课程培训
机器学习理论与实战培训课程

 

培训目标:

 

    1 绪论:ML与AI的回顾和简介
    2 标签学习
    2.1 以分类、回归的思想建模(最小化回归误差和最小化信息熵)
    2.2 以概率的框架建模(最大化数据似然)
    2.3 集成学习方法
    3 结构体建模
    3.1 有向的概率图模型
    3.2 无向概率图模型

     

    1 绪论:ML与AI的回顾和简介
    务实的AI与机器学习发展历史回顾(课程内容总体介绍)
    AI的潮起潮落:弱人工智能和强人工智能
    机器学习模型的构成:目标函数、优化、推理预测
    机器学习模型的分类:监督学习与非监督学习
    机器学习研究的新趋势:从标签学习到结构体学习模型
    2 标签学习 介绍的机器学习模型包括:决策树、回归树、GBRT、Logistic Regression、集成方法
    2.1 以分类、回归的思想建模(最小化回归误差和最小化信息熵) 决策树:信息熵
    回归树
    Gradient Boosting Regression Tree:在工业界的广发应用与特征工程
    核心讲授思想:从优化的观点出发,讲解树生成的贪心算法
    2.2 以概率的框架建模(最大化数据似然) 复习概率论基本知识:sum rule, product rule
    Logistic Regression:从二分类到多分类的Softmax
    朴素贝叶斯
    核心讲授思想:讲授最大化似然的优化目标、梯度下降的优化方法、和模型预测方法

     

    2.3 集成学习方法 Bagging、Random Forest、Adaboost
    核心讲授思想:集成学习核心思想,特别介绍Adaboost算法在理论上的性能保障
    3 结构体建模 主要讲授:概率图模型与EM算法
    3.1 有向的概率图模型 有向概率图模型:基本知识(全概率公式的表达与模型条件独立假设的等价关系)
    经典有向概率图的具体模型:
    朴素贝叶斯的概率图模型
    矩阵分解的协同过滤方法:Probabilistic Matrix Factorization(顺带讲解协同过滤的其它方法)
    概率图模型设计的方法论
    引入隐变量的有向图概率图模型
    主题模型:PLSA
    混合高斯模型(无监督聚类)
    EM算法细节:对引入隐向量的结构体的建模

    核心讲授思想:讲授有向的概率图模型的基本知识和经典模型实例;讲授引入隐变量到概率图模型的目的,和该情况下的优化方法(EM算法)

     

    3.2 无向概率图模型 无向的概率图模型:基本知识(全概率公式的表达与模型条件独立假设的等价关系)
    经典无向概率图的具体模型:条件随机场(Viterbi算法)
    核心讲授思想:讲授无向的概率图模型的基本知识和经典模型实例

     

    4 结构体预测 主要讲授:深度学习神经网络方法
    4.1 神经网络基础 神经网络概述
    全连接前馈神经网络:模型优化的BP算法(随机梯度下降、梯度消失)
    PLSA的神经网络实现方法

    核心讲授思想:神经网络是对从输入到输出的计算流程可视化,同时便于反向求导等运算
    4.2 Theano编程 编程介绍、调试、Theano背后的设计思想

    核心讲授思想:以Theano下的全连接前馈神经网络的实现为例,讲解Theano的神经网络编程
    4.3 卷积神经网络 卷积神经网络原理:BP算法在卷积神经网络下的推导
    卷积神经网络应用:基本应用、图像虚幻化的应用
    4.4 循环神经网络 循环神经网络原理:BP算法在循环神经网络下的推导
    循环神经网络基本应用:序列标注、语言建模
    循环神经网络高级应用:机器翻译、对话生成

    核心讲授思想:机器学习从特征工程迈向网络设计
    5 前沿研究与实际案例
    5.1 机器学习案例实战一 闲聊机器人构建:生成式模型的研究前沿
    对话的多机理建模
    自顶向下的树结构神经网络生成
    结构体预测的Adaboost方法(与对抗神经网络的结合)
    5.2 机器学习案例实战二 线上行为在线下营销智能化中的建模实践
    5.3 大数据应用案例实战 打击证券交易市场“老鼠仓”

     




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