應(yīng)江勇 老師
- 所在地區(qū)： 北京
- 主打行業(yè)： 不限行業(yè)
- 擅長(zhǎng)領(lǐng)域：人工智能
- 企業(yè)培訓(xùn)請(qǐng)聯(lián)系董老師
- 聯(lián)系手機(jī)：
應(yīng)江勇老師培訓(xùn)聯(lián)系微信
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應(yīng)江勇老師的內(nèi)訓(xùn)課程
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)挖掘創(chuàng)新應(yīng)用案例培訓(xùn)一、課程目標(biāo)：本次課程以理論與實(shí)際相結(jié)合為基準(zhǔn)，突出實(shí)際性演練，以達(dá)到如下二、培訓(xùn)目標(biāo)：（1）了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本概念，基本流程、常用算法和適用的場(chǎng)景。（2）能根據(jù)實(shí)際問題熟練地構(gòu)建人工智能項(xiàng)目建模流程，熟悉掌握數(shù)據(jù)建模過(guò)程、處理節(jié)點(diǎn)的操作。（3）掌握具體的機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及案例，能根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景獨(dú)立實(shí)戰(zhàn)。三、培訓(xùn)對(duì)象：（1）從事企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作的決策分析、產(chǎn)品及業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)、場(chǎng)景開發(fā)及維護(hù)的相關(guān)業(yè)務(wù)及技術(shù)人員；（2）需要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)研究的高校、科研院所的科技工作者；（3）打算從事機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)研究的在校生、在職
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大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐1、大數(shù)據(jù)催生金融新業(yè)態(tài)的背景分析大數(shù)據(jù)催生新的金融業(yè)態(tài)，銀行決策轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，商業(yè)銀行從“數(shù)據(jù)-應(yīng)用-業(yè)務(wù)”三個(gè)層面構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，全面整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，增強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，助推轉(zhuǎn)型成功。2、大數(shù)據(jù)對(duì)金融創(chuàng)新的價(jià)值點(diǎn)分析大數(shù)據(jù)可以完整刻畫客戶生活軌跡、偏好、行為特征與潛在需求，通過(guò)客戶完整的線上線下行為數(shù)據(jù)，提供標(biāo)簽數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品服務(wù)3、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)踐案例介紹數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用范圍雖多，但可簡(jiǎn)單分為兩大類：一類用來(lái)“增收”。如：精準(zhǔn)營(yíng)銷、獲客分析、投資分析、資產(chǎn)收益、債券收益、用戶畫像、客戶維系挽留、體驗(yàn)提升等；另一類用來(lái)“減損”，如：金融風(fēng)險(xiǎn)
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機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘方面人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘之前的聯(lián)系人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘之前的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)落地流程案例講解機(jī)器學(xué)習(xí)落地的具體步驟主要要點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法演練1、有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督的區(qū)別2、從理論和案例的角度舉幾個(gè)實(shí)際工作中會(huì)用到的具體算法有監(jiān)督算法包括隨機(jī)森林等無(wú)監(jiān)督算法如DBSCAN等R或PYTHON代碼現(xiàn)場(chǎng)演練機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐案例1、運(yùn)營(yíng)商行業(yè)相關(guān)實(shí)例2、央視行業(yè)相關(guān)實(shí)例3、保險(xiǎn)行業(yè)相關(guān)實(shí)例4、檢察院行業(yè)相關(guān)實(shí)例...
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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的解決方案及應(yīng)用課程背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)與日俱增,傳統(tǒng)的搜索引擎已經(jīng)無(wú)法完全滿足當(dāng)前的需求,推薦系統(tǒng)成為了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的新寵,其是為了解決海量數(shù)據(jù)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)以及給用戶更好的體驗(yàn)而發(fā)展成一門交叉學(xué)科。推薦系統(tǒng)算法通常會(huì)包含機(jī)器學(xué)習(xí)算法,而云計(jì)算的廣泛應(yīng)用也使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速的部署與運(yùn)算,為推薦系統(tǒng)的性能與效果提升提供了保障。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏疃戎眯啪W(wǎng)絡(luò)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)