機器學習業務實踐之路-李博-專題視訊課程
機器學習業務實踐之路—7159人已學習
課程介紹
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本系列課程為您講述如何使用機器學習演算法解決業務問題,會以實際業務作為出發點,所有實驗都提供實驗流程以及實驗資料,幫您用短的時間學習機器學習的原理與使用方法。
課程收益
幫助資料探勘相關工作者快速上手解決業務問題。
講師介紹
李博更多講師課程
作者簡介:李博,花名:傲海。目前任職阿里雲資料產品經理,主要負責機器學習平臺的產品化建設以及對外業務應用。為CSDN部落格講師、雲棲社群部落格講師,長期分享IT技術相關文章,覆蓋機器學習演算法、Android應用及原始碼開發等領域。 作者微信公眾號(長期更新機器學習業務應用文章):凡人機器學習
課程大綱
第1章:機器學習背景知識以及業務架構體系
1.機器學習背景知識以及業務架構體系 15:20
第2章:機器學習實驗工具PAI介紹
1.機器學習實驗工具PAI介紹 16:41
第3章:推薦系統-基於協同過濾的商品推薦
1.推薦系統-基於協同過濾的商品推薦 13:39
第4章:推薦系統-基於使用者畫像的商品推薦
1.推薦系統-基於使用者畫像的商品推薦 22:29
第5章:深度學習-TensorFlow實現影象分類
1.深度學習-TensorFlow實現影象分類 15:13
第6章:文字分析-新聞自動分類系統
1.文字分析-新聞自動分類系統 19:41
第7章:文字分析-關鍵詞提取、文字摘要、文章相似度分析
1.文字分析-關鍵詞提取、文字摘要、文章相似度分析 15:11
大家可以點選【檢視詳情】檢視我的課程
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作者簡介:李博,花名:傲海。目前任職阿里雲資料產品經理,主要負責機器學習平臺的產品化建設以及對外業務應用。為CSDN部落格講師、雲棲社群部落格講師,長期分享IT技術相關文章,覆蓋機器學習演算法、Android應用及原始碼開發等領域。 作者微信公眾號(長期更新機器學習業務應用文章):凡人機器學習
課程大綱
第1章:機器學習背景知識以及業務架構體系
1.機器學習背景知識以及業務架構體系 15:20
第2章:機器學習實驗工具PAI介紹
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第3章:推薦系統-基於協同過濾的商品推薦
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第4章:推薦系統-基於使用者畫像的商品推薦
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第5章:深度學習-TensorFlow實現影象分類
1.深度學習-TensorFlow實現影象分類 15:13
第6章:文字分析-新聞自動分類系統
1.文字分析-新聞自動分類系統 19:41
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