培訓目標：
瞭解機器學習的基礎理論
瞭解機器學習常見的問題
理解機器學習常用模型
學習常用優化方法
學習常用的工具和開發方法
掌握機器學習設計和開發過程
基礎、理論、直覺
1.機器學習簡介
機器學習技術的基本概念，應用場景等。
2.學習的核心問題
機器學習的理論根基，“中心思想”。
3.可學習的問題
哪些問題屬於可學習的、適合學習的問題。
4.常用模型——
常用模型，但是更偏重模型背後的邏輯脈絡、使用場景和關聯。
5.常用優化方法
常用優化方法，同樣更偏重其邏輯和使用場景，而不是具體做法
系統、工程、實踐
1.模型 VS 系統br/>模型與系統的關係。
2.系統鳥瞰
機器學習系統生態鳥瞰
3.系統核心組件
機器學習系統的核心組件，包括樣本、特徵、訓練、預測、評估等
4.工具選擇
開發工具、平臺的選擇，不同工具的特點，以及在不同階段的作用。
5.系統設計
機器學習系統與傳統軟件系統的不同，以及如何掌控這種不同。
6.開發流程
從零開始，如何構建一個機器學習系統
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