大數(shù)據(jù)與人工智能提綱

  培訓(xùn)講師:葉梓

講師背景:
葉梓老師葉梓,工學(xué)博士,高級(jí)工程師?,F(xiàn)某大型上市企業(yè)資深技術(shù)專家。2005年上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士畢業(yè),在校期間的主研方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能。畢業(yè)后即進(jìn)入軟件行業(yè)從事信息化技術(shù)相關(guān)工作;負(fù)責(zé)或參與了多項(xiàng)、省市級(jí)人工智能及大數(shù) 詳細(xì)>>

葉梓
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大數(shù)據(jù)與人工智能提綱詳細(xì)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)與人工智能提綱

(一)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與可視化表達(dá)
綜述(大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí):這些詞的確切含義)
假設(shè)檢驗(yàn):“小數(shù)據(jù)”時(shí)代是怎么玩的?
“回歸”是數(shù)據(jù)挖掘算法嗎?
度量、指標(biāo)與維度
星型模型與雪花模型
下鉆與上卷
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用案例
圖表該怎么畫(huà)才對(duì)?
(二)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)綜述hadoop:HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
spark:scala、spark-SQL、spark-Streaming等
搜索引擎:lucene(solr)、ES
并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具:R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark(三)存儲(chǔ)在hbase中的數(shù)據(jù)
NoSQL(key-value)
Hbase:安裝
行鍵與列簇
如何利用Hbase的特點(diǎn)存儲(chǔ)行業(yè)數(shù)據(jù)
應(yīng)用程序如何訪問(wèn)Hbase中的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)遷移工具:sqoopHbase的應(yīng)用場(chǎng)景
(四)Hive:為SQL開(kāi)發(fā)者留的活路
Hive:安裝(單用戶與多用戶)
Hive:基本操作
Hive:與典型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別
存儲(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)的注意點(diǎn)
如果“想慢”,你還可以這樣…(不恰當(dāng)使用hive的案例介紹)
Hive的應(yīng)用場(chǎng)景
(六)Spark各組件的應(yīng)用
Hadoop最大的特點(diǎn)是什么?
Spark概述與安裝
Scala:你可以一直“點(diǎn)”下去
RDD:“映射”、“轉(zhuǎn)換”解決一切
spark-SQL
spark-streaming
spark-graphXspark-MLLIB
應(yīng)用場(chǎng)景
(七)機(jī)器學(xué)習(xí)-1
數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)
工具:(早期)SPSS、SAS;
目前流行的工具R、Python等
決策樹(shù)(熵、貪心法、連續(xù)的和離散的)
聚類(lèi)(k-means、k-medoid)
監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異
機(jī)器學(xué)習(xí)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
(八)機(jī)器學(xué)習(xí)-2
KNN
關(guān)聯(lián)規(guī)則(頻繁項(xiàng)集、Apriori、支持度、置信度、提升度)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(神經(jīng)元、激勵(lì)函數(shù)、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法)
SVM(最大間隔、核函數(shù)、多分類(lèi)的支持向量機(jī))
(九)機(jī)器學(xué)習(xí)-3
“概率派”與“貝葉斯派”
樸素貝葉斯模型(皮馬印第安人患糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè))
極大似然估計(jì)與EM算法
HMM(三個(gè)基本問(wèn)題:評(píng)估、解碼、學(xué)習(xí))
(十)機(jī)器學(xué)習(xí)-4
遺傳算法 (交叉、選擇、變異,“同宿舍”問(wèn)題)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
集成學(xué)習(xí)(adaboost、RF)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
(十一)深度學(xué)習(xí)-1
連接主義的興衰
地形要更陡:改進(jìn)的目標(biāo)函數(shù)
0.9的100次方等于幾?克服梯度消散的方法(改進(jìn)的激勵(lì)函數(shù)、BN)
利用“慣性”下山:改進(jìn)的優(yōu)化算法(Adagrad、RMSprop、Adam)
防止“大鍋飯”:dropout
記憶的關(guān)鍵是“合理的忘記”:weight decay
(十二)深度學(xué)習(xí)-2
讓AI理解圖像:典型CNN
各種CNN
讓AI理解語(yǔ)言:RNN與LSTM、GRU
左右互搏術(shù):GAN
電子游戲的新玩法:DQN

 

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