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          Python基礎(chǔ)及案例應(yīng)用集訓(xùn)_高級(jí)培訓(xùn)

一
利用文本分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情分析
利用文本分析進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別
——
文本分析簡(jiǎn)介及文本分析流程

中文分詞方法

中文詞性標(biāo)注方法

關(guān)鍵詞提取方法

命名實(shí)體識(shí)別

文本分析模型實(shí)作與比較: 以網(wǎng)絡(luò)輿情分析模型及命名實(shí)體識(shí)別為例

二
利用文本分析進(jìn)行新聞文件分類及新聞文件摘要
利用深度學(xué)習(xí)模型建置人臉識(shí)別及物體偵測(cè)模型
——
新聞文件分類方法

中文文本摘要方法

人臉識(shí)別及應(yīng)用

OpenCV及Dlib簡(jiǎn)介

人臉偵測(cè)及人臉68個(gè)特征擷取

人臉識(shí)別(利用ResNet)

物體檢測(cè)與定位及應(yīng)用

目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)概述

YOLOv3簡(jiǎn)介及COCO 數(shù)據(jù)集(80類people (人)，bicycle(自行車)，car(汽車)...等數(shù)據(jù))

物體定位

物體檢測(cè)

文本分析及深度學(xué)習(xí)模型實(shí)作與比較: 以新聞文件分類與摘要及人臉識(shí)別及物體偵測(cè)模型為例

三
利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行電信業(yè)客戶流失模型的建置
利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行信用卡盜刷預(yù)測(cè)模型建置
——
傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法

半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法概述

半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型實(shí)作與比較: 以電信業(yè)客戶流失模型為例

智能反欺詐概述

反欺詐手法

機(jī)器學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)模型實(shí)作與比較: 以信用卡盜刷預(yù)測(cè)模型為例

四
以利潤(rùn)大化為目標(biāo)之產(chǎn)品營(yíng)銷模型的建置
利用集成學(xué)習(xí)建置小額信貸及信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型
——
傳統(tǒng)模型評(píng)估方法與利潤(rùn)大化評(píng)估方法

增益圖與利潤(rùn)圖

利潤(rùn)大化模型實(shí)作與比較: 以產(chǎn)品營(yíng)銷模型為例

傳統(tǒng)學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)的分類：模型融合與機(jī)器學(xué)習(xí)元算法

模型融合模型建置(多數(shù)法(Max Voting)、平均法(Averaging)、

加權(quán)平均法(Weighted Averaging)、堆疊法(Stacking)、混合法(Blending))

機(jī)器學(xué)習(xí)元算法模型建置(袋裝法(Bagging)、袋裝通用法(Bagging meta-estimator)、隨機(jī)森林(Random Forest)、

提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)