课程培训
中信建投证券股份有限公司 自然语言处理培训顺利结束

客户培训背景情况

 

我方主要在探索并实践人工智能在金融分析中的应用,机器学习与自然语言处理是比较关注的部分,如舆情分析等等

学员基础

 

皆为计算机专业硕士毕业,有python基础,了解机器学习相关基础知识。

 

本次培训主要目标

 

1、掌握实际问题建模方法,了解算法在解决实际问题时面临的局限,掌握数据预处理能力。

掌握机器学习算法实际应用能力,如SVMHMM(隐马模型)、CNN以及RNNLSTM)等算法实际应用能力,掌握超参数的设计技巧。

3、掌握自然语言处理中,分词、词性和命名实体标注、句法分析、语言模型等基础知识,文本生成和应用的方法。

培训重点内容

 

我方关注重点见下面粗体部分,培训以提高解决实际问题为目标,理论部分以学员不理解地方为重点讲解部分。

重点是词的共现和相关文本分类和聚类信息检索意图识别情感分析自动问答、段落生成等领域的实际应用。以下案例都感兴趣:

    Topic modelingPLSALDA

    实战:利用EM算法训练PLSA

    模型融合,决策树,BOOSTING

    实战:使用Adaboost算法进行文本分类

    隐马模型的前向后向算法,CRFME

    实战:使用ME模型实现文本分类

    关联规则挖掘基础,AprioriFP-Growth算法

    实战:使用Apriori算法挖掘演员合作关系

    L-BFGS,SMO

    实战:L-BFGS训练LR模型

    Learning to rank深入,listwisepairwise

    实战:多种pairwise方法的比较




如果您想学习本课程,请预约报名
如果没找到合适的课程或有特殊培训需求,请订制培训
培训特点:
针对实际需求,顾问式咨询,互动式授课,案例教学,小班授课,实际项目演示
培训讲师:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
IBM,oracle,微软,vmware等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深讲师
大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,理论素养丰富
多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享。
针对客户实际需求,案例教学,互动式沟通,学有所获
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