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机器学习 第九期 [加送CPU和GPU双云平台, 且作业考试均批改]

  • 讲师:寒小阳 加号 张雨石 Johnson 李老师
  • 课时:每次课至少2小时,共18次课
  • 开课时间:截止到8.19已上完18次直播,现在报名看视频且答疑
¥469.00 ¥899.00 3人团,713人已参团
分享赚 ¥50.00 元
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服务承诺:

· 直播且回放

· 作考批改

· 双云平台

· 组织参赛

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  • 介绍
  • 大纲
  • 免费试听课:【Kaggle Expedia酒店推荐比赛】https://www.julyedu.com/video/play/18/1163

    而如果想免费领取更多数学、Python、算法、机器学习、深度学习、量化交易等更多干货以及听免费公开课,请加Q群索取:204292834

    另,本课程侧重ML的入门、科普,如果侧重就业或转行转型转岗AI,最推荐更深入更成体系且线上线下结合的ML集训营6,详见:https://www.julyedu.com/weekend/train6


    一、课程背景

        1. 正在网上看视频的你,是否看了网上很多的视频,却始终迷迷糊糊、不成体系?

        2. 正在看书自学的你,是否在学习过程中遇到了很多问题,但始终不得其解,而且还找不到人问,没有人快速给你解决?

        3. 正在学校上课的你,是否对每个模型和算法都能说个大概,但却不知道它们在公司里是如何应用的,想一探究竟,却始终得不到答案?

        4. 正在读研的你,是否因为导师强塞的方向和巨大的压力无法短期入门精通而焦虑万分?

        5. 正在找工作的你,是否投了很多公司的简历(巴不得一上午投完所有招聘的公司),但投了之后,简历始终都是石沉大海、杳无音讯

        6. 正在做机器学习工作的你,是否技术上遇到了瓶颈,对模型的选择/调优、特征工程等不够熟练,导致在团队中竞争力不够,从而升职加薪困难?

        因为机器学习是一门实战性极强的学科,所以看一个课程是否有真正的工业实战,一看讲师团队是否是公司里多年实际带队做机器学习的,二看教学理念/侧重。

        第一方面,本课程的所有讲师均全部来自BAT + Google的一线技术大咖亲自授课,是真正工业人士授课的工业课程,帮助学员实际理解这些机器学习理论模型算法到底是如何应用在工业实践中的。

        第二方面,如上所说,网上视频很多,但由于没有个性化的内容、辅导、答疑,导致不少初学者看再多视频,视频看再多次,都是迷迷糊糊、不成体系,故本课程除了直播答疑之外,首次新增每周作业和阶段考试,且作业和考试均一对一批改,更针对性的提供面试辅导、推荐就业,助力找/换工作和升职加薪。


    二、课程介绍

    机器学习九期课程介绍机器学习九期所需基础机器学习适配岗位


    三、思维导图

    本班学员海阔天空对咱们的课程做了一系列思维导图,首先是总图,索引本课程的几乎全部内容,相当于一图了解整个机器学习的核心知识体系,故学机器学习结合下图跟着本课程学 就行了PS:如果图片看不清,可以鼠标右键点击:在新标签页中打开查看原图)

    然后是分图,分别是“第5课 特征工程、第6课 算法组合与多模型优化、第7课 sklearn与机器学习实战、第8课 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战、第9课 电商推荐系统做的课程概要、第10课 聚类、第12课 贝叶斯网络、第13课 隐马尔科夫模型HMM、第14课 主题模型LDA、第15课 深度学习初步、第16课 CNN与CV”的课程笔记/思维导图(PS:如果图片看不清,可以鼠标右键点击:在新标签页中打开查看原图)









    四、往期评价



    五、本期评价

    一经推出即超预期、超口碑,如下图所示


    六、组织参赛

    直播完后,组织大家打kaggle比赛,有一个已经刷到了8%,不断提高各类课程的服务体验、品质质量


    七、成功转型

    直播结束后,有人月薪double、有人提高了学习效率和进程、有人成功转型AI

  • 预习阶段 机器学习中的数学基础

      微积分

    • 知识点1:微积分的基本概念

    第一阶段 掌握基本模型 打开ML大门

      第1课 回归问题与应用

    • 知识点1:线性回归
    • 知识点2:logistic回归
    • 知识点3:梯度下降
    • 知识点4:实际工程海量数据下的logistic回归使用
    • 实战项目:分布拟合与回归、用LR分类与概率预测
    • 实战项目:用LR完成Kaggle比赛迈开第一步

      第2课 决策树与树集成模型

    • 知识点1:不同类型的分类树模型
    • 知识点2:决策树回归
    • 知识点3:树模型过拟合与优化
    • 知识点4:使用随机森林进行数据分类
    • 知识点5:Bagging
    • 知识点6:随机森林
    • 实战项目:信用卡欺诈检测

      第3课 SVM

    • 知识点1:线性可分支持向量机、线性支持向量机
    • 知识点2:非线性支持向量机
    • 知识点3:SMO
    • 实战项目:使用SVM进行数据分类

    第二阶段 重中之重 特征工程

      第6课 多算法组合与模型最优化

    • 知识点1:机器学习问题场景分析、算法选择
    • 知识点2:模型构建、模型性能分析与优化策略
    • 实战项目:构建模型组合策略工具与模板

    第三阶段 工业实战 在实战中掌握一切

      第7课 sklearn与机器学习实战

    • 知识点1:sklearn板块介绍
    • 知识点2:sklearn完成数据预处理与特征工程
    • 知识点3:建模流水线搭建
    • 实战项目:经典Titanic案例,商品销量预测案例等

      第9课 电商推荐系统

    • 知识点1:推荐系统与评估
    • 知识点2:基于内容的推荐
    • 知识点3:基于近邻的推荐--协同过滤
    • 知识点4:隐语义模型
    • 实战项目:从头手写搭建协同过滤与隐语义模型推荐
    • 实战项目:基于scikit-surprise的推荐系统

      第10课 聚类

    • 知识点1:K-means/K-Medoid
    • 知识点2:层次聚类
    • 知识点3:GMM
    • 实战项目:K-means/GMM代码实现和实际应用分析

    第四阶段 高阶知识 深入机器学习

      第13课 隐马尔科夫模型HMM

    • 知识点1:概率计算问题
    • 知识点2:参数学习问题
    • 知识点3:状态预测问题
    • 实战项目:使用HMM进行中文分词

      第14课 主题模型

    • 知识点1:pLSA
    • 知识点2:共轭先验分布
    • 知识点3:LDA
    • 实战项目:使用LDA进行文档分类

    第五阶段 迈入深度学习 打开DL大门

      第15课 神经网络初步

    • 知识点1:全连接神经网络
    • 知识点2:反向传播算法与权重优化
    • 知识点3:训练注意点
    • 知识点4:通用混合神经网络模板
    • 实战项目:手写神经网络解决非线性切分问题

      第16课 卷积神经网络与计算机视觉

    • 知识点1:卷积神经网络结构分析
    • 知识点2:过拟合与随机失活
    • 知识点3:卷积神经网络理解
    • 知识点4:典型网络结构详解
    • 实战项目:利用ResNet与inception解决一般图像分类问题套路

      第18课 深度学习实践

    • 知识点1:Caffe应用要点
    • 知识点2:TensorFlow/Keras简介
    • 实战项目:用神经网络完成图像分类与特征提取
    • 实战项目:用Keras构建文本情感分析模型
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