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1. 引言：數(shù)據(jù)挖掘中的務(wù)實與務(wù)虛
通過數(shù)據(jù)挖掘的獲得的價值有很多，表現(xiàn)在很多方面，總體歸結(jié)為實與虛兩類。本小節(jié)將講訴什么是務(wù)實？什么是務(wù)虛？并以幾個案例展開闡述在公司不同的發(fā)展階段，該如何實現(xiàn)務(wù)實業(yè)務(wù)與務(wù)虛業(yè)務(wù)的最佳結(jié)合。
2. 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例
無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)常常用于數(shù)據(jù)的探索、降維，本小節(jié)著重描述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的哪些無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及技術(shù)。將結(jié)合多個案例，介紹幾種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及應(yīng)用實例。
3. 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例
有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中占有重要的地位，它通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來建立各種預(yù)測模型。本小節(jié)重點闡述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法、技術(shù)及工具。將結(jié)合多個案例，介紹多種有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及案例。
4. 個性化推薦系統(tǒng)：不同業(yè)務(wù)場景下的個性化推薦解決方案
在各大互聯(lián)網(wǎng)公司中，個性化推薦往往是使用最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。本文講從詳細(xì)闡述個性化推薦系統(tǒng)的歷史發(fā)展、原理、常用技術(shù)，并結(jié)合幾種不同業(yè)務(wù)場景，詳細(xì)介紹如何搭建適合不同業(yè)務(wù)場景下個性化推薦系統(tǒng)。
5. 深度學(xué)習(xí)及案例
深度學(xué)習(xí)是近十年人工智能領(lǐng)域中取得的一個重大突破。它的出現(xiàn)極大的增強(qiáng)了對數(shù)據(jù)的理解力。本小節(jié)將結(jié)合案例簡要介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、原理、難點、常用工具以及相關(guān)應(yīng)用。