機器學習應用培訓課程：課程案例涵蓋了產(chǎn)品營銷、中小企業(yè)借貸、電信業(yè)客戶流失、共享住宿價格預測等多個領域，使學員能夠應對不同領域的實際問題，并靈活運用機器學習技術(shù)解決挑戰(zhàn)。
  強調(diào)文本分析技術(shù)：課程特別關注英文和中文文本分析技術(shù)，學員將學習英文和中文文本數(shù)據(jù)的預處理方法、情感分析、關鍵詞提取等技術(shù)，培養(yǎng)學員在文本數(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)典英文和中文語言模型的使用，并與傳統(tǒng)機器學習模型進行比較。學員將了解最新的自然語言處理技術(shù)，并能夠評估和選擇適合的模型來解決實際問題。

    機器學習從業(yè)人員：對機器學習有一定基礎的從業(yè)人員，希望進一步深入學習和應用進階技術(shù)的專業(yè)人士
  數(shù)據(jù)分析師：希望擴展文本分析技術(shù)和應用范圍，提升在文本數(shù)據(jù)處理和解決方案設計方面的能力的數(shù)據(jù)分析師
  業(yè)務決策者：希望了解機器學習在實際業(yè)務中的應用，掌握評估模型效果和選擇合適模型的知識，以指導業(yè)務決策的管理者
  其他對機器學習和文本分析感興趣的學習者：對機器學習和文本分析技術(shù)感興趣的學生、研究人員或愛好者，希望通過該課程系統(tǒng)學習相關知識和技能 

  掌握利潤化學習技術(shù)，并應用于產(chǎn)品營銷模型的建置
  掌握目標類別不平衡學習技術(shù)，并應用于銀行貸款模型的建置
  掌握半監(jiān)督式機器學習技術(shù)，并應用于電信客戶流失模型的建置
  掌握并實現(xiàn)集成學習技術(shù)，并應用于共享住宿日租價格模型的建置
  掌握英文文本分析的流程及預處理技術(shù)
  實作社群網(wǎng)站的英文貼文響應分析模型
  實作社群網(wǎng)站的英文貼文情緒分析模型
  實作電影網(wǎng)站的電影評分模型
  實作產(chǎn)品分類預測模型
  運用Hugging Face的大型英文預訓練語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處理技術(shù)
  實作消費者評論的情緒分析模型
  實作不當評論的分析模型
  實作從產(chǎn)品的圖片及產(chǎn)品的描述信息，預測相同產(chǎn)品的分析模型
  實作AI文章鑒識預測模型
  運用Hugging Face的大型中文預訓練語言模型解決中文文本分析的問題

   1章進階機器學習技術(shù)(半監(jiān)督式學習、利潤化學習、目標類別不平衡學習、集成學習)及實操案例分享
  1-1傳統(tǒng)模型評估方法與利潤化評估方法
  1-2增益圖與利潤圖
  2章案例一：利潤化模型實作:以產(chǎn)品營銷模型為例(2018/12考題)
  2-1目標類別不平衡的問題
  2-2目標類別不平衡的處理方式
  3章案例二：目標類別不平衡模型實作: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)督學習方法與非監(jiān)督學習方法
  3-1半監(jiān)督學習方法概述
  4章案例三：半監(jiān)督學習模型實作:以電信業(yè)客戶流失模型為例(2019/6考題)
  4-1傳統(tǒng)學習與集成學習
  4-1集成學習的分類：模型融合與機器學習元算法
  5章案例四：集成學習方法實作與比較:從租賃特征、房源特征、房主特征、位置特征、以及聲譽特征的信息，預測共享住宿的日租價格(2022/9考題)
  6章英文文本分析技術(shù)、Hugging Face經(jīng)典英文模型使用及實操案例分享
  6-1文本分析簡介及文本分析流程
  6-2英文文本數(shù)據(jù)預處理方法(詞性標注、字根還原、停用詞處理、關鍵詞擷取、詞袋模型)
  7章案例五：英文文本分析模型實作:從貼文的信息中預測此貼文是否能獲得高響應(2021/3)
  8章案例六：英文文本分析模型實作:從貼文的短信息中識別此貼文的情緒(2021/6)
  9章案例七：英文文本分析模型實作: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，預測使用者對電影的評分(2022/06)
  10章案例八：英文文本分析模型實作:從產(chǎn)品描述的信息中，預測產(chǎn)品類別(2022/12)
  10-1Hugging Face經(jīng)典英文語言模型使用并與傳統(tǒng)機器學習模型比較
  11章中文文本分析技術(shù)、Hugging Face經(jīng)典中文模型使用及實操案例分享
  11-1中文文本數(shù)據(jù)預處理方法(分詞、詞性標注、停用詞處理、關鍵詞擷取、詞嵌入模型)
  12章案例九：中文文本分析模型實作:從產(chǎn)品的消費者評論中識別此評論的情緒是正評或負評(2021/09)
  13章案例十：中文文本分析模型實作:從評論信息中識別此評論是否為不當?shù)脑u論(2021/12)
  14章案例十一：中文文本分析模型實作:從產(chǎn)品的圖片及產(chǎn)品的描述信息中，預測哪些是相同的產(chǎn)品(2023/03)
  15章案例十二：中文文本分析模型實作:從文章的描述信息中，預測此文章是否由AI所產(chǎn)生出來的(2023/06)
  15-1Hugging Face經(jīng)典中文語言模型使用并與傳統(tǒng)機器學習模型比較