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客戶培訓(xùn)背景情況

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我方主要在探索并實(shí)踐人工智能在金融分析中的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語言處理是比較關(guān)注的部分，如輿情分析等等

學(xué)員基礎(chǔ)

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皆為計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士畢業(yè)，有python基礎(chǔ)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)。

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本次培訓(xùn)主要目標(biāo)

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1、掌握實(shí)際問題建模方法，了解算法在解決實(shí)際問題時(shí)面臨的局限，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理能力。

掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)際應(yīng)用能力，如SVM、HMM（隱馬模型）、CNN以及RNN（LSTM)等算法實(shí)際應(yīng)用能力，掌握超參數(shù)的設(shè)計(jì)技巧。

3、掌握自然語言處理中，分詞、詞性和命名實(shí)體標(biāo)注、句法分析、語言模型等基礎(chǔ)知識(shí)，文本生成和應(yīng)用的方法。

培訓(xùn)重點(diǎn)內(nèi)容

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我方關(guān)注重點(diǎn)見下面粗體部分，培訓(xùn)以提高解決實(shí)際問題為目標(biāo)，理論部分以學(xué)員不理解地方為重點(diǎn)講解部分。

重點(diǎn)是在詞的共現(xiàn)和相關(guān)、文本分類和聚類、信息檢索、意圖識(shí)別、情感分析、自動(dòng)問答、段落生成等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。以下案例都感興趣：

????Topic modeling，PLSA，LDA

????實(shí)戰(zhàn)：利用EM算法訓(xùn)練PLSA

????模型融合，決策樹，BOOSTING

????實(shí)戰(zhàn)：使用Adaboost算法進(jìn)行文本分類

????隱馬模型的前向后向算法,CRF，ME

????實(shí)戰(zhàn)：使用ME模型實(shí)現(xiàn)文本分類

????關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基礎(chǔ)，Apriori，F(xiàn)P-Growth算法

????實(shí)戰(zhàn)：使用Apriori算法挖掘演員合作關(guān)系

????L-BFGS,SMO

????實(shí)戰(zhàn)：L-BFGS訓(xùn)練LR模型

????Learning to rank深入，listwise、pairwise

????實(shí)戰(zhàn)：多種pairwise方法的比較