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2020最实用的机器学习项目Top8

我们都知道AI的核心驱动力是机器学习，所以只要掌握了常见的机器学习算法以及工具，完全可以做出非常酷的AI产品。最近几年AI的发展突飞猛进，产生了大量成熟的工具，这也使得学习AI的门槛也变得越来越低。

未来AI开发的主流军应该是研发人群，而且他们其实更适合做这类的工作。这就有点类似于，现在的很多研发岗位要求掌握微服务。在不久的将来，如果你去面试一个研发岗位（如Java工程师），AI技术很可能成为职位要求当中的一条标准。

为了满足全民学习AI的需求，给大家推荐一款轻松入门机器学习算法课程，涵盖17大经典机器学习算法模型，21+案例练习，8大项目实战。

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01 十七大经典算法模型

|K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT |

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means |

| GMM | 主题模型 | EM| 聚类 |PCA |

02 21个项目案例讲解

01、回归分析身高预测
02、利用KNN筛选简历
03、二手车价格预估
04、量化投资之股票价格预测
05、预测广告点击率
06、利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性
07、垃圾邮件分类
08、员工离职率预测
09、基于随机森林的疾病分析
10、利用GBDT解决搜索中的排序问题
11、人脸识别
12、基于聚类的消费群分类
13、内容推荐算法的电影推荐引擎
14、基于协同过滤算法的音乐推荐引擎
15、搭建OCR识别引擎
16、利用聚类算法压缩图片
17、基于主题模型和SVM的文本分类
18、问答系统搭建
19、利用kernel SVM识别医疗图片
20、利用聚类算法压缩图片
21、从零搭建方向传播算法

03 项目作业实操

没有项目练手，看这里！课程里的所涉及的项目，均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时，项目的成果可直接应用于工作中。

04 学习收获

收获成为出众算法工程师的四大技能

• 知识：理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。
• 实战：学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。
• 逻辑：培养举一反三能力，解决问题能力，并提升逻辑思考能力。
• 业务：广泛接触行业中的经典的案例，加深对业务的理解。

05 适合人群

• 互联网从业者：想了解机器学习并在日常工作中加以应用。
• IT从业者：希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景。
• 在校学生：想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。
• AI从业者：很喜欢机器学习，也有一定的经验，希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来。

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下面，我来给各位朋友介绍一下这款重磅级产品吧，保证让大家有惊喜。

06 全新学习体验

除了好的学习路径,还有一个非常重要的是优质的内容。如何把看似深奥的理论讲得通俗易懂、并且能把背后本质性的东西教会大家,还是具有一定的挑战,这对于课程的设计者也提出了极强的要求,不仅要具备扎实的科研经验,也需要具备丰富的工业界实战经验。

A.专业体系化的内容：由业内最专业的AI专家精心打造，启发式的教学安排，不断探索背后的”为什么“

B. 不需要安装任何环境，完全依赖于云端编程。

C.专业项目训练：云端练习平台，配合助教实时批改作业，探究项目练习背后的逻辑，让你学习中更上一层台阶。

D.自适应教学平台：个性化学习路线，配合课程学习，实时掌控知识点完成情况，及时解决你在学习中遇到的各种问题，帮你夯实基础、面对挑战！

解释

智能QA

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F. 精心录制的视频讲解

视频内容通俗易懂而且保证简洁性，力求做到极致。用最低的时间成本学会核心知识点！下面截取了课程中的两个短视频（全部课程拥有几百个视频）

样例1：通过最大似然估计求解参数

样例2：逻辑回归梯度下降法——求解W

G. 更多彩蛋等你发现…

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06 课程大纲

课程内容由李文哲博士（美国南加州大学AI博士）亲自操刀设计，目前市面上火爆的NLP高阶训练营也是来自于李文哲博士。课程内容上涵盖了主流的机器学习算法，由浅入深，非常通俗易懂。以下是课程大纲：

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/OC5irz4farn4BFce2dPWtA