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机器学习课题介绍

· 科研课题

1、面向对象:7~12年级青少年。

2、课题领域:机器学习与大数据分析

3、课题地点:中国科学院计算技术研究所

4、课题设计:基于机器学习的搜索广告转化率预估与分析

  • 实验设计:利用电商提供的真实数据集,通过机器学习方法预估搜索广告的转化率
  • 主要内容:本课程主要包括机器学习基本原理,Python基本知识,特征工程,模型选择,模型融合,模型评估等。本课程共分为三个阶段,从机器学习到深度学习,再到项目实战,循序渐进,层层深入。除了系统讲解成为一名人工智能工程师所需的理论知识外,还配有实战案例,通过练习巩固所学知识,学以致用解决实际问题。第三个阶段包含大型工业级综合实战案例,采用大量真实数据集,完美模拟工作场景,让同学们体验用机器学习解决一个实际问题的完整的流程。注重实战效果,提供完整的示例代码。

5、课题目的:

使学生对机器学习算法和广告推荐有初步的了解;介绍搜索广告、搜索广告转化率以及预估使用的常用模型,引导学生学习相关的基础知识、对常见机器学习算法有初步认识,培养学生对相关学科的学习兴趣。

课题详情咨询:400-819-0003

具体内容安排:

1) 机器学习基本原理学习,1周

2) 熟悉Python语言的编程知识及编译环境,2周

3) 特征工程方法介绍,1周

4) 逻辑回归模型、集成学习、深度神经网络方法原理学习,2周

5) 样本选择及特征处理 1周

6) 转化率预估分析(代码实现)

  • 采用真实数据集,实现逻辑回归的转化率预测模型,1周
  • 采用真实数据集,实现集成学习GBDT的转化率预测模型,1周
  • 采用真实数据集,实现深度神经网络的转化率预测模型,1周

7) 模型融合与评估,2周

8) 总结课程内容,撰写总结报告1周

泰博斯创新实验室

TABS-Lab

北京泰博斯教育科技有限公司

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