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客戶培訓背景情況

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我方主要在探索并實踐人工智能在金融分析中的應用，機器學習與自然語言處理是比較關注的部分，如輿情分析等等

學員基礎

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皆為計算機專業(yè)碩士畢業(yè)，有python基礎，了解機器學習相關基礎知識。

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本次培訓主要目標

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1、掌握實際問題建模方法，了解算法在解決實際問題時面臨的局限，掌握數據預處理能力。

掌握機器學習算法實際應用能力，如SVM、HMM（隱馬模型）、CNN以及RNN（LSTM)等算法實際應用能力，掌握超參數的設計技巧。

3、掌握自然語言處理中，分詞、詞性和命名實體標注、句法分析、語言模型等基礎知識，文本生成和應用的方法。

培訓重點內容

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我方關注重點見下面粗體部分，培訓以提高解決實際問題為目標，理論部分以學員不理解地方為重點講解部分。

重點是在詞的共現和相關、文本分類和聚類、信息檢索、意圖識別、情感分析、自動問答、段落生成等領域的實際應用。以下案例都感興趣：

????Topic modeling，PLSA，LDA

????實戰(zhàn)：利用EM算法訓練PLSA

????模型融合，決策樹，BOOSTING

????實戰(zhàn)：使用Adaboost算法進行文本分類

????隱馬模型的前向后向算法,CRF，ME

????實戰(zhàn)：使用ME模型實現文本分類

????關聯規(guī)則挖掘基礎，Apriori，FP-Growth算法

????實戰(zhàn)：使用Apriori算法挖掘演員合作關系

????L-BFGS,SMO

????實戰(zhàn)：L-BFGS訓練LR模型

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

????實戰(zhàn)：多種pairwise方法的比較