、房源特征、房主特征、位置特征、以及声誉特征的信息,预测共享住宿的日租价格(2022/9考题)
  6章英文文本分析技术、Hugging Face经典英文模型使用及实操案例分享
  6-1文本分析简介及文本分析流程
  6-2英文文本数据预处理方法(词性标注、字根还原、停用词处理、关键词撷取、词袋模型)
  7章案例五:英文文本分析模型实作:从贴文的信息中预测此贴文是否能获得高响应(2021/3)
  8章案例六:英文文本分析模型实作:从贴文的短信息中识别此贴文的情绪(2021/6)
  9章案例七:英文文本分析模型实作:从使用者过去的观影行为、电影名称以及电影剧情描述的信息,预测使用者对电影的评分(2022/06)
 10章案例八:英文文本分析模型实作:从产品描述的信息中,预测产品类别(2022/12)
  10-1Hugging Face经典英文语言模型使用并与传统机器学习模型比较
  11章中文文本分析技术、Hugging Face经典中文模型使用及实操案例分享
  11-1中文文本数据预处理方法(分词、词性标注、停用词处理、关键词撷取、词嵌入模型)
  12章案例九:中文文本分析模型实作:从产品的消费者评论中识别此评论的情绪是正评或负评(2021/09)
  13章案例十:中文文本分析模型实作:从评论信息中识别此评论是否为不当的评论(2021/12)
  14章案例十一:中文文本分析模型实作:从产品的图片及产品的描述信息中,预测哪些是相同的产品(2023/03)
  15章案例十二:中文文本分析模型实作:从文章的描述信息中,预测此文章是否由AI所产生出来的(2023/06)
  15-1Hugging Face经典中文语言模型使用并与传统机器学习模型比较


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