课程培训
中信建投证券公司机器学习与自然语言处理培训课程顺利


 

中科信软根据客户的实际需求,提供了针对性的自然语言处理培训课程,达到了客户的预期目标。

 

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。

重点是在词的共现和相关、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

 




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