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对机器学习感兴趣?不如先来实践一下!

对机器学习感兴趣?不如先来实践一下!

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很多同学经常感到迷茫,对申请目标,甚至未来职业发展方向拿不定主意,不知道要如何选择。想提前通过实习来进行全方位的了解,但无奈实习门槛高、试错机会少,而项目实战,却是个高性价比的选择。

通过精心设计的项目,可以了解业界常规的作业模式,进行类似实践,这对发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。

数据科学专业,是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

指南者的人工智能项目实战,就以机器学习方法为核心,引用热门项目实战,由指导老师带领学员,完成数据预处理、数据变换、特征工程、模型搭建与调参、模型评价、模型集成等,切实体验机器学习的实际应用

我们一起来看看在《奔驰汽车出厂智能审核系统》项目中,同学们都做了什么。

PROGRAM

目前随着汽车生产技术的成熟与汽车需求的日益增长,各大汽车产商每天都需要对大量的汽车进行出厂检测来确保投入市场的产品质量。智能检测技术在企业制造领域应用阶段,可以根据汽车生产制造流程建立智能化系统,实现生产测量过程的软件化,提升检测的灵活性,可以在实践检测阶段将多参数整合,测量速度较快且具有较高的精准度,可以将智能化优势展现,为汽车制造带来更多帮助。

本次项目将使用奔驰汽车出厂的各项汽车数据来搭建智能审核系统来实现通过人工智能识别汽车质量的目的。本次所使用的数据是由汽车流水线上各感应器所搜集到的汽车参数,配合特征工程处理提取有效数据进一步利用机器学习算法来完成模型预测。

优秀学员报告节选展示(左右滑动,放大查看)



该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目,将机器学习应用到汽车出厂检测,从最后展示的报告来看,可以看到G同学对于python的熟练使用以及对于机器学习整体的应用流程都是很清晰的:


1.可以看到G同学对于机器学习的各类算法如逻辑回归、决策树、随机森林、stacking都是很熟悉的并且可以将其应用到实际问题中;


2.对于机器学习整体的应用流程也是很熟悉的,通过对比实验可以完成数据缺失值、特征工程最优方案的选取等,还可以选择合适的指标对模型完成评价工作选出最优的预测模型;


3.G同学的python编程能力也是很优秀的,可以使用numpy完成数值计算,pandas完成数据的清洗与预处理,sklearn完成特征工程处理、模型构建与评价等操作;

项目背书


学习过程(点击放大)

报名信息



3月22日开营
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