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成为AI时代“十字型”技术
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线上教学
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使用先进强大的在线教育系统,您可根据自身时间自由学习,享有视频回放、在线作业、在线考试等一体化优质学习体验。 21周从零成长计划,平均每周学习及项目作业时间为10+小时,阶段性提升,步步为营。 全程专业的讲师答疑及教学辅导,更贴近每个学生的个性化学习需求适用人群
对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。课程特色
优益生计划
我们为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出“优生公益计划”。
该计划具有 10个0元席位,只要您热爱学习并满足条件皆可申请,我们会通过相应的测试进行席位筛选。 被录取的优益生在学习过程中必须完成每个阶段的学习并通过考试,才能继续学习下一个阶段。若某阶段未考过会进行一次补考, 补考不过将取消优益生资格。
从本质上来讲,出现业务人员疑惑的原因是“业务人员期待模型输出决策而不是名单”以及团队缺乏将模型输出转换为营销决策的能力。数据科学家也需要具备将模型结果转换为业务决策的能力。
3. 充满想象力地开展工作
算法能做到什么是数学范畴的知识,数据科学家的核心工作就是将业务需求转换为一系列的数据分析实践过程。若将各个算法看作一个个组件,那么用一个算法来解决问题还是用多个算法的组合来解决问题,需要数据科学家的想象力和不断尝试。
笔者的团队曾给某客户构建模型时,其需求是“根据客户持有产品的现状推荐产品,达到交叉销售的目的”。这是一个非常不具体的需求,能做的范围很大,能用的算法工具也很多。
后我们采用的是构建“客户聚类与产品聚类的交叉分布以及迁移矩阵,并据此来展开不同目的营销”,若向上销售则可推荐同类产品,交叉销售则可推荐不同类的产品。这种做法之前没有实施过,但是结果证明其非常有效,仅在一次营销应用中就带来数十亿的营业额。
4. 按照敏捷的方式来构建模型
数据挖掘过程也可以看作一个项目过程,从项目管理的角度当然可以按照敏捷的方式来进行。数据科学家需要积极主动地汇报分析思路、预期结果、进度等重要信息。时刻与业务人员以及管理人员保持沟通,对需求变化保持开放,将对模型的实际应用会有巨大的帮助。
一般情况下,让一个对数据和业务都不了解的人来构建模型,往往需要数月的时间;但让一个熟悉数据、业务、算法工具的人来建模,则可能只需几天就可以完成。不论哪种程度的人员来建模,都可以按照敏捷的方式来管理建模过程。
笔者与建模方法论CRISP-DM的提出者之一Julian
Clinton一起工作过4年时间,在长期的项目实践中我们一直坚持该方法论所倡导的核心要点:紧贴业务、不断探索、以结果为导向、模型在应用后仍需不断调优等。事实证明,这些原则非常有效。CRISP-DM方法论的实施与实施过程中按照敏捷的方式来管理是相辅相成、相得益彰的。
5. 以业务的成果来衡量自己的工作
模型的效果到底如何?数据科学家不应该基于测试集上优异的模型性能指标而洋洋自得,这没有任何意义,顶多代表建模的技巧高超。
模型终带来的收益是由模型输出、匹配模型输出的业务决策、业务决策实施过程中的资源配置、应用场景的价值大小等综合因素共同决定的。缺少任何一环都会使得模型的价值直线下降。
数据科学家需要积极主动地推进这些环节的相关工作,积极收集模型部署后的监测数据,在“建模—业务决策匹配—业务决策实施—效果监控—模型或决策改进—再部署—再监测”的闭环中积极发挥作用。终得出的业务结果数据,才是数据科学家真正成就感的源泉。
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