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Python特征工程实战
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一、课程简介
通过学习本课程，可掌握特征工程的概念、数据预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
【招募中】ModelEasy平台资源开发
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背景、数据（原数据及sql脚本数据）及分析流程简介（分数占比5分） 注：项目配套结构化数据要导出为包含表结构的sql文件，背景需要基于泰迪科技提供的进行文档完善。2.
多语言语音情绪识别
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深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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一、课程简介
通过学习本案例，可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础
工作室项目：Python道路场景的可行区域标注
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首先，道路环境复杂多变，包括不同的道路类型、交通标志和障碍物等，需要高度精确的标注数据；其次，可行区域标注需要实时更新，以适应道路环境的动态变化；最后，可行区域标注的质量直接影响到自动驾驶系统的安全性和可靠性
基于Ollama和Dify的大模型部署与应用开发
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深度学习实现
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