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课程大纲
介绍
机器学习的历史、演变、趋势
大数据在机器学习中的作用
管理大数据的基础设施
使用历史和实时数据来预测行为
案例研究:跨行业的机器学习
评估现有的应用程序和功能
提升机器学习能力
实现机器学习的工具
云 vs 内部部署服务
了解数据中台
数据挖掘和分析概述
将机器学习与数据挖掘相结合
案例研究:部署智能应用程序以向用户提供个性化体验
总结和结论
要求
- 了解数据库概念
- 有软件应用程序开发经验
受众
- 开发人员
7 小时