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課程培訓
中信建投證券股份有限公司 自然語言處理培訓順利結束

客戶培訓背景情況

 

我方主要在探索并實踐人工智能在金融分析中的應用,機器學習與自然語言處理是比較關注的部分,如輿情分析等等

學員基礎

 

皆為計算機專業碩士畢業,有python基礎,了解機器學習相關基礎知識。

 

本次培訓主要目標

 

1、掌握實際問題建模方法,了解算法在解決實際問題時面臨的局限,掌握數據預處理能力。

掌握機器學習算法實際應用能力,如SVM、HMM(隱馬模型)、CNN以及RNNLSTM)等算法實際應用能力,掌握超參數的設計技巧。

3、掌握自然語言處理中,分詞、詞性和命名實體標注、句法分析、語言模型等基礎知識,文本生成和應用的方法。

培訓重點內容

 

我方關注重點見下面粗體部分,培訓以提高解決實際問題為目標,理論部分以學員不理解地方為重點講解部分。

重點是詞的共現和相關、文本分類和聚類、信息檢索、意圖識別、情感分析、自動問答、段落生成等領域的實際應用。以下案例都感興趣:

    Topic modeling,PLSA,LDA

    實戰:利用EM算法訓練PLSA

    模型融合,決策樹,BOOSTING

    實戰:使用Adaboost算法進行文本分類

    隱馬模型的前向后向算法,CRF,ME

    實戰:使用ME模型實現文本分類

    關聯規則挖掘基礎,Apriori,FP-Growth算法

    實戰:使用Apriori算法挖掘演員合作關系

    L-BFGS,SMO

    實戰:L-BFGS訓練LR模型

    Learning to rank深入,listwise、pairwise

    實戰:多種pairwise方法的比較




如果您想學習本課程,請預約報名
如果沒找到合適的課程或有特殊培訓需求,請訂制培訓
培訓特點:
針對實際需求,顧問式咨詢,互動式授課,案例教學,小班授課,實際項目演示
培訓講師:
中國科學院軟件研究所,計算研究所高級研究人員
IBM,oracle,微軟,vmware等大型公司高級工程師,項目經理,技術支持專家
中科信軟培訓中心,資深講師
大多名牌大學,碩士以上學歷,相關技術專業,理論素養豐富
多年實際項目經歷,大型項目實戰案例,熱情,樂于技術分享。
針對客戶實際需求,案例教學,互動式溝通,學有所獲
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