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機器學(xué)習(xí)閉環(huán)系統(tǒng)設(shè)計方法

課程編號:34596

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:429

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


第一章. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計方法論
a)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別
b)人工智能算法工程師的日常工作流程
c)傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計方法
d)人工智能時代深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)設(shè)計方法
第二章. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)人工智能的常見開發(fā)流程
a)洞悉公司業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)邏輯痛點,抽象出計算機解決方法方案
b)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
c)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)特征工程
d)模型選擇,模型訓(xùn)練,模型評估,模型測試
e)開線效果評估
f)線上開發(fā)性能測試,運行上線
第三章. 機器學(xué)習(xí)的離線訓(xùn)練
e)模型選擇的標(biāo)準(zhǔn)
f)網(wǎng)格搜索,交叉驗證法,留出法
g)面臨的問題:類目樣本不均衡,樣本數(shù)量不夠,樣本質(zhì)量不佳,如何解決?
i.類目不均衡:Facol Loss
ii.樣本數(shù)量不夠:數(shù)據(jù)增強
iii.樣本質(zhì)量不佳:
h)模型衡量標(biāo)準(zhǔn):準(zhǔn)確率,召回率,F(xiàn)1,AUC和ROC的概念
第四章. 機器學(xué)習(xí)的在線預(yù)測
a)高并發(fā),低延時
b)灰度測試,A/B Test 分桶對比
c)效果好壞標(biāo)準(zhǔn):CTR點擊率,平均停留時長,PV/UV變化等
第五章. 機器學(xué)習(xí)模型的線上實時反饋機制
a)在線實時反饋
b)在線學(xué)習(xí)微調(diào)機制
第六章. 人工智能整體是一個復(fù)雜,反饋的系統(tǒng)工程 

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