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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

介紹

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)（統(tǒng)計(jì)分析）和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別
金融和銀行公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及招募相關(guān)人才
不同類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)

有監(jiān)督學(xué)習(xí) vs 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
迭代和評(píng)估
偏差方差權(quán)衡
結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（半監(jiān)督學(xué)習(xí)）
機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言和工具集

開(kāi)源 vs 專(zhuān)有系統(tǒng)和軟件
Python vs R vs Matlab
庫(kù)和框架
機(jī)器學(xué)習(xí)案例研究

消費(fèi)者數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)
評(píng)估消費(fèi)者和商業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)
通過(guò)情感分析改善客戶(hù)服務(wù)
檢測(cè)身份欺詐、帳單欺詐和洗錢(qián)
實(shí)踐：用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python

準(zhǔn)備開(kāi)發(fā)環(huán)境
獲取Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和包
使用scikit-learn和PyBrain
如何加載機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和流數(shù)據(jù)
使用Hadoop和Spark進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和處理
導(dǎo)出的數(shù)據(jù)和Excel
在有監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下對(duì)業(yè)務(wù)決策進(jìn)行建模

對(duì)您的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)（分類(lèi)）
使用回歸分析來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果
從可用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中選擇
理解決策樹(shù)算法
理解隨機(jī)森林算法
模型評(píng)估
練習(xí)
回歸分析

線性回歸
概括和非線性
練習(xí)
分類(lèi)

Bayesian refresher
樸素貝葉斯（Naive Bayes）方法
邏輯回歸
k最近鄰算法
練習(xí)
實(shí)踐：建立一個(gè)估計(jì)模型

根據(jù)客戶(hù)類(lèi)型和歷史來(lái)評(píng)估貸款風(fēng)險(xiǎn)
評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能

交叉驗(yàn)證和重采樣
Bootstrap aggregation (bagging)
練習(xí)
在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的情況下對(duì)業(yè)務(wù)決策進(jìn)行建模

樣本數(shù)據(jù)集不可用時(shí)
K均值聚類(lèi)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)
超越均值（K-means）
貝葉斯（Bayes）網(wǎng)絡(luò)和馬爾可夫（Markov）隱藏模型
練習(xí)
實(shí)踐：建立一個(gè)推薦系統(tǒng)

分析過(guò)去的客戶(hù)行為以改進(jìn)新的服務(wù)產(chǎn)品
擴(kuò)展您公司的能力

在云中開(kāi)發(fā)模型
借助GPU加速機(jī)器學(xué)習(xí)
運(yùn)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和文本分析