课程培训
机器学习实用培训课程

 

课程目标:
1、了解机器学习的基本原理
2、基本掌握深度学习技术
3、理解机器学习技术在中文信息处理领域的应用方式
 
课程目标本人理解:
课程对于初学者而言,适合如下目标:
1)了解机器学习/深度学习的适用场景和基本原理(做不到掌握机器学习技术或者全面了解机器学习技术,只能是了解典型方法)
2)用两三个典型的实验任务,让学员直观感受到:机器学习能解决什么问题,大概是个什么效果。实验任务均给定代码,学员阅读理解代码、运行任务、调试效果。
3)对于有编程基础的学员:能够用机器学习工具处理简单NLP任务
 
课程大纲:
 

主题
内容
机器学习的基本原理和典型模型介绍
1、机器学习简介
2、线性回归模型和梯度下降法
3、最大熵模型
4、支持向量机模型
5、无监督学习常用方法介绍
6、优化技巧:正则化和降维问题
 
实验
 
1、实现梯度下降算法
2、分别使用线性回归模型、最大熵模型解决垃圾邮件分类问题
3、无监督学习解决文档聚类问题,并从特征降维角度优化效果和速度
深度学习基本原理和典型模型介绍
1人工神经网络基本原理
2NNLMword2vec介绍
3CNN原理及应用
4RNN原理及应用
5Gans原理及应用
实验
 
1、教师提供语料,学员使用word2vec训练词向量,并使用词向量完成词语相似度计算任务,观察效果
2、安装tensorflow,并运行指定的样例任务,修改关键参数,观察效果变化
3、使用tensorflow实现一个简单的CNN网络,在同样的样例上观察效果

 
以上课程可以根据客户实际情况进行灵活调整。



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