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特征工程介绍
2020/05/08 20:00 - 21:00

议题介绍

特征工程是机器学习中非常基础、非常重要的工作,也是必不可少的。好的特征可以让机器学习模型获得更好的效果,甚至可以说,特征的好坏决定了模型可以达到的精度的上限。本次分享讲解特征工程相关的基础知识,主要包括如下6个主题:

  1. 特征工程介绍
  2. 特征预处理
  3. 特征构建
  4. 特征选择
  5. 特征评估
  6. 特征工程案例介绍

通过前面5部分的介绍,我们可以学习特性预处理、特长构建、特征选择、特征评估这些特征工程中最重要的知识点。最后通过一个案例将前面的知识点串联起来,让大家可以更好地领悟,做到活学活用。

讲师介绍

刘强,硕士学历,09年毕业于中国科学技术大学数学系。有近10年大数据与推荐系统相关经验,精通大数据与推荐系统。

目前负责上海千杉网络技术发展有限公司大数据与人工智能团队(千杉网络是一家聚焦于客厅端智能电视/智能盒子上的视频类应用、为用户提供基于家庭端的视频点播服务的互联网公司,主要产品电视猫目前有超过五百万DAU,是客厅端最主流的视频应用之一。)。在公司7年多时间里,一手组建了大数据与人工智能团队,从零开始搭建公司的大数据平台,将数据分析、数据可视化、推荐系统、搜索等大数据及AI能力应用于公司业务中,目前公司近30%的流量来源于推荐搜索,具备丰富的项目实战经验。

业余时间维护“大数据与人工智能”公众号,平时在公众号撰写推荐系统相关文章,目前已经完成近35篇推荐系统的深度文章,近40万字。文章被infoQ、CSDN等主流媒体及公众号转载,得到用户的一致好评。近期跟CSDN合作打造了一门推荐系统入门课程,学员反映良好。

在过去的一年内为多家中小型互联网公司(流媒体、在线教育、跨境电商等)提供技术咨询,帮助他们从零到一构建个性化推荐系统,在我和这些企业的良好协作下,推荐系统都能快速上线,并最终取得了很好的商业价值。个人在业界也获得了非常好的口碑!

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