強(qiáng)調(diào)文本分析技術(shù)：課程特別關(guān)注英文和中文文本分析技術(shù)，學(xué)員將學(xué)習(xí)英文和中文文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法、情感分析、關(guān)鍵詞提取等技術(shù)，培養(yǎng)學(xué)員在文本數(shù)據(jù)處理方面的專業(yè)能力。
結(jié)合Hugging Face經(jīng)典模型：課程將介紹Hugging Face經(jīng)典英文和中文語(yǔ)言模型的使用，并與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較。學(xué)員將了解最新的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，并能夠評(píng)估和選擇適合的模型來解決實(shí)際問題。
掌握目標(biāo)類別不平衡學(xué)習(xí)技術(shù)，并應(yīng)用于銀行貸款模型的建置
掌握半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并應(yīng)用于電信客戶流失模型的建置
掌握并實(shí)現(xiàn)集成學(xué)習(xí)技術(shù)，并應(yīng)用于共享住宿日租價(jià)格模型的建置
掌握英文文本分析的流程及預(yù)處理技術(shù)
實(shí)作社群網(wǎng)站的英文貼文響應(yīng)分析模型
實(shí)作社群網(wǎng)站的英文貼文情緒分析模型
實(shí)作電影網(wǎng)站的電影評(píng)分模型
實(shí)作產(chǎn)品分類預(yù)測(cè)模型
運(yùn)用Hugging Face的大型英文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型解決英文文本分析的問題
掌握中文文本分析的流程及預(yù)處理技術(shù)
實(shí)作消費(fèi)者評(píng)論的情緒分析模型
實(shí)作不當(dāng)評(píng)論的分析模型
實(shí)作從產(chǎn)品的圖片及產(chǎn)品的描述信息，預(yù)測(cè)相同產(chǎn)品的分析模型
實(shí)作AI文章鑒識(shí)預(yù)測(cè)模型
運(yùn)用Hugging Face的大型中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型解決中文文本分析的問題
數(shù)據(jù)分析師：希望擴(kuò)展文本分析技術(shù)和應(yīng)用范圍，提升在文本數(shù)據(jù)處理和解決方案設(shè)計(jì)方面的能力的數(shù)據(jù)分析師
業(yè)務(wù)決策者：希望了解機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，掌握評(píng)估模型效果和選擇合適模型的知識(shí)，以指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策的管理者
其他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析感興趣的學(xué)習(xí)者：對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分析技術(shù)感興趣的學(xué)生、研究人員或愛好者，希望通過該課程系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)和技能
1-1傳統(tǒng)模型評(píng)估方法與利潤(rùn)化評(píng)估方法
1-2增益圖與利潤(rùn)圖
2章案例一：利潤(rùn)化模型實(shí)作:以產(chǎn)品營(yíng)銷模型為例(2018/12考題)2-1目標(biāo)類別不平衡的問題
2-2目標(biāo)類別不平衡的處理方式
3章案例二：目標(biāo)類別不平衡模型實(shí)作:找出有資金需求的中小企業(yè)借貸戶并銷售其貸款產(chǎn)品(2019/12考題)3-1傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
3-1半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法概述
4章案例三：半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型實(shí)作:以電信業(yè)客戶流失模型為例(2019/6考題)4-1傳統(tǒng)學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)
4-1集成學(xué)習(xí)的分類：模型融合與機(jī)器學(xué)習(xí)元算法
5章案例四：集成學(xué)習(xí)方法實(shí)作與比較:從租賃特征、房源特征、房主特征、位置特征、以及聲譽(yù)特征的信息，預(yù)測(cè)共享住宿的日租價(jià)格
6章英文文本分析技術(shù)、Hugging Face經(jīng)典英文模型使用及實(shí)操案例分享6-1文本分析簡(jiǎn)介及文本分析流程
6-2英文文本數(shù)據(jù)預(yù)處理方法(詞性標(biāo)注、字根還原、停用詞處理、關(guān)鍵詞擷取、詞袋模型)
7章案例五：英文文本分析模型實(shí)作:從貼文的信息中預(yù)測(cè)此貼文是否能獲得高響應(yīng)
8章案例六：英文文本分析模型實(shí)作:從貼文的短信息中識(shí)別此貼文的情緒
9章案例七：英文文本分析模型實(shí)作:從使用者過去的觀影行為、電影名稱以及電影劇情描述的信息，預(yù)測(cè)使用者對(duì)電影的評(píng)分
10章案例八：英文文本分析模型實(shí)作:從產(chǎn)品描述的信息中，預(yù)測(cè)產(chǎn)品類別10-1Hugging Face經(jīng)典英文語(yǔ)言模型使用并與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型比較
11章中文文本分析技術(shù)、Hugging Face經(jīng)典中文模型使用及實(shí)操案例分享
11-1中文文本數(shù)據(jù)預(yù)處理方法(分詞、詞性標(biāo)注、停用詞處理、關(guān)鍵詞擷取、詞嵌入模型)
12章案例九：中文文本分析模型實(shí)作:從產(chǎn)品的消費(fèi)者評(píng)論中識(shí)別此評(píng)論的情緒是正評(píng)或負(fù)評(píng)
13章案例十：中文文本分析模型實(shí)作:從評(píng)論信息中識(shí)別此評(píng)論是否為不當(dāng)?shù)脑u(píng)論
14章案例十一：中文文本分析模型實(shí)作:從產(chǎn)品的圖片及產(chǎn)品的描述信息中，預(yù)測(cè)哪些是相同的產(chǎn)品
15章案例十二：中文文本分析模型實(shí)作:從文章的描述信息中，預(yù)測(cè)此文章是否由AI所產(chǎn)生出來的
15-1Hugging Face經(jīng)典中文語(yǔ)言模型使用并與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型比較
