講師：黃鴻波

講師簡介：

珠海金山辦公軟體有限公司（WPS）人工智慧領域專家，高階演算法工程師，擁有多年年軟體開發經驗，著有《TensorFlow進階指南 基礎、演算法與應用》一書。曾在格力電器股份有限公司大資料中心擔任人工智慧領域專家，且在多家公司擔任過高階工程師，技術經理，技術總監等職務。曾帶領團隊開發過基於人臉識別技術的智慧支付系統、推薦系統、智慧問答系統等。擅長資料探勘、機器學習、移動開發等專業領域，並擁有豐富的實戰經驗。

分享大綱：

1. 文字分類實踐中常見的誤區：

1.1 深度模型一定優於傳統的機器學習模型

1.2 在驗證集上準確率高在線上準確率就高

1.3 準確率是文字分類中最重要的指標

1.4 越複雜的模型效果越好

2. 文字分類策略

2.1 選擇合適的訓練集和測試集

2.2 巧用詞袋模型

3. 常用文字分類模型對比

3.1 機器學習演算法對比

4.1.1 LR+詞頻

4.1.2 LR+one-hot

4.1.3 標準化+詞頻+LR

4.1.4 正則化+詞頻+LR

4.1.5拉普拉斯平滑+詞概率+LR

4.1.6貝葉斯+詞頻

4.1.7貝葉斯+特徵提取

3.2 深度學習模型對比

3.2.1 TextCNN

3.2.2 textRNN

3.2.3 textRCNN

3.2.4 HAN

聽眾收益：

1、瞭解在文字分類過程中的一些常見的坑

2、瞭解各種文字分類模型在實際工程中的取捨

3、瞭解各種演算法在相同資料集下的真實資料對比

活動時間：2018年10月16日20:00-21:30

活動詳情：【線上直播】人工智慧中的文字分類技術

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