推荐、画像与流失预警等机器学习项目工程化落地培训课程-中科信软培训中心

推荐、画像与流失预警等机器学习项目工程化落地培训课

推荐、画像与流失预警等机器学习项目工程化落地培训课程

培训对象：机器学习工程师、算法工程师、数据挖掘工程师、推荐系统工程师、用户增长与风控分析人员。

培训目标：掌握推荐系统、用户画像与流失预警的算法与工程化方法；能够完成特征工程、模型训练、评估、上线与迭代；理解业务指标与算法指标的映射关系；具备机器学习项目端到端落地能力。

培训内容：

1.机器学习项目工程化流程：业务定义、数据准备、特征工程、建模、评估与上线。
2.推荐系统架构：召回、粗排、精排、重排与冷启动策略。
3.推荐算法实战：协同过滤、矩阵分解、GBDT+LR、DeepFM、双塔模型与向量召回。
4.用户画像体系：标签体系、画像建模、实时画像、标签加工与画像服务。
5.特征工程：用户特征、物品特征、上下文特征、统计特征与特征穿越防范。
6.流失预警建模：问题定义、样本构建、正负样本不平衡、流失概率与预警分级。
7.模型评估与选择：AUC、KS、Recall、Precision、F1、NDCG与业务指标对齐。
8.模型上线与服务：离线批预测、实时预测、特征在线服务与模型API化。
9.模型监控与迭代：效果监控、特征漂移、模型衰减、AB实验与再训练机制。
10.用户增长场景实战：拉新、促活、留存、召回与精准营销策略设计。
11.风控与异常识别：欺诈检测、异常行为识别、规则引擎与模型融合。
12.综合项目实战：从数据探索、特征开发、模型训练到线上服务的完整项目演练。

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服务特点：
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专家力量：
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