gitbook/零基础实战机器学习
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零基础实战机器学习

你将获得

  • 轻松入门机器学习的路线图
  • 真实电商业务场景五阶段实战
  • 9 大实用的机器学习算法
  • 揭秘机器学习应用的底层逻辑

讲师介绍

黄佳,埃森哲新加坡公司资深顾问,二十年 IT 行业从业经验。机器学习、云计算、SAP 专家曾出版《零基础学机器学习》《SAP 程序设计》等多部受读者好评的 IT 书籍。

黄佳深耕数据科学领域多年,参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验,对数字智能化项目如何落地有深刻的思考和丰富的经验。

课程介绍

毋庸置疑,机器学习是这个时代的热点,聊天机器人、人脸识别、自动驾驶、大型电商的精准推荐系统的背后都是机器学习。不仅如此,机器学习还能解决很多工作或者生活上的问题,比如提高垃圾邮件分类器的效率,比如预测明年白菜是不是会涨价等等。

机器学习堪称是从数据中挖掘价值的万金油,它的算法库已经非常成熟了,按理说机器学习应该是人人都能用得上的技术,可事实上很多人在入门机器学习时,总面临着这样的问题:

  • 听到机器学习就觉得它的算法很难,望而却步。
  • 想去学机器学习,可市面上的学习资料里都是大量算法的推导解析,看都看不懂,怎么学?
  • 在一些机器学习资料中,虽然理论和实践内容搭配很合理,但案例离自己真实的应用场景比较远,学了遇到实际问题了还是不会做。

其实,如果你定位自己是机器学习的应用者,而不是机器学习算法的研究者的话,那么你根本就没有必要去死磕算法的推导细节,你只需要从做中学就行了,也就是从做实际项目开始,在项目中去理解算法的原理,学会把算法模型灵活地运用到一个一个的具体场景之中。

为此,我们特意邀请到了黄佳老师,他根据自己从业多年后半路出家机器学习的丰富经验,梳理出了一套小白快速入门机器的方法论,帮助你零基础搞懂机器学习。同时,他还会手把手带你完成一个运营场景下的机器学习闯关,让你在真实的业务场景下,真正理解机器学习算法应用的诀窍,学会用机器学习的技术去解决你的业务问题,真正把机器学习用起来。

课程模块设计

课程按照准备、业务场景闯关、持续赋能分为三大部分。

准备篇
主要讲解机器学习究竟是什么黄佳老师手把手带你部署机器学习项目的开发环境通过一次简单的机器学习线性回归实战来教你机器学习实战的5个步骤。

业务场景闯关篇
结合电商“易速鲜花”的运营场景,黄佳老师专门为你设置了五大关卡,在实战中引导你如何去理解机器学习基础知识,利用算法解决实际问题。这五大关卡分别是:

获客关主要包括如何用机器学习了解你的用户如何计算他们的RFM值如何用聚类分析给他们做价值分组画像等。

变现关主要是讲如何预测App用户的生命周期价值以及如何提升LTV预测准确率。这里你将学到回归算法、决策树算法和随机森林算法以及一些特征工程和模型性能优化的知识。

激活关通过给鲜花图片分类的例子讲解什么是深度学习。然后教你如何用深度学习预测激活率、提高预测准确率。通过这一关你可以学会使用深度学习中的CNN和RNN算法。

留存关:在这一关,黄佳老师将带你一步步找出影响用户留存的因子,找出高流失风险的用户,并预测他们是否会流失。这里你将学到逻辑回归和深度学习在分类问题中的实战应用。

裂变关最后一关和黄佳老师一起通过XGBoost选择最佳的裂变方案让你的用户变身为你的推销员

持续赋能篇
机器学习的发展日新月异,所以黄佳老师会教你如何定位最合适的机器学习算法,如何把机器学习部署到生产中。此外,还会不定期地更新一些最新的算法,持续为你赋能。

课程目录

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