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機器學習閉環(huán)系統設計方法

課程編號:22061

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:1112

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業(yè)中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說:如果我們不想死,就要向最優(yōu)秀的人和組織學習,否則怎么能先進呢?該項目可以零距離接觸,感悟其優(yōu)秀文化,學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

第一章. 機器學習和深度學習系統設計方法論

a) 機器學習和深度學習的概念和區(qū)別

b) 人工智能算法工程師的日常工作流程

c) 傳統機器學習的系統設計方法

d) 人工智能時代深度學習的系統設計方法

. 機器學習和深度學習人工智能的常見開發(fā)流程

a) 洞悉公司業(yè)務業(yè)務邏輯痛點,抽象出計算機解決方法方案

b) 數據清洗和預處理

c) 構建數據集數據特征工程

d) 模型選擇,模型訓練,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. 機器學習的離線訓練

e) 模型選擇的標準

f) 網格搜索,交叉驗證法,留出法

g) 面臨的問題:類目樣本不均衡,樣本數量不夠,樣本質量不佳,如何解決?

i. 類目不均衡Facol Loss

ii. 樣本數量不夠數據增強

iii. 樣本質量不佳

h) 模型衡量標準準確率,召回率,F1,AUCROC的概念

. 機器學習的在線預測

a) 高并發(fā)低延時

b) 灰度測試,A/B Test 分桶對比

c) 效果好壞標準:CTR點擊率,平均停留時長,PV/UV變化

. 機器學習模型的線上實時反饋機制

a) 在線實時反饋

b) 在線學習微調機制

. 人工智能整體是一個復雜,反饋的系統工程

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